Словосочетание "time-series data" является существительным.
/tʌɪm ˈsɪriz ˈdeɪtə/
"Time-series data" обозначает последовательность данных, собранных или измеренных в последовательные моменты времени. Такие данные часто используются в статистике, экономике, финансах и в других областях для анализа изменений и выявления тенденций. Частота использования этого термина высока как в разговорной, так и в письменной речи, особенно в контексте научных исследований, анализа данных и статистики.
Примеры предложений:
- Time-series data is essential for forecasting future trends in the market.
Данные временного ряда необходимы для прогнозирования будущих тенденций на рынке.
Researchers often use time-series data to analyze economic indicators.
Исследователи часто используют данные временного ряда для анализа экономических показателей.
By studying time-series data, statisticians can identify patterns over time.
Изучая данные временного ряда, статистики могут выявлять паттерны со временем.
В английском языке существует несколько идиоматических выражений, в которые входит "time-series" в контексте анализа и оценки данных:
This method of time-series analysis helps to smooth out volatility.
Этот метод анализа временных рядов помогает сгладить волатильность.
Time-series forecasting
Companies use time-series forecasting to predict quarterly sales.
Компании используют прогнозирование временных рядов для предсказания квартальных продаж.
Non-stationary time series
A non-stationary time series often requires differencing before analyzing.
Нестабильный временной ряд часто требует разностей перед анализом.
Time-series decomposition
Слово "time" происходит от древнеанглийского "tīm," что означает "период" или "интервал". "Series" происходит от латинского "series," что означает "последовательность". "Data" — латинское слово, обозначающее "данные" или "факты".
Таким образом, термин "time-series data" является важным элементом в области анализа данных и статистики, применяющимся во множестве научных и коммерческих контекстов.