دیتابیس‌های زمانی (Time Series) در پایتون: تحلیل داده‌هایی مانند قیمت سهام یا دما

داده‌های سری زمانی (Time Series Data) در همه جا حضور دارند؛ از نوسانات روزانه قیمت سهام در بازارهای مالی گرفته تا داده‌های دمای هوا که توسط سنسورهای هواشناسی ثبت می‌شوند. این نوع داده‌ها، که در آن هر نقطه داده به یک برچسب زمانی مشخص متصل است، برای پیش‌بینی آینده، شناسایی روندها و درک الگوهای پنهان حیاتی هستند. پایتون، با اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها، به ابزار اصلی برای تحلیل داده‌های زمانی تبدیل شده است. در این مقاله، به بررسی مفهوم دیتابیس‌های زمانی، اهمیت آن‌ها و نحوه کار با این داده‌ها در پایتون با استفاده از ابزارهای قدرتمند می‌پردازیم.

داده سری زمانی چیست و چرا به دیتابیس خاص نیاز دارد؟

یک سری زمانی مجموعه‌ای از مشاهدات است که به ترتیب زمانی مرتب شده‌اند. ویژگی اصلی این داده‌ها، وابستگی آن‌ها به زمان است. برای مثال، قیمت یک سهم در امروز به قیمت دیروز آن وابسته است. به دلیل حجم بسیار بالا و نرخ ورودی سریع داده‌ها (مانند داده‌های اینترنت اشیاء یا معاملات مالی)، دیتابیس‌های رابطه‌ای سنتی (مانند MySQL) با چالش‌های جدی در زمینه سرعت نوشتن، فشرده‌سازی و اجرای کوئری‌های پیچیده زمانی مواجه می‌شوند. اینجاست که دیتابیس‌های سری زمانی (Time Series Databases – TSDBs) مانند InfluxDB یا Prometheus وارد میدان می‌شوند. این دیتابیس‌ها به طور خاص برای مدیریت بهینه داده‌های زمان‌محور طراحی شده‌اند و قابلیت‌های زیر را ارائه می‌دهند:

• سرعت بالای نوشتن (High Ingest Rate): توانایی ثبت میلیون‌ها نقطه داده در ثانیه.
• فشرده‌سازی کارآمد: الگوریتم‌های بهینه برای کاهش حجم ذخیره‌سازی داده‌های تکراری.
• کوئری‌های زمانی بهینه: توابع داخلی برای گروه‌بندی، نمونه‌برداری (sampling) و agregasi داده‌ها بر اساس بازه‌های زمانی.

کتابخانه Pandas: قلب تپنده تحلیل زمانی در پایتون

قبل از ورود به دیتابیس‌های تخصصی، باید با قدرتمندترین ابزار کار با داده‌های جدولی و زمانی در پایتون، یعنی کتابخانه Pandas، آشنا شویم. Pandas ساختارهای داده‌ای مانند `DataFrame` و `Series` را فراهم می‌کند که کار با شاخص‌های زمانی (DatetimeIndex) را فوق‌العاده ساده می‌سازد. تقریباً تمام تحلیل‌های زمانی در پایتون از این کتابخانه به عنوان نقطه شروع استفاده می‌کنند.

import pandas as pd

# ایجاد داده‌های نمونه قیمت سهام
dates = pd.to_datetime(['2023-10-01', '2023-10-02', '2023-10-03', '2023-10-04', '2023-10-05'])
prices = [100, 102, 101, 105, 104]
time_series = pd.Series(prices, index=dates)

# محاسبه میانگین متحرک ۳ روزه
moving_average = time_series.rolling(window=3).mean()

print("Original Prices:\n", time_series)
print("\n3-Day Moving Average:\n", moving_average)
        

اتصال به دیتابیس‌های زمانی با پایتون

پس از پردازش اولیه داده‌ها با Pandas، می‌توان آن‌ها را در یک TSDB ذخیره کرد یا داده‌های موجود در آن را برای تحلیل فراخوانی نمود. اکثر TSDBهای مدرن، کتابخانه‌های کلاینت رسمی برای پایتون ارائه می‌دهند که این ارتباط را بسیار آسان می‌کنند. برای مثال، کتابخانه `influxdb-client` امکان تعامل کامل با دیتابیس محبوب InfluxDB را فراهم می‌کند. این فرآیندها به صورت تخصصی در دوره‌های پیشرفته پایتون در آموزشگاه فنی و حرفه ای البرز پوشش داده می‌شود.

کاربردهای عملی تحلیل سری زمانی

تحلیل زمانی فقط محدود به امور مالی نیست و در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. درک این کاربردها اهمیت یادگیری این مهارت را دوچندان می‌کند.

جمع‌بندی

کار با داده‌های سری زمانی یک مهارت کلیدی در دنیای علم داده است. پایتون با کتابخانه قدرتمند Pandas بستری ایده‌آل برای دستکاری و تحلیل این نوع داده‌ها فراهم می‌کند. هنگامی که مقیاس داده‌ها بزرگ می‌شود، استفاده از دیتابیس‌های زمانی (TSDBs) برای ذخیره‌سازی و بازیابی بهینه اطلاعات ضروری می‌شود. ترکیب این ابزارها به تحلیلگران و دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا از داده‌های زمان‌محور، بینش‌های ارزشمندی استخراج کرده و مدل‌های پیش‌بینی دقیقی بسازند.