Transformaciones y visualizaciones de fechas

Análisis de series temporales en Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

¿Qué es la estacionalidad?

  • La estacionalidad aparece cuando una serie temporal tiene cambios regulares y previsibles que se repiten cada año

  • Ejemplos: turismo o temporadas de fruta con precios que varían según el momento

  • La estacionalidad permite planificar picos y valles para optimizar el negocio

3 gráficos de líneas con distintos precios para categorías de aguacate

Análisis de series temporales en Tableau

Tratar la estacionalidad con medias móviles

Métodos comunes para tratar la estacionalidad:

  • Medias móviles
    • Técnica para suavizar fluctuaciones a corto plazo (picos/valles) en una ventana temporal concreta
    • Sirven para filtrar ruido y preservar la señal subyacente

Gráfico de líneas con ventas medias frente a una media móvil que suaviza los picos

Análisis de series temporales en Tableau

Identificar estacionalidad con diagramas de caja

Métodos comunes para identificar estacionalidad:

  • Diagramas de caja estacionales (análisis trimestral)
    • Segmentan los datos por trimestre para visualizar fluctuaciones estacionales
    • Volatilidad consistente entre trimestres indica comportamiento estacional

Diagrama de caja con rangos intercuartílicos variables por trimestre y año

Análisis de series temporales en Tableau

¿Qué es una anomalía?

  • Valores anómalos (outliers): valores que se desvían de la distribución normal

  • Se pueden considerar outliers:

    • Cualquier valor fuera de ±3 desviaciones estándar de la media
    • Menor que 1,5 × IQR por debajo de Q1 o mayor que 1,5 × IQR por encima de Q3

Diagrama de caja que muestra la variación de ventas entre temporadas

(Desviación estándar: medida de cuán lejos está un valor de la media poblacional)

Análisis de series temporales en Tableau

Z-score y la distribución normal

  • El Z-score es el número de desviaciones estándar que un dato está por encima o por debajo de la media

  • Z-scores dentro de ±3 cubren ~99,7% de los valores de la población

  • Por tanto, cualquier Z-score fuera de ±3 puede considerarse un outlier

Distribución normal con el rango de Z-scores de -3 a +3

Análisis de series temporales en Tableau

Desentrañar percentiles en Tableau

  • Los percentiles indican dónde se sitúa un valor en relación con otros
    • Mediana (percentil 50)
    • Cuartiles inferior y superior (percentiles 25/75)

Distribución normal dividida en por debajo y por encima del percentil 50

  • Ofrecen un enfoque flexible para detectar outliers más allá del Z-score tradicional

Histograma que muestra el umbral de corte para decidir si un valor es anómalo

Análisis de series temporales en Tableau

¡Vamos a practicar!

Análisis de series temporales en Tableau

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