{"id":165477,"date":"2023-01-17T22:13:38","date_gmt":"2023-01-17T21:13:38","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=165477"},"modified":"2023-10-29T20:10:10","modified_gmt":"2023-10-29T19:10:10","slug":"zeitreihen-erzaehlen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/zeitreihen-erzaehlen","title":{"rendered":"Zeitreihe: Definition, Anwendungen und Analysemethoden"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"165477\" class=\"elementor elementor-165477\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc49f6d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bc49f6d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b96e32 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3b96e32\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wir behandeln ein neues Thema mit Daniel, dem technischen Support f\u00fcr die DataScientest-Schulungen.  Der Experte f\u00fcr Data Science, der dich durch deine Schulung begleitet. Heute spricht er mit uns \u00fcber Zeitreihen. Zeitreihen sind eines der am weitesten verbreiteten Studienobjekte der Datenwissenschaft. In diesem Artikel lernst du die Hauptkomponenten einer Zeitreihe kennen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a8202d0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a8202d0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-014f91b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"014f91b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist eine Zeitreihe?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2566c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e2566c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zeitreihen decken ein breites Spektrum an Ph\u00e4nomenen des realen Lebens ab und sind in vielen Bereichen anzutreffen.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Zeitreihe kann die Bev\u00f6lkerungsentwicklung oder das BIP eines Landes sein, ein Elektrokardiogramm oder der neueste Song von Dua Lipa.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mathematisch gesehen ist <\/span><b>eine <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Zeitreihe <\/span><b>eine Reihe von Daten, die durch die Zeit indiziert sind.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Analyse und Vorhersage dieser Zeitreihen ist daher f\u00fcr bestimmte Industrien oder Wirtschaftszweige von gr\u00f6\u00dftem Interesse, denn konkret bedeutet die Vorhersage einer Zeitreihe die Vorhersage <\/span><b>der Zukunft<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-acb5165 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"acb5165\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"398\" height=\"260\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-165480\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-2.webp 398w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-2-300x196.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 398px) 100vw, 398px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Die franz\u00f6sische Bev\u00f6lkerung und ihre Vorhersage durch das Nationale Institut f\u00fcr Demografische Wissenschaften<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00afd15 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"00afd15\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-565c58f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"565c58f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie zerf\u00e4llt eine Zeitreihe?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa0d6e5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fa0d6e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Traditionell wird eine Zeitreihe in drei Elemente zerlegt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Trend (Tt)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Saisonabh\u00e4ngigkeit (St)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Rest oder Fehler (\u03b5t)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mathematisch kann man eine Zeitreihe also mit Xt = Tt + St + \u03b5t \u00fcbersetzen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit T der Trend, S die Saisonalit\u00e4t, \u03b5 das Residuum und t die Zeitindexierung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27dd2f1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"27dd2f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Trend<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3baee43 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3baee43\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Ein Trend ist ein <\/span><b>zunehmendes oder abnehmendes Verhalten <\/b><span style=\"font-weight: 400\">einer Reihe im Laufe der <\/span><b>Zeit<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.\u00a0 Der Trend spiegelt h\u00e4ufig ein langfristiges Wachstums- oder Abnahmeph\u00e4nomen wider.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Der Trend in einer Zeitreihe kann verschiedene Formen annehmen:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Linear Tt <\/span><b>= \u03b1 <\/b><span style=\"font-weight: 400\">+ \u03b2t<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Quadratisch Tt <\/span><b>= \u03b1 <\/b><span style=\"font-weight: 400\">+ \u03b2t + \u03b3t\u00b2<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Exponential Tt <\/span><b>= \u03b1 <\/b><span style=\"font-weight: 400\">+ \u03b2exp(t)<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400\">&#8230;.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41d8c57 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"41d8c57\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Saisonalit\u00e4t<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c433d71 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c433d71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Saisonalit\u00e4t spiegelt das <\/span><b>Vorhandensein eines periodischen Ph\u00e4nomens <\/b><span style=\"font-weight: 400\">wider, das sich entlang der Zeitreihe wiederholt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Wenn sich also die saisonale Komponente in der Periode k wiederholt. St+k = St<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Viele Daten sind saisonal bedingt, insbesondere Wetterdaten (Temperatur\u00e4nderungen im Laufe der Zeit).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Einige Zeitreihen weisen <\/span><b>sowohl einen Trend als auch eine Saisonalit\u00e4t auf, wie z. B. <\/b><span style=\"font-weight: 400\">der weltweite Luftverkehr. Der Luftverkehr w\u00e4chst, aber es gibt einen starken Unterschied zwischen dem Winter- und Sommerverkehr.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9fb5666 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9fb5666\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"381\" height=\"249\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-1-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-165487\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-1-3.webp 381w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/unnamed-1-3-300x196.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 381px) 100vw, 381px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Quelle: DataScientest<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53b8fb1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"53b8fb1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der R\u00fcckstand<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32a5ea0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"32a5ea0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Das Residuum des Modells ist der <\/span><b>Teil der Zeitreihe, der durch die Zerlegung nicht erkl\u00e4rt werden kann<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Man kann eine Zeitreihe nicht vollst\u00e4ndig nur nach Trend und Saisonalit\u00e4t zerlegen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Im Idealfall ist das Residuum des Modells <\/span><b>station\u00e4r, d.<\/b><span style=\"font-weight: 400\">h. der verbleibende Prozess ver\u00e4ndert sich nicht mit der Zeit (konstanter Mittelwert und konstante Varianz) . Wenn das Residuum unserer Zeitreihe nicht station\u00e4r ist, bedeutet dies, dass einige Zeitkomponenten im Modell nicht erkl\u00e4rt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Sobald der Trend und die Saisonalit\u00e4t der Zeitreihe erkl\u00e4rt sind, kann man also versuchen, den Rest der Zerlegung mit Autoregressionsprozessen oder gleitenden Durchschnitten zu erkl\u00e4ren, die das ber\u00fchmte <\/span><b>ARMA-Modell hervorgebracht <\/b><span style=\"font-weight: 400\">haben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Der Gral bei der Modellierung von Zeitreihen ist es, ein Residuum vom Typ des <\/span><b>wei\u00dfen Rauschens zu <\/b><span style=\"font-weight: 400\">erhalten, d. h. ein Residuum, das keine Zeitinformationen mehr enth\u00e4lt. In der Praxis ist dies also ein zuf\u00e4lliges, unkorreliertes station\u00e4res Signal.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1305f7f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1305f7f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Weiterf\u00fchrende Informationen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c8baf4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c8baf4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">&#8211; Neben der Saisonalit\u00e4t wird manchmal auch ein Zyklus definiert, der als <\/span><b>l\u00e4ngerfristige Saisonalit\u00e4t <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">angesehen werden kann, so dass mehrere verschiedene Zyklen definiert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">&#8211; Das Vorhandensein einer nachgewiesenen Saisonalit\u00e4t zwischen zwei Zeitpunkten kann den Vergleich zwischen diesen Zeitpunkten erschweren. Je nach Fragestellung kann man daher versuchen, <\/span><b>die saisonalen Schwankungen der Zeitreihen zu korrigieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dies ist z. B. bei der Arbeitslosenquote oder der Wachstumsrate der Fall, die von <\/span><a href=\"https:\/\/www.insee.fr\/en\/accueil\"><b>INSEE<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ver\u00f6ffentlicht werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">&#8211; Die Zerlegung Xt = Tt + St + \u03b5t wird als additiv bezeichnet, man kann eine Zeitreihe auch nach einer <\/span><b>multiplikativen Zerlegung <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Xt = Tt (1 + St )(1 + \u03b5t ) modellieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61d9aec e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"61d9aec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76daaac elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"76daaac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Schlussfolgerung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b529df elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b529df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">In diesem Artikel lernst du einige grundlegende Begriffe \u00fcber Zeitreihen kennen: Trend, Saisonalit\u00e4t, Residuen, wei\u00dfes Rauschen und Stationarit\u00e4t.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Neben den Zeitreihen umfasst <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\"><b>die Datenwissenschaft<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> jedoch auch viele andere Themen (Computer Vision, Natural Language Processing, Data Vizualisation, &#8230;), die du in einem unserer <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\"><b>Data Scientist<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> oder <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\"><b>Data Engineer<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> Kurse entdecken kannst.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7a753c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f7a753c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecken Sie unsere Ausbildung in Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ebf3a6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6ebf3a6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f10abc7 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"f10abc7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist eine Zeitreihe?\",\r\n    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oder Fehler (\u03b5t)\r\n\r\nMathematisch kann man eine Zeitreihe also mit Xt = Tt + St + \u03b5t \u00fcbersetzen.\r\n\r\nMit T der Trend, S die Saisonalit\u00e4t, \u03b5 das Residuum und t die Zeitindexierung.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir behandeln ein neues Thema mit Daniel, dem technischen Support f\u00fcr die DataScientest-Schulungen. Der Experte f\u00fcr Data Science, der dich durch deine Schulung begleitet. Heute spricht er mit uns \u00fcber Zeitreihen. Zeitreihen sind eines der am weitesten verbreiteten Studienobjekte der Datenwissenschaft. In diesem Artikel lernst du die Hauptkomponenten einer Zeitreihe kennen. Was ist eine Zeitreihe? 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