Аннотация
Осы мақалада қарастырылатын мәселелер теміржол көлігі жүйесінің маусымдық құрамдас бөлігін бағалау үшін уақыттық қатарларды талдау әдістерін әзірлеуге қатысты. Уақыт қатарларында көрсетілген маусымдық өзгерістер маусымдық өзгерістерді азайту (немесе көбейту) үшін қажетті араласуларды анықтауды есепке алу үшін зерттелуі және өлшенуі қажет. Бұл зерттеудің мақсаты Census X11 маусымдық декомпозицияны және Statistica 12 пакетіндегі экспоненциалды тегістеу әдісін қолдана отырып, теміржол көлігі жүйесінде уақыттық қатарларды талдау және болжау әдістерін жүйелеуді әзірлеу болып табылады. Уақыт қатарларында байқалатын маусымдық ауытқулар үлкен деректерді жинау және талдау технологияларын талап етеді, өйткені бәсеке, жаһандық цифрландыру, хаотикалық және көп бағытты ақпарат ағындары дәуірінде көлік жүйелерінің тиімді прогрессивті дамуы көбінесе уақыттық қатарларды талдау әдістеріне байланысты. Уақыттық қатардың маусымдық құрамдас бөлігінің сенімділігі зерттелетін деректер үлгісінің сапасымен, аналитикалық әдістер мен оларды өңдеу процедураларының сенімділігімен және тиімділігімен анықталады. Темір жол көлігі жүйесіндегі уақыттық қатарларды талдау және болжау әдістерін жүйелеу мақсатында Қазақстан Республикасының теміржол көлігі қызметтерінің жалпы өнімінің негізгі көрсеткіштері, қолданылатын әдістердің ресімделу дәрежесі, олардың жалпы принциптері. Census X11 маусымдық ыдырау әдісі және Statistica пакетіндегі экспоненциалды тегістеу арқылы жұмыс және болжамдық ақпаратты алу 12. Жұмыста жүргізілген логикалық-салыстырмалы талдау, уақыттық қатарларды талдау үлгілерінің және маусымдылықты бағалаудың болжамдық үлгілерінің синтезі отандық және шетелдік тәжірибеде қолданылатын уақыттық қатарларды талдау және болжау үлгілерін практикалық қолданудың тұжырымдамалық тәсілін ұсынуға мүмкіндік берді. Statistica 12 пакетіндегі Census X11 маусымдық ыдырау әдісін және экспоненциалды тегістеуді қолдану арқылы ұсынылған әдістемелік тәсіл Қазақстан Республикасындағы теміржол көлігі қызметтерінің жалпы өнімін болжауға мүмкіндік береді және бизнес-процестерді жоспарлау мен болжауды одан әрі цифрландыруға әкеледі.