Introducción a las series temporales

Análisis de series temporales en Tableau

Christopher Hui

VP of Product, Tracked

¿Qué son los datos de series temporales?

Secuencia de observaciones tomadas a intervalos regulares o irregulares en el tiempo
La granularidad indica el periodo al que se recogen los datos (p. ej., diario, semanal, mensual, etc.)

Un gráfico de líneas con los precios de la gasolina en EE. UU. de 2008 a 2018

Datos típicos de series temporales pueden incluir:

¹ https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=33562

Univariante

El análisis univariante estudia una única variable a lo largo del tiempo (p. ej., ventas de un producto en los últimos años)

Multivariante

Gráfico de líneas univariante con el precio del cobre de 1996 a 2008

Gráfico de líneas multivariante con el precio de varias materias primas (cobre, carbón, crudo) de 1996 a 2008

Modelo en tiempo continuo

Se usa cuando los datos se miden de forma continua y no en intervalos fijos (p. ej., precios de acciones)
Tienen en cuenta el intervalo exacto entre mediciones

Modelo en tiempo discreto

Se usa cuando los datos se miden y registran en intervalos específicos (p. ej., lluvia diaria)
No tiene en cuenta los intervalos entre mediciones

Imagen con una visualización de una serie temporal continua

Imagen con una visualización de una serie temporal discreta

- DATENAME()
- DATEPART()
- DATETRUNC()

Estas funciones manipulan la cadena datetime para ajustarla a la granularidad deseada (p. ej., de año a trimestre)

- DATEDIFF() 
- DATEADD()

Estas funciones se centran en cálculos usando explícitamente la serie temporal (p. ej., días entre compras de un cliente)

Análisis de series temporales en Tableau