Sự khác biệt chính giữa dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu mặt cắt chéo là dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào cùng một biến trong một khoảng thời gian trong khi dữ liệu mặt cắt chéo dữ liệu 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, dữ liệu chéo bao gồm các quan sát của nhiều đối tượng tại cùng một thời điểm trong thời gian.
Các lĩnh vực như Thống kê, Kinh tế lượng thu thập 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 khác nhau. Hai trong số đó là chuỗi thời gian và dữ liệu mặt cắt.
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 là các khoảng thời gian đồng nhất. Nó là dữ liệu của cùng một biến trong một khoảng thời gian như tháng, quý, năm… Dữ liệu chuỗi thời gian có dạng Xt. Chữ t đại diện cho thời gian. Dưới đây là ví dụ về lợi nhuận của một tổ chức trong khoảng thời gian 5 năm. Lợi nhuận là biến số thay đổi hàng năm.
Thông thường, dữ liệu chuỗi thời gian rất hữu ích trong các ứng dụng kinh doanh. Đo lường 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 những khoảng thời gian đồng nhất.
Dữ liệu chéo là gì?
Trong dữ liệu cắt ngang, có một số biến tại cùng một thời điểm. Tập dữ liệu với nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió tối đa của một vài thành phố trong một ngày là ví dụ về dữ liệu mặt cắt.
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 mặt cắt có dạng Xi. Việc mở rộng dữ liệu từ vài tháng sẽ chuyển đổi dữ liệu mặt cắt thành dữ liệu chuỗi thời gian.
Sự khác biệt giữa Chuỗi thời gian và Dữ liệu chéo là gì?
Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các quan sát về một đối tượng duy nhất trong nhiều khoảng thời gian. Dữ liệu mặt cắt 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 mặt cắt.
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 ví dụ cho dữ liệu mặt cắt.
Tóm tắt - Chuỗi thời gian so với Dữ liệu cắt ngang
Sự khác biệt giữa dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu mặt cắt chéo là dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào cùng một biến trong một khoảng thời gian trong khi dữ liệu mặt cắt 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 phải xác định đúng loại dữ liệu.
