Transformações e visualizações de datas

Análise de Séries Temporais no Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

O que é sazonalidade?

Sazonalidade é quando séries temporais apresentam mudanças regulares e previsíveis que se repetem a cada ano
Exemplos: turismo ou safras de frutas com preços que variam conforme a época
O comportamento sazonal permite planejar picos e vales para otimizar o negócio

3 gráficos de linhas mostrando diferentes faixas de preço para categorias de abacate

Métodos comuns para tratar sazonalidade:

Médias móveis
- Técnica para suavizar flutuações de curto prazo (picos/vales) em uma janela de tempo específica
- Usada para filtrar ruído preservando o sinal subjacente

Gráfico de linha comparando vendas médias com uma média móvel que suaviza os picos

Métodos comuns para identificar sazonalidade:

Boxplots sazonais (análise trimestral)
- Segmenta os dados por trimestre para visualizar flutuações sazonais
- Volatilidade consistente entre trimestres indica comportamento sazonal

Um boxplot mostrando intervalos interquartis variando por trimestre e ano

Valores anômalos (outliers) desviam da distribuição normal
Outliers podem ser:
- Qualquer valor fora de ±3 desvios-padrão da média
- Menor que Q1 menos 1,5 × IQR ou maior que Q3 mais 1,5 × IQR

Um boxplot mostrando a variância de vendas entre estações

(Desvio-padrão mede quão distante um valor está da média da população)

O Z-score é o número de desvios-padrão que um ponto está acima ou abaixo da média
Z-scores dentro de ±3 cobrem ~99,7% dos valores da população
Assim, qualquer Z-score fora de ±3 pode ser considerado outlier

Uma distribuição normal mostrando a faixa de Z-scores de -3 a +3

Percentis indicam onde um valor está em relação aos demais
- Mediana (50º percentil)
- Quartis inferior e superior (25º / 75º percentis)

Uma distribuição normal dividida em abaixo e acima do 50º percentil

Um histograma mostrando o limite de corte para definir se um valor é anômalo

Análise de Séries Temporais no Tableau