"Time-series data" ist eine Substantivphrase (noun phrase).
/tɑɪm ˈsɪriz ˈdeɪtə/
"Time-series data" bezieht sich auf eine Reihe von Datenpunkten, die in zeitlicher Reihenfolge angeordnet sind. Diese Art von Daten wird häufig in der Statistik, Datenanalyse und Wirtschaftsforschung verwendet, um Trends über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu analysieren. Es ist besonders nützlich in Bereichen wie Wirtschaftsprognosen, Wettervorhersagen und wissenschaftlicher Forschung.
Die Verwendung ist in schriftlichen Kontexten (z.B. wissenschaftliche Arbeiten, Berichte) häufig, kann jedoch auch in mündlichen Diskussionen vorkommen, besonders in Fachkreisen.
Zeitreihendaten sind unerlässlich, um zukünftige Trends in der Wirtschaft vorherzusagen.
Researchers often use time-series data to analyze seasonal patterns in sales.
Forscher verwenden häufig Zeitreihendaten, um saisonale Muster im Verkauf zu analysieren.
The accuracy of forecasts improves significantly when using high-quality time-series data.
"Time-series data" wird nicht häufig in idiomatischen Ausdrücken verwendet, jedoch gibt es einige gebräuchliche Phrasen in der Datenanalyse, die das Wort enthalten.
"Die Analyse von Zeitreihendaten offenbart oft verborgene Trends."
"Using time-series data allows for better seasonal forecasting."
"Die Verwendung von Zeitreihendaten ermöglicht eine bessere saisonale Vorhersage."
"Identifying anomalies in time-series data is crucial for accurate predictions."
"Anomalien in Zeitreihendaten zu identifizieren, ist entscheidend für genaue Vorhersagen."
"Time-series data can help in understanding the cyclical nature of the economy."
Der Begriff "time series" stammt aus der Statistik und wurde erstmals in den frühen 1900er Jahren verwendet. "Time" ist abgeleitet aus dem Altenglischen "tīma", während "series" vom Lateinischen "series" stammt, das "reihe" oder "Folge" bedeutet. In Kombination beziehen sie sich auf eine geordnete Folge von Datenpunkten, die über die Zeit gesammelt wurden.