Ồ, điều này giống như bạn đang cố gắng lái một chiếc xe mà bánh xe không đồng tâm – bạn không bao giờ biết được mình sẽ kết thúc ở đâu!

Trong thế giới phân tích thời gian (time series), tính "stationary" của dữ liệu là như một lá bùa hộ mệnh. Nếu dữ liệu của bạn là "non-stationary", tức là nó có những thuộc tính như trung bình (mean) và phương sai (variance) thay đổi theo thời gian, thì đó chính là lời mời cho những dự đoán sai lạc đến tham gia bữa tiệc.

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng đoán kết quả của một cuộc đua ngựa, nhưng ngựa thì lại đổi tốc độ và phong độ bất cứ lúc nào. Làm sao bạn có thể đưa ra cược chắc chắn được?

Cũng như vậy, khi bạn dự đoán dựa trên dữ liệu thời gian không ổn định, các mô hình dự đoán của bạn có thể không tính đến những thay đổi này – điều này làm cho các dự đoán ít chính xác đến đau lòng. Dữ liệu không ổn định giống như là bạn đang cố xem một kênh truyền hình đang bị nhiễu – bạn biết đó là chương trình bạn muốn xem, nhưng bạn không thể làm rõ hình ảnh để hiểu nó đang nói gì.

Nhưng đừng lo, bạn không cần phải lái xe trên bánh xe không đồng tâm một mình. Đến trituenhantao.io, nơi bạn có thể tìm thấy bản đồ và la bàn để điều chỉnh lại bánh xe đó, tức là học cách làm thế nào để biến dữ liệu "non-stationary" thành "stationary" thông qua việc loại bỏ xu hướng và thay đổi theo mùa, cho phép mô hình thời gian của bạn dự đoán chính xác ngay cả khi cung đường trở nên gập ghềnh!