Trasformazioni e visualizzazioni delle date

Analisi delle serie temporali in Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

Cos'è la stagionalità?

La stagionalità si ha quando una serie temporale mostra cambiamenti regolari e prevedibili che si ripetono ogni anno
Esempi: turismo o fruttificazione con prezzi che variano in base al periodo
La stagionalità aiuta a pianificare picchi e cali per ottimizzare il business

3 grafici a linee con prezzi diversi per categorie di avocado

Metodi comuni per trattare la stagionalità:

Medie mobili
- Tecnica per attenuare fluttuazioni di breve periodo (picchi/cali) su una finestra temporale
- Filtra il rumore preservando il segnale sottostante

Un grafico a linee con vendite medie e media mobile che appiana i picchi

Metodi comuni per identificare la stagionalità:

Boxplot stagionali (analisi trimestrale)
- Segmenta i dati per trimestre per visualizzare le fluttuazioni stagionali
- Volatilità costante tra trimestri indica comportamento stagionale

Un box plot con IQR variabili per trimestre e anno

I valori anomali (outlier) deviano dalla distribuzione normale
Gli outlier possono essere:
- Valori oltre ±3 deviazioni standard dalla media
- Più di 1,5 × IQR sotto Q1 o più di 1,5 × IQR sopra Q3

Un box plot che mostra la varianza delle vendite tra stagioni

(Deviazione standard: misura quanto un valore è distante dalla media della popolazione)

Lo Z-score è il numero di deviazioni standard sopra o sotto la media di un dato punto
Z-score entro ±3: ~99,7% dei valori della popolazione rientra in questo intervallo
Quindi, ogni Z-score fuori da ±3 può essere considerato un outlier

Una distribuzione normale che mostra l'intervallo di Z-Score da -3 a +3

I percentili indicano la posizione di un valore rispetto agli altri
- Mediana (50° percentile)
- Quartili superiore e inferiore (75° / 25° percentile)

Una distribuzione normale divisa sotto e sopra il 50° percentile

Un istogramma che mostra la soglia di taglio per valori anomali o meno

Analisi delle serie temporali in Tableau