Zaman Serisi Analizinde Sık Yapılan Hatalar

Zaman Serileriyle Çalışırken Yapılan Yaygın Hatalar ve Bunlardan Nasıl Kaçınılacağı

Zaman serisi analizi, veri bilimi dünyasında öngörülerde bulunmamızı sağlayan ve iş kararlarının geleceğini şekillendiren oldukça değerli bir alandır. Ancak zaman serisi verisiyle çalışırken yapılan bazı hatalar, proje sonuçlarını yanıltıcı hale getirebilir. Bu yazıda, zaman serisi projelerinde en sık karşılaşılan "tuzakları" ve bunlardan kaçınmanın yollarını paylaşacağım.

1) Trend ve Mevsimsellik (Seasonality) Göz Ardı Etme

Zaman serisi verilerinin çoğunda, trend (uzun vadeli artış veya azalış eğilimi) ve mevsimsellik (dönemsel dalgalanmalar) dediğimiz yapılar mevcuttur.

• Örnek: Bir e-ticaret sitesinde yılbaşı dönemindeki satış sıçraması, yaz sezonunda artan dondurma tüketimi. • Hata: Bu özellikleri yakalamadan düz "ortalama" veya "sabit" bir modelle tahminde bulunmak. • Çözüm:

• Trend ve mevsimselliği yakalamak için ARIMA yerine SARIMA (Seasonal ARIMA) veya Prophet gibi metodlar kullanılabilir.
• Veriyi önceden görselleştirerek (örneğin bir "decompose" işlemiyle) trend ve mevsimsellik bileşenlerini inceleyin.

2) Düzgün Doğrulama (Validation) Yapmamak

Zaman serilerinin klasik makine öğreniminden farkı, verilerde zamansal bağımlılık olmasıdır. Rastgele (random) veri ayırma yöntemleri, zaman serilerinde geçerli bir doğrulama yaklaşımı değildir.

• Hata: Standart "train_test_split" ile verileri rastgele bölüp model eğitmek. • Neden Yanlış? Zaman serisinde "gelecek" verilerden sızıntı (data leakage) olur. Modeliniz henüz gerçekleşmemiş olayları "bilerek" tahminde bulunur. • Çözüm:

• Zaman bazlı bir ayırma yapın. (Örn: İlk 2 yılı eğitim, sonraki 6 ayı test verisi.)
• Kademeli (rolling) veya "walk-forward" validasyon kullanın.

3) Durağanlığı (Stationarity) İhmal Etmek

Zaman serisi modelleri (ARIMA vb.) çoğu zaman verinin durağan (istatistiksel özelliklerinin zamanla değişmemesi) olmasını bekler.

• Hata: Veriyi durağan hale getirmeden doğrudan ARIMA'ya sokmak. • Çözüm:

• Önce verinin durağan olup olmadığını Dickey-Fuller testi gibi araçlarla kontrol edin.
• Durağan değilse fark alma (differencing) veya log/boxcox gibi dönüşümlerle veriyi durağanlaştırın.

4) Veri Sızıntısı (Data Leakage) ve Geçmişi Fazla Kullanmak

Zaman serilerinde ileriki bir dönemi tahmin ederken, o döneme ait bilgileri "yanlışlıkla" modele dahil etmek gerçek hayatta mümkün olmayacak bir avantaj sağlar.

• Örnek: 2024 verileri, 2023 eğitim setinde bulunuyorsa model gelecek tahmininde hile yapar. • Çözüm:

• Özellik (feature) oluştururken, her özelliğin o anki zamana kadar erişilebilir olmasına dikkat edin.
• Eğitim ve test veri setlerini ayırırken zamanın doğal akışını bozmayın.

5) Mevsimsel ve Aykırı Değerleri Yanlış Yorumlamak

Bazı dönemlerde, beklenmeyen bir olay (salgın, küresel kriz vb.) veride ciddi dalgalanmalara sebep olur. Bu tür aykırı değerler (outliers), modelin performansını ciddi şekilde bozabilir.

• Hata: Aykırı değerleri "normal" gibi işlemek. • Çözüm:

• Aykırı değerlerin kaynağını araştırın (veri hatası mı, gerçek ekstrem durum mu?).
• Veri hatasıysa düzeltin veya çıkarın.
• Geçici etkiyse modele ek bir açıklayıcı değişken (dummy variable) ekleyebilirsiniz.

6) Aşırı Uydurma (Overfitting) Tuzağı

Makine öğreniminde olduğu gibi, zaman serilerinde de modele geçmiş verileri "ezberletmek" (overfitting) büyük bir risktir.

• Örnek: ARIMA parametrelerini aşırı yüksek seçerek geçmişe mükemmel uyum sağlamak. • Sonuç: Test verisinde müthiş sonuç, canlı ortamda hüsran. • Çözüm:

• Model karmaşıklığını sınırlandırın. (ARIMA için p, d, q parametrelerini makul aralıklarda tutun.)
• Zaman serisi cross-validation tekniklerini kullanarak modeli test edin.

7) Sezon Dışı (Ölçek Dışı) Tahminleri Kontrol Etmemek

Mevsimsel etkiler çok kuvvetliyse, model beklenmeyen bir sezonda tahmin ederken zorlanabilir.

• Hata: Yalnızca yaz verisiyle eğitilen modelin kış aylarını tahmin etmesi. • Çözüm:

• Birkaç mevsimi (tercihen birden çok yılı) kapsayan veriyle modeli eğitin.
• Eğer veri seti sınırlıysa, dış veri kaynakları veya domain bilgisiyle ek değişkenler eklemeyi düşünün.

8) Gerçek Hayattan Kopuk Değerlendirme Metrikleri Seçmek

Zaman serilerinde hangi metriği kullandığınız, iş problemi açısından çok önemlidir.

• Hata: "MSE iyi çıkıyor, sorun yok." Oysa belki MAPE veya SMAPE iş biriminin ihtiyacına daha uygun olabilir. • Örnek: Stok tahmininde MAPE'nin düşük olması, gerçek hayattaki hata yüzdesini daha iyi yansıtır. • Çözüm:

• İş birimleriyle konuşarak hangi hata türünün daha kritik olduğunu öğrenin.
• Gerekirse birden fazla metrikle ölçüm yapın.

Son Söz

Zaman serileri verisiyle çalışmak, içinde bolca tuzak barındıran ancak bir o kadar da keyifli bir süreçtir. Trend, mevsimsellik ve aykırı değer gibi zamansal yapıları göz ardı etmemek; veriyi düzgün ayırmak; durağanlık ve data leakage konularına dikkat etmek; mevsimsel etkileri ve gerçek dünya senaryolarını unutmamak çok önemlidir.

Unutmayın, zaman serisi analizi aslında bir dedektiflik hikâyesi gibidir. Her aşamada "Bu veri nasıl oluştu?", "Geleceğe dair hangi ipuçlarını barındırıyor?" ve "İş hedefi ne?" gibi sorulara samimiyetle yaklaşmak, model performansını ve güvenilirliğinizi önemli ölçüde artıracaktır.

Umarım paylaştığım bu yaygın tuzaklar ve çözümleri, zaman serileri projelerinizdeki yolculuğunuza ışık tutar. Keyifli analizler!