Data Science & ML

Zaman Serileri & Tahminleme

Zaman analizi, durağanlık, ARIMA, Prophet, seasonal decomposition, tahmin metrikleri, backtesting

22 mülakat soruları·
Mid-Level
1

Zaman serisi nedir?

Cevap

Zaman serisi, kronolojik sırada indekslenmiş veri noktalarının bir dizisidir. Gözlemler düzenli aralıklarla (saatlik, günlük, aylık) toplanır ve genellikle zamansal bağımlılıklar gösterir. Klasik örnekler arasında hisse senedi fiyatları, sıcaklıklar ve aylık satışlar yer alır.

2

Klasik ayrıştırmada bir zaman serisinin üç ana bileşeni nelerdir?

Cevap

Klasik zaman serisi ayrıştırması üç bileşeni tanımlar: trend (uzun vadeli evrim), mevsimsellik (sabit aralıklarda tekrarlayan örüntüler) ve artık (açıklanamayan rastgele gürültü). Bu ayrıştırma, verilerin niteliğine bağlı olarak toplamsal veya çarpımsal olabilir.

3

Zaman serisinde durağanlık nedir?

Cevap

Bir zaman serisi, istatistiksel özellikleri (ortalama, varyans, otokorelasyon) zaman içinde sabit kaldığında durağandır. Durağanlık, ARIMA gibi birçok tahmin modeli için temel bir varsayımdır. Durağan olmayan bir seri, modelleme öncesinde genellikle dönüştürülmesi (differencing) gerekir.

4

Bir zaman serisinin durağanlığını kontrol etmek için yaygın olarak hangi istatistiksel test kullanılır?

5

Durağan olmayan bir zaman serisi nasıl durağan hale getirilir?

+19 mülakat soruları

Bir sonraki mülakatın için Data Science & ML'de uzmanlaş

Tüm sorulara, flashcards'a, teknik testlere, code review alıştırmalarına ve mülakat simülatörlerine eriş.

Ücretsiz başla