Sự khác biệt giữa chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang

Các sự khác biệt chính giữa chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang là dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào cùng Biến đổi trong một khoảng thời gian trong khi dữ liệu cắt ngang tập trung vào một số biến tại cùng một thời điểm. Hơn nữa, dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát của một đối tượng trong nhiều khoảng thời gian trong khi đó, dữ liệu cắt ngang bao gồm các quan sát của nhiều đối tượng tại cùng một thời điểm.

Các lĩnh vực như Thống kê, Kinh tế lượng tập hợp dữ liệu và phân tích chúng. Dữ liệu là một khía cạnh quan trọng của các hoạt động như nghiên cứu, dự đoán và chứng minh lý thuyết. Có nhiều loại dữ liệu. Hai trong số đó là chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang.

NỘI DUNG

1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Dữ liệu chuỗi thời gian là gì
3. Dữ liệu cắt ngang là gì
4. So sánh cạnh nhau - Chuỗi thời gian so với dữ liệu cắt ngang ở dạng bảng
5. Tóm tắt

Dữ liệu chuỗi thời gian là gì?

Dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào các quan sát của một cá nhân tại các thời điểm khác nhau thường ở các khoảng thời gian thống nhất. Đó là dữ liệu của cùng một biến trong một khoảng thời gian như tháng, quý, năm, vv Dữ liệu chuỗi thời gian có dạng Xt. Các t đại diện cho thời gian. Dưới đây là một ví dụ về lợi nhuận của một tổ chức trong khoảng thời gian 5 năm. Lợi nhuận là biến số thay đổi mỗi năm.

Thông thường, dữ liệu chuỗi thời gian là hữu ích trong các ứng dụng kinh doanh. Đo thời gian có thể là tháng, quý hoặc năm nhưng cũng có thể là bất kỳ khoảng thời gian nào. Nói chung, thời gian có khoảng thời gian thống nhất.

Dữ liệu cắt ngang là gì?

Trong dữ liệu cắt ngang, có một số biến tại cùng một thời điểm. Dữ liệu được đặt với nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió tối đa của một vài thành phố trong một ngày là một ví dụ về dữ liệu cắt ngang.

Một ví dụ khác là doanh thu bán hàng, khối lượng bán hàng, số lượng khách hàng và chi phí của một tổ chức trong tháng qua. Dữ liệu cắt ngang có dạng Xi. Mở rộng dữ liệu từ vài tháng sẽ chuyển đổi dữ liệu cắt ngang thành dữ liệu chuỗi thời gian.

Sự khác biệt giữa chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang là gì?

Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát của một chủ đề trong nhiều khoảng thời gian. Dữ liệu cắt ngang bao gồm các quan sát của nhiều đối tượng tại cùng một thời điểm. Dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào cùng một biến trong một khoảng thời gian. Mặt khác, dữ liệu cắt ngang tập trung vào một số biến tại cùng một thời điểm. Đây là sự khác biệt chính giữa chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang.

Lợi nhuận của một tổ chức trong khoảng thời gian 5 năm là một ví dụ cho dữ liệu chuỗi thời gian trong khi nhiệt độ tối đa của một số thành phố trong một ngày là một ví dụ cho dữ liệu cắt ngang.

Tóm tắt - Chuỗi thời gian so với dữ liệu cắt ngang

Sự khác biệt giữa chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang là dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào cùng một biến trong một khoảng thời gian trong khi dữ liệu cắt ngang tập trung vào một số biến tại cùng một thời điểm. Các loại dữ liệu khác nhau sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau. Do đó, điều quan trọng là xác định đúng loại dữ liệu.

Tài liệu tham khảo:

1. Dữ liệu cắt ngang của nhau. Wikipedia, Wikimedia Foundation, ngày 26 tháng 5 năm 2018. Có sẵn tại đây