Sažetak
Doktorska disertacija izlaže novi pristup u analizi vremenskih serija, koji se oslanja na jedinstveni model transformacije vremenske serije (REFII model). Model se sastoji od tri osnovna elementa (smjer nagiba pravca, koeficijent kutnog otklona odsječka, površine ispod odsječka), pomoću kojih se jednoznačno opisuje krivulja vremenske serije, u obliku matrice transformacije. Na empirijskim je podacima pokazano, kako se pomoću REFII modela mogu otkriti uzorci iz vremenske serije, otkriti događaji, tražiti motivi, otkriti mutacije u uzorcima, otkriti sezonske oscilacije, te ulančavati analitički postupci. Na setu empirijskih podataka, također je dokazano, da REFII model omogućava direktnu primjenu data mining metoda nad vremenskim serijama Ilustracija konstrukcije novih algoritamskih rješenja pomoću REFII modela, prikazana je na primjeru otkrivanja uzoraka, sezonskih oscilacija, motiva i mutacija. Prednost REFII modela u odnosu na tradicionalni pristup data mininga vremenskih serija, proizlazi iz činjenice, što on omogućava ulančavanje analitičkih postupaka nad vremenskim serijama, otvara vrata direktnoj primjeni tradicionalnih data mining metoda nad vremenskim serijama, te omogućava laku konstrukciju algoritamskih rješenja, za nestandardne probleme vezane uz domenu analize vremenskih serija. Disertacija REFII modelom daje cjelovito rješenje za analizu vremenskih serija, posebno pogodnim za rješavanja problema iz domene tržišnih analiza, gdje do punog izražaja dolaze prednosti REFII modela u odnosu na tradicionalni pristup data mininga vremenskih serija.
Ključne riječi
REFII; data mining; temporal data mining; vremenske serije; inteligentna analiza podataka