Funciones de ventana en Tableau

Análisis de series temporales en Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

¿Qué es una ventana?

  • Las ventanas se refieren a particiones específicas que quieres analizar
  • Se usan como argumento de las funciones de ventana
  • El tamaño de la ventana se determina por la ventana inicial y final
  • Si no se indica inicio ni fin, todo el rango de la medida se trata como una sola ventana

Tabla de ejemplo que muestra una ventana de 2 horas

Tabla de ejemplo que muestra una ventana sin hora de inicio ni fin

Análisis de series temporales en Tableau

¿Qué es una función de ventana?

También llamadas cálculos móviles que suavizan datos en ventanas de tiempo definidas

  • Ejemplos: sumas en ventana, medias móviles y desviaciones estándar móviles
  • Se componen de una medida, tamaño inicial y tamaño final

Análisis de series temporales en Tableau

¿Cómo funciona el tamaño de ventana?

  • El tamaño de tu ventana es el número de puntos de datos a incluir
  • Una vez fijado el tamaño, se aplica a cada cálculo por fila posterior

Análisis de series temporales en Tableau

¿Cómo afecta la granularidad al tamaño de ventana?

  • La granularidad afecta directamente al resultado de la agregación en ventana
  • Las agregaciones se calculan primero, antes del tamaño de la ventana

Ejemplo de ventana con granularidad diaria abarcando 2 días

Ejemplo de ventana con granularidad semanal abarcando 2 semanas

Análisis de series temporales en Tableau

¿Para qué sirve una función de ventana?

  • Crea vistas agregadas de tus datos basadas en ventanas de tiempo específicas
  • Las funciones de agregación normales usan todo el rango de datos (sin especificación)

Funciones de ventana de ejemplo:

  • WINDOW_SUM()
  • WINDOW_AVG()
  • WINDOW_STDEV()

Imagen que muestra la diferencia en la estructura de argumentos entre una función de ventana y una agregación normal

  • WINDOW_CORR()
  • WINDOW_MEDIAN()
Análisis de series temporales en Tableau

¿Qué es la correlación?

  • Mide en qué medida dos variables pueden estar relacionadas

  • El coeficiente de correlación (r) mide la fuerza y la dirección de la relación

  • Los valores van de -1 a 1

  • Un valor positivo indica que, si una variable aumenta, la otra también

  • En cambio, un valor negativo indica que, si una aumenta, la otra disminuye

Rango de valores de correlación desde correlaciones negativas débiles hasta positivas fuertes

Análisis de series temporales en Tableau

¿Cómo funcionan las correlaciones en ventana?

  • Calcula el coeficiente de correlación de Pearson para toda la vista entre dos variables agregadas

  • A diferencia de la función CORR(), que requiere variables no agregadas

Ejemplo que muestra cómo `WINDOW_CORR` devuelve un único conjunto de valores de correlación para toda la medida

Ejemplo que muestra cómo la función de correlación muestra valores separados por fila

Análisis de series temporales en Tableau

Presentación del conjunto de datos

  • Análisis de la actividad de compraventa de agua y sus transacciones estacionales
  • Técnicas de series temporales para detectar precios anómalos:
    • Medias móviles
    • Correlaciones en ventana

Imagen de datos de precios transaccionales en un mercado hipotético de agua

1 https://theswaddle.com/water-is-now-a-traded-commodity-can-it-still-be-a-human-right-too/
Análisis de series temporales en Tableau

¡Vamos a practicar!

Análisis de series temporales en Tableau

Preparing Video For Download...