การพยากรณ์อนุกรมเวลาเป็นส่วนสำคัญในการตัดสินใจในหลายๆ ด้าน ตั้งแต่การเงินไปจนถึงการพยากรณ์อากาศ และการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ความสามารถในการทำนายอนาคตได้อย่างแม่นยำช่วยให้ธุรกิจและบุคคลสามารถวางแผนและตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การพยากรณ์อนุกรมเวลาไม่ใช่เรื่องง่าย เนื่องจากข้อมูลอนุกรมเวลา มักจะมีความซับซ้อน มีรูปแบบที่หลากหลาย และอาจได้รับผลกระทบจากปัจจัยภายนอกมากมาย การพัฒนาโมเดลที่สามารถจัดการกับความซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นความท้าทายที่สำคัญในการวิจัยด้านนี้ และในบริบทนี้เองที่ TIMEMIXER เข้ามามีบทบาท โดยนำเสนอแนวทางใหม่ในการผสมผสานข้อมูลอนุกรมเวลาหลายสเกลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ TIMEMIXER ไม่ได้เป็นเพียงแค่โมเดล แต่เป็นสถาปัตยกรรมที่สามารถแยกส่วนได้ ทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นและปรับปรุงได้ง่ายขึ้น

Time series forecasting is a crucial aspect of decision-making across various fields, ranging from finance to weather prediction and supply chain management. The ability to accurately predict the future empowers businesses and individuals to plan and make informed decisions. However, time series forecasting is not a simple task, as time series data is often complex, exhibiting diverse patterns, and can be influenced by numerous external factors. Developing models that can effectively handle these complexities is a significant challenge in this research area. It is in this context that TIMEMIXER emerges, offering a novel approach to mixing multi-scale time series data to improve forecasting accuracy. TIMEMIXER is not just a model; it is a decomposable architecture that makes it easier to understand and improve.

โมเดลการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบดั้งเดิมมักจะเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการในการจัดการกับความซับซ้อนของข้อมูลอนุกรมเวลา ตัวอย่างเช่น โมเดล ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ซึ่งเป็นที่นิยม มักจะสมมติว่าข้อมูลอนุกรมเวลามีลักษณะเป็นเชิงเส้นและอยู่กับที่ ซึ่งไม่เป็นจริงเสมอไปในสถานการณ์จริง นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้มักจะมีความยากลำบากในการจับภาพรูปแบบระยะยาวหรือรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล นอกจากนี้ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เช่น RNNs (Recurrent Neural Networks) และ LSTMs (Long Short-Term Memory networks) แม้ว่าจะสามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้ดีกว่า แต่ก็ยังมีความท้าทายในการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีความยาวและมีรูปแบบหลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลมีหลายสเกลเวลา โมเดลเหล่านี้มักจะใช้เวลาในการฝึกฝนมาก และอาจมีปัญหาในการปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่ที่แตกต่างกันไป

Traditional time series forecasting models often face several limitations when dealing with the complexities of time series data. For example, the popular ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model typically assumes that time series data is linear and stationary, which is not always the case in real-world scenarios. Additionally, these models often struggle to capture long-term patterns or complex patterns in the data. Furthermore, deep learning models such as RNNs (Recurrent Neural Networks) and LSTMs (Long Short-Term Memory networks), while better at handling non-linear data, still face challenges in learning from long and diverse patterns, especially when the data has multiple time scales. These models often take a long time to train and may have difficulty adapting to new, different data.

TIMEMIXER แตกต่างจากโมเดลการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบดั้งเดิมโดยการนำเสนอวิธีการผสมผสานข้อมูลหลายสเกลที่สามารถแยกส่วนได้ สถาปัตยกรรมของ TIMEMIXER ถูกออกแบบมาให้สามารถแยกข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ ที่มีสเกลเวลาที่แตกต่างกัน จากนั้นจึงทำการผสมผสานส่วนประกอบเหล่านี้เพื่อสร้างการพยากรณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยหลักการทำงานของ TIMEMIXER สามารถสรุปได้ดังนี้

การแยกส่วนประกอบ (Decomposition): TIMEMIXER เริ่มต้นด้วยการแยกข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็นส่วนประกอบหลายส่วน แต่ละส่วนแสดงถึงรูปแบบที่แตกต่างกันในสเกลเวลาที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ข้อมูลอาจถูกแยกออกเป็นส่วนประกอบระยะสั้น ระยะกลาง และระยะยาว

การประมวลผลส่วนประกอบ (Component Processing): หลังจากแยกส่วนประกอบแล้ว TIMEMIXER จะประมวลผลแต่ละส่วนประกอบแยกกัน โดยใช้โมดูลการประมวลผลที่เหมาะสมกับลักษณะเฉพาะของแต่ละส่วนประกอบ โมดูลเหล่านี้อาจเป็นโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) หรือโมเดลทางสถิติอื่นๆ

การผสมผสานส่วนประกอบ (Component Mixing): ในขั้นตอนสุดท้าย TIMEMIXER จะทำการผสมผสานส่วนประกอบที่ได้รับการประมวลผลแล้วเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างการพยากรณ์สุดท้าย การผสมผสานนี้อาจทำได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การรวมถ่วงน้ำหนัก หรือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ได้

การออกแบบที่สามารถแยกส่วนได้นี้ช่วยให้ TIMEMIXER มีความยืดหยุ่นในการปรับให้เข้ากับลักษณะเฉพาะของข้อมูลอนุกรมเวลาที่แตกต่างกัน และยังช่วยให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นว่าส่วนประกอบใดมีผลต่อการพยากรณ์มากที่สุด

TIMEMIXER differs from traditional time series forecasting models by offering a method of mixing multi-scale data that can be decomposed. The architecture of TIMEMIXER is designed to separate time series data into different components with different time scales, and then combine these components to create more accurate forecasts. The working principle of TIMEMIXER can be summarized as follows:

Decomposition: TIMEMIXER starts by decomposing the time series data into multiple components, each representing different patterns at different time scales. For example, data may be separated into short-term, medium-term, and long-term components.

Component Processing: After decomposition, TIMEMIXER processes each component separately, using processing modules appropriate for the specific characteristics of each component. These modules may be neural networks or other statistical models.

Component Mixing: In the final step, TIMEMIXER combines the processed components to create the final forecast. This mixing can be done using techniques such as weighted averaging or by using neural networks that can learn the relationships between the various components.

This decomposable design allows TIMEMIXER to be flexible in adapting to the specific characteristics of different time series data and also makes it easier to understand which components have the greatest impact on forecasting.

สถาปัตยกรรมของ TIMEMIXER ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักหลายส่วนที่ทำงานร่วมกันเพื่อทำการพยากรณ์อนุกรมเวลาที่มีประสิทธิภาพ ส่วนประกอบหลักเหล่านี้ได้แก่:

โมดูลการแยกส่วนประกอบ (Decomposition Module): โมดูลนี้มีหน้าที่ในการแยกข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ โดยใช้เทคนิคการแยกส่วนประกอบที่เหมาะสม เช่น การแยกส่วนประกอบตามคลื่นความถี่ หรือการใช้ตัวกรอง (Filters) ต่างๆ

โมดูลการประมวลผลส่วนประกอบ (Component Processing Modules): โมดูลเหล่านี้มีหน้าที่ในการประมวลผลแต่ละส่วนประกอบที่ได้จากโมดูลการแยกส่วนประกอบ โมดูลเหล่านี้อาจเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบต่างๆ เช่น CNNs (Convolutional Neural Networks), RNNs, หรือ Transformers ขึ้นอยู่กับลักษณะของแต่ละส่วนประกอบ

โมดูลการผสมผสานส่วนประกอบ (Mixing Module): โมดูลนี้มีหน้าที่ในการผสมผสานส่วนประกอบที่ได้รับการประมวลผลแล้วเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างการพยากรณ์สุดท้าย โมดูลนี้อาจใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การรวมถ่วงน้ำหนัก หรือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ได้

โมดูลการปรับปรุง (Refinement Module): (อาจมีหรือไม่ก็ได้) บางครั้ง TIMEMIXER อาจมีโมดูลการปรับปรุงเพิ่มเติม เพื่อปรับปรุงการพยากรณ์ที่ได้จากโมดูลการผสมผสานส่วนประกอบ

การทำงานร่วมกันของส่วนประกอบเหล่านี้ทำให้ TIMEMIXER สามารถจัดการกับข้อมูลอนุกรมเวลาที่ซับซ้อนและมีหลายสเกลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยแต่ละโมดูลจะทำงานเฉพาะด้านของตนเอง ซึ่งช่วยให้โมเดลมีความยืดหยุ่นและปรับปรุงได้ง่าย

The architecture of TIMEMIXER consists of several main components that work together to perform effective time series forecasting. These main components include:

Decomposition Module: This module is responsible for separating time series data into different components using appropriate decomposition techniques, such as frequency-based decomposition or the use of various filters.

Component Processing Modules: These modules are responsible for processing each component obtained from the decomposition module. These modules may be various types of neural networks such as CNNs (Convolutional Neural Networks), RNNs, or Transformers, depending on the characteristics of each component.

Mixing Module: This module is responsible for combining the processed components to create the final forecast. This module may use techniques such as weighted averaging or the use of neural networks that can learn the relationships between the various components.

Refinement Module: (Optional) Sometimes TIMEMIXER may have an additional refinement module to improve the forecast obtained from the mixing module.

The interaction of these components allows TIMEMIXER to handle complex and multi-scale time series data effectively. Each module performs its own specific function, which makes the model flexible and easy to improve.

TIMEMIXER ได้รับการประเมินประสิทธิภาพในการพยากรณ์อนุกรมเวลาในชุดข้อมูลต่างๆ และพบว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลการพยากรณ์แบบดั้งเดิมในหลายด้าน ประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ TIMEMIXER ได้แก่:

ความแม่นยำในการพยากรณ์ที่สูงขึ้น: TIMEMIXER สามารถให้การพยากรณ์ที่แม่นยำกว่าโมเดลแบบดั้งเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลมีหลายสเกลเวลาและมีความซับซ้อน

ความสามารถในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น: TIMEMIXER สามารถจัดการกับข้อมูลอนุกรมเวลาที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้ดีกว่าโมเดล ARIMA และโมเดลเชิงเส้นอื่นๆ

ความสามารถในการจับภาพรูปแบบระยะยาว: TIMEMIXER สามารถจับภาพรูปแบบระยะยาวในข้อมูลอนุกรมเวลาได้ดีกว่าโมเดล RNNs และ LSTMs แบบดั้งเดิม

ความยืดหยุ่นในการปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่: สถาปัตยกรรมที่สามารถแยกส่วนได้ของ TIMEMIXER ทำให้โมเดลมีความยืดหยุ่นในการปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่ที่แตกต่างกันได้ง่ายขึ้น

การตีความได้ง่าย: ความสามารถในการแยกส่วนของ TIMEMIXER ทำให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นว่าส่วนประกอบใดมีผลต่อการพยากรณ์มากที่สุด ซึ่งช่วยในการวิเคราะห์และปรับปรุงโมเดล

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า TIMEMIXER เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์อนุกรมเวลา และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ ได้หลากหลาย

TIMEMIXER has been evaluated for its effectiveness in time series forecasting on various datasets and has been found to outperform traditional forecasting models in many aspects. The notable performance of TIMEMIXER includes:

Higher Forecasting Accuracy: TIMEMIXER can provide more accurate forecasts than traditional models, especially when the data has multiple time scales and is complex.

Ability to Handle Non-Linear Data: TIMEMIXER can handle non-linear time series data better than ARIMA and other linear models.

Ability to Capture Long-Term Patterns: TIMEMIXER can capture long-term patterns in time series data better than traditional RNNs and LSTMs.

Flexibility in Adapting to New Data: The decomposable architecture of TIMEMIXER makes the model more flexible in adapting to new and different data.

Easy Interpretation: The decomposability of TIMEMIXER makes it easier to understand which components have the greatest impact on forecasting, which helps in analyzing and improving the model.

Experimental results show that TIMEMIXER is an effective tool for time series forecasting and can be applied in a variety of applications.

ในการใช้งาน TIMEMIXER อาจพบปัญหาบางอย่างที่ต้องแก้ไขเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ปัญหาที่พบบ่อยและการแก้ไขได้แก่:

การเลือกโมดูลการแยกส่วนประกอบที่เหมาะสม: การเลือกโมดูลการแยกส่วนประกอบที่เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ หากเลือกโมดูลที่ไม่เหมาะสม อาจทำให้การแยกส่วนประกอบไม่ถูกต้องและส่งผลต่อการพยากรณ์ การแก้ไขคือการทดลองใช้โมดูลการแยกส่วนประกอบที่หลากหลายและเลือกโมดูลที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

การปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมดูลต่างๆ: พารามิเตอร์ของโมดูลต่างๆ เช่น จำนวนชั้นของโครงข่ายประสาทเทียม หรือขนาดของตัวกรอง มีผลต่อประสิทธิภาพของ TIMEMIXER การปรับแต่งพารามิเตอร์เหล่านี้อย่างเหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ การแก้ไขคือการใช้เทคนิคการปรับแต่งพารามิเตอร์ เช่น การค้นหาแบบกริด (Grid Search) หรือการปรับแต่งแบบเบย์เซียน (Bayesian Optimization)

การจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป: หากข้อมูลอนุกรมเวลามีข้อมูลที่ขาดหายไป อาจส่งผลต่อการทำงานของ TIMEMIXER การแก้ไขคือการใช้เทคนิคการเติมข้อมูลที่ขาดหายไป (Imputation) ก่อนที่จะนำข้อมูลไปใช้กับ TIMEMIXER

การจัดการกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่: หากข้อมูลอนุกรมเวลามีขนาดใหญ่ อาจทำให้การฝึกฝน TIMEMIXER ใช้เวลานาน การแก้ไขคือการใช้เทคนิคการลดขนาดข้อมูล (Dimensionality Reduction) หรือการใช้เทคนิคการฝึกฝนแบบกระจาย (Distributed Training)

When using TIMEMIXER, some problems may be encountered that need to be addressed for optimal performance. Common problems and solutions include:

Choosing the Appropriate Decomposition Module: Selecting the appropriate decomposition module for the characteristics of the data is important. If an inappropriate module is selected, it may lead to incorrect decomposition and affect forecasting. The solution is to experiment with various decomposition modules and choose the one that gives the best results.

Tuning the Parameters of Various Modules: The parameters of various modules, such as the number of layers in the neural network or the size of the filters, affect the performance of TIMEMIXER. Properly tuning these parameters is important. The solution is to use parameter tuning techniques such as Grid Search or Bayesian Optimization.

Handling Missing Data: If the time series data has missing data, it may affect the performance of TIMEMIXER. The solution is to use imputation techniques before using the data with TIMEMIXER.

Handling Large Data: If the time series data is large, it may take a long time to train TIMEMIXER. The solution is to use dimensionality reduction techniques or distributed training techniques.

นอกจากประสิทธิภาพในการพยากรณ์อนุกรมเวลาแล้ว TIMEMIXER ยังมีสิ่งที่น่าสนใจเพิ่มเติมอีกหลายประการ:

ความสามารถในการปรับใช้กับข้อมูลหลากหลายประเภท: TIMEMIXER ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ข้อมูลอนุกรมเวลาประเภทใดประเภทหนึ่ง แต่สามารถปรับใช้กับข้อมูลที่หลากหลายได้ เช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลสภาพอากาศ หรือข้อมูลการจราจร

ความสามารถในการรวมข้อมูลภายนอก: TIMEMIXER สามารถรวมข้อมูลภายนอก (External Data) เข้าไปในการพยากรณ์ได้ เช่น ข้อมูลเศรษฐกิจ หรือข้อมูลเหตุการณ์สำคัญ ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์

ความสามารถในการทำงานแบบเรียลไทม์: TIMEMIXER สามารถทำการพยากรณ์แบบเรียลไทม์ได้ ซึ่งมีความสำคัญในหลายๆ แอปพลิเคชัน เช่น การพยากรณ์ราคาหุ้น หรือการพยากรณ์สภาพอากาศ

In addition to its effectiveness in time series forecasting, TIMEMIXER has several other interesting aspects:

Adaptability to Various Types of Data: TIMEMIXER is not limited to one type of time series data but can be adapted to a variety of data, such as financial data, weather data, or traffic data.

Ability to Integrate External Data: TIMEMIXER can integrate external data into forecasting, such as economic data or significant event data, which helps increase forecasting accuracy.

Ability to Work in Real-Time: TIMEMIXER can perform real-time forecasting, which is important in many applications, such as stock price forecasting or weather forecasting.

คำถาม: TIMEMIXER แตกต่างจากโมเดลการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบดั้งเดิมอย่างไร?

คำตอบ: TIMEMIXER แตกต่างจากโมเดลแบบดั้งเดิมตรงที่ใช้การผสมผสานข้อมูลหลายสเกลที่สามารถแยกส่วนได้ ทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนและมีหลายสเกลเวลาได้ดีกว่า โมเดลแบบดั้งเดิมมักจะสมมติว่าข้อมูลเป็นเชิงเส้นหรือมีลักษณะเฉพาะบางอย่าง ซึ่งไม่เป็นจริงเสมอไปในสถานการณ์จริง TIMEMIXER มีความยืดหยุ่นและสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลที่หลากหลายได้

Question: How does TIMEMIXER differ from traditional time series forecasting models?

Answer: TIMEMIXER differs from traditional models in that it uses multi-scale data mixing that can be decomposed, allowing it to handle complex and multi-scale time series data better. Traditional models often assume that the data is linear or has certain characteristics, which is not always true in real-world situations. TIMEMIXER is flexible and can adapt to a variety of data.

คำถาม: TIMEMIXER เหมาะสมกับการใช้งานประเภทใดบ้าง?

คำตอบ: TIMEMIXER เหมาะสมกับการใช้งานที่ต้องการความแม่นยำในการพยากรณ์อนุกรมเวลาสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ข้อมูลมีความซับซ้อน มีหลายสเกลเวลา หรือมีรูปแบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น ตัวอย่างการใช้งานได้แก่ การพยากรณ์ราคาหุ้น การพยากรณ์สภาพอากาศ การพยากรณ์ความต้องการสินค้า และการพยากรณ์การจราจร

Question: What types of applications is TIMEMIXER suitable for?

Answer: TIMEMIXER is suitable for applications that require high accuracy in time series forecasting, especially in cases where the data is complex, has multiple time scales, or has non-linear patterns. Examples of applications include stock price forecasting, weather forecasting, product demand forecasting, and traffic forecasting.

คำถาม: ข้อดีของสถาปัตยกรรมที่สามารถแยกส่วนได้ของ TIMEMIXER คืออะไร?

คำตอบ: ข้อดีของสถาปัตยกรรมที่สามารถแยกส่วนได้ของ TIMEMIXER คือ ทำให้โมเดลมีความยืดหยุ่นในการปรับให้เข้ากับข้อมูลที่หลากหลาย และยังช่วยให้เข้าใจได้ง่ายขึ้นว่าส่วนประกอบใดมีผลต่อการพยากรณ์มากที่สุด นอกจากนี้ยังทำให้การปรับปรุงโมเดลและการแก้ไขปัญหาทำได้ง่ายขึ้น

Question: What are the advantages of TIMEMIXER's decomposable architecture?

Answer: The advantage of TIMEMIXER's decomposable architecture is that it makes the model flexible in adapting to a variety of data and also makes it easier to understand which components have the greatest impact on forecasting. It also makes it easier to improve the model and troubleshoot problems.

คำถาม: TIMEMIXER ต้องการทรัพยากรในการประมวลผลมากน้อยแค่ไหน?

คำตอบ: ความต้องการทรัพยากรในการประมวลผลของ TIMEMIXER ขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของข้อมูล รวมถึงสถาปัตยกรรมของโมเดลที่เลือกใช้ โดยทั่วไปแล้ว TIMEMIXER อาจต้องการทรัพยากรในการประมวลผลมากกว่าโมเดลแบบดั้งเดิม แต่ก็สามารถปรับให้เหมาะสมกับทรัพยากรที่มีได้ เช่น การลดขนาดข้อมูล หรือการใช้เทคนิคการฝึกฝนแบบกระจาย

Question: How much processing resources does TIMEMIXER require?

Answer: The processing resource requirements of TIMEMIXER depend on the size and complexity of the data, as well as the architecture of the model used. In general, TIMEMIXER may require more processing resources than traditional models, but it can be optimized for available resources, such as by reducing the size of the data or using distributed training techniques.

คำถาม: มีข้อจำกัดอะไรบ้างในการใช้งาน TIMEMIXER?

คำตอบ: ข้อจำกัดในการใช้งาน TIMEMIXER อาจรวมถึงความซับซ้อนในการปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดล และความต้องการทรัพยากรในการประมวลผลที่สูงกว่าโมเดลแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ การเลือกโมดูลการแยกส่วนประกอบที่เหมาะสมก็เป็นสิ่งสำคัญที่อาจต้องใช้เวลาในการทดลองและปรับปรุง

Question: What are the limitations of using TIMEMIXER?

Answer: Limitations of using TIMEMIXER may include the complexity of tuning the model parameters and the higher processing resource requirements compared to traditional models. Additionally, selecting the appropriate decomposition module is important and may require time for experimentation and improvement.

1. Data Science Thailand: Data Science Thailand เป็นเว็บไซต์ที่รวบรวมบทความ ข่าวสาร และความรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์อนุกรมเวลา (Time Series Forecasting) ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่สนใจใน TIMEMIXER และเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ

2. Thai Data Analytics Community: Thai Data Analytics Community เป็นกลุ่ม Facebook ที่เป็นแหล่งรวมตัวของนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้ที่สนใจในด้านนี้ มีการแลกเปลี่ยนความรู้ ประสบการณ์ และคำถามต่างๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการพยากรณ์อนุกรมเวลา ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์สำหรับผู้ที่ต้องการเรียนรู้และพัฒนาทักษะในด้านนี้

1. Data Science Thailand: Data Science Thailand is a website that compiles articles, news, and knowledge about data science, including topics related to time series forecasting, which is useful for those interested in TIMEMIXER and other data analysis techniques.

2. Thai Data Analytics Community: Thai Data Analytics Community is a Facebook group that is a gathering place for data analysts and those interested in this field. It involves the exchange of knowledge, experiences, and questions about data analysis, including time series forecasting, which is a valuable resource for those who want to learn and develop skills in this area.