Uma introdução a séries temporais

Análise de Séries Temporais no Tableau

Christopher Hui

VP of Product, Tracked

O que são dados de séries temporais?

Uma sequência de observações feitas em intervalos regulares ou irregulares ao longo do tempo
Granularidade é o período de tempo em que os dados são coletados (ex.: diário, semanal, mensal etc.)

Um gráfico de linha mostrando os preços da gasolina nos EUA de 2008 a 2018

Dados típicos de séries temporais incluem:

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

Univariada

Análise univariada de séries temporais é a análise de uma única variável ao longo do tempo (ex.: vendas de um produto nos últimos anos)

Multivariada

Análise multivariada de séries temporais é a análise de múltiplas variáveis medidas ao longo do tempo

Um gráfico de linha univariado mostrando o preço do cobre de 1996 a 2008

Um gráfico de linha multivariado mostrando o preço de várias commodities (cobre, carvão, petróleo bruto) de 1996 a 2008

Modelo em tempo contínuo

Usado quando os dados são medidos continuamente e não em intervalos fixos (ex.: preços de ações)
Esses modelos consideram o intervalo exato entre medições

Modelo em tempo discreto

Usado quando os dados são medidos e registrados em intervalos específicos (ex.: chuva diária)
Não considera os intervalos entre medições

Uma imagem mostrando a visualização de uma série temporal contínua

Uma imagem mostrando a visualização de uma série temporal discreta

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

Funções de formatação manipulam a string datetime para atender à granularidade de interesse (ex.: ano para trimestre)

- DATEDIFF() 
- DATEADD()

Funções de exploração focam em cálculos usando explicitamente os dados da série temporal (ex.: dias entre compras do cliente)

Análise de Séries Temporais no Tableau