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पीरियोडिसिटी विश्लेषण क्या है?


पीरियोडिसिटी विश्लेषण आवधिक पैटर्न की माइनिंग है, अर्थात्, समय-संबंधी श्रृंखला डेटा में आवर्ती पैटर्न की खोज। पीरियोडिसिटी विश्लेषण कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मौसम, ज्वार, ग्रह प्रक्षेपवक्र, दैनिक बिजली खपत, दैनिक यातायात पैटर्न, और साप्ताहिक टीवी कार्यक्रम सभी कुछ आवधिक पैटर्न प्रस्तुत करते हैं।

पीरियोडिसिटी विश्लेषण समय-श्रृंखला डेटा पर लागू किया जाता है, जिसमें आमतौर पर समान समय अंतराल (जैसे, प्रति घंटा, दैनिक, साप्ताहिक) पर मापे गए मानों या घटनाओं के अनुक्रम शामिल होते हैं। इसे अन्य समय-संबंधी अनुक्रम डेटा पर भी लागू किया जा सकता है जहां मान या घटना गैर-समान समय अंतराल पर या किसी भी समय हो सकती है (जैसे, ऑनलाइन लेनदेन)। इसके अलावा, विश्लेषण किए जाने वाले तत्व संख्यात्मक डेटा हो सकते हैं, जिसमें दैनिक तापमान या बिजली खपत में उतार-चढ़ाव शामिल हैं, या श्रेणीगत रिकॉर्ड (घटनाएं), जिसमें उत्पाद खरीदना या खेल देखना शामिल है।

आवधिक पैटर्न के प्रकार

आवधिक पैटर्न की माइनिंग के मुद्दों को कई दृष्टिकोणों से माना जा सकता है। पैटर्न के कवरेज के आधार पर, आवधिक पैटर्न को पूर्ण बनाम आंशिक आवधिक पैटर्न में वर्गीकृत किया जा सकता है -

  • पूर्ण आवधिक पैटर्न (Full Periodic Pattern) एक ऐसा पैटर्न है जहां समय में हर बिंदु समय-संबंधी अनुक्रम के चक्रीय व्यवहार में योगदान देता है (सटीक या अनुमानित रूप से)। उदाहरण के लिए, वर्ष के सभी दिन वर्ष के मौसमी चक्र में लगभग योगदान देते हैं।

  • आंशिक आवधिक पैटर्न (Partial Periodic Pattern) समय-संबंधी अनुक्रम के आवधिक व्यवहार को समय के कुछ बिंदुओं पर निर्दिष्ट करता है लेकिन सभी पर नहीं। उदाहरण के लिए, संडे हर सप्ताह की सुबह 7:00 से 7:30 तक न्यूयॉर्क टाइम्स पढ़ता है, लेकिन अन्य समय पर उसकी गतिविधियों में अधिक नियमितता नहीं है। आंशिक आवधिकता पूर्ण आवधिकता की तुलना में आवधिकता का एक ढीला रूप है और वास्तविक दुनिया में अधिक आम है।

आवधिकता की सटीकता के आधार पर, एक पैटर्न या तो सिंक्रोनस या एसिंक्रोनस हो सकता है, जहां पूर्व के लिए आवश्यक है कि एक घटना प्रत्येक "स्थिर" अवधि में अपेक्षाकृत निश्चित ऑफसेट पर हो, जैसे हर दिन दोपहर 3 बजे, जबकि बाद वाला कुछ हद तक ढीले ढंग से परिभाषित अवधि में घटना के उतार-चढ़ाव की अनुमति देता है।

एक पैटर्न डेटा मान या अवधि के भीतर ऑफसेट के आधार पर सटीक या अनुमानित भी हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि संडे कई दिनों में 7:00 बजे अखबार पढ़ता है, लेकिन अन्य दिनों में 7:10 या 7:15 पर, यह एक उपयुक्त आवधिक पैटर्न है।

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