Для нахождения временных паттернов в данных можно использовать следующие методы:

• Декомпозиция временных рядов. 2 Этот метод разбивает временной ряд на несколько компонентов: тренд, сезонность и шум. 2 Сезонность описывает периодический сигнал, а тренд — является ли временной ряд убывающим, постоянным или увеличивающимся с течением времени. 2 Шум — это изменчивость данных, которую модель не может объяснить. 2
• Построение графика временного ряда. 3 Он графически отображает связь между временем и значениями переменной во временном ряду: время отображается по оси абсцисс, а значения переменной — по оси ординат. 3
• Визуальное распознавание паттернов. 4 Для этого данные преобразуют в картинку, а затем используют алгоритмы классификации изображений для обнаружения паттерна. 4
• Оценка плотности ядра (Kernel Density Estimation, KDE). 5 Для этого выравнивают отрезки данных и берут наибольшие пики в KDE. 5

Также для анализа временных паттернов можно использовать методы анализа данных, статистики и машинного обучения. 1