टाइम सीरीज़ का परिचय

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण

Christopher Hui

VP of Product, Tracked

टाइम सीरीज़ डेटा क्या है?

समय के साथ नियमित या अनियमित अंतराल पर ली गई ऑब्ज़र्वेशन की श्रृंखला
Granularity उस समय-खिड़की को दर्शाता है जिस पर डेटा इकट्ठा किया गया है (जैसे daily, weekly, monthly आदि)

2008 से 2018 तक US गैसोलीन कीमतों का लाइन चार्ट

टिपिकल टाइम सीरीज़ डेटा में शामिल हो सकता है:

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

Univariate

Univariate टाइम सीरीज़ विश्लेषण में समय के साथ एक ही वैरिएबल का विश्लेषण होता है (जैसे पिछले कुछ वर्षों में किसी उत्पाद की Sales)

Multivariate

Multivariate टाइम सीरीज़ विश्लेषण में समय के साथ मापे गए कई वैरिएबल्स का विश्लेषण होता है

1996 से 2008 तक Copper की कीमत का एक univariate टाइम सीरीज़ लाइन चार्ट

1996 से 2008 तक कई कमोडिटीज़ (Copper, Coal, Crude Oil) की कीमतों का multivariate टाइम सीरीज़ लाइन चार्ट

Continuous time model

जब डेटा लगातार मापा जाता है, तय अंतराल पर नहीं, तब उपयोग करें (जैसे stock prices)
ये मॉडल मापों के बीच के सटीक समय-अंतराल को ध्यान में रखते हैं

Discrete time model

जब डेटा विशेष अंतराल पर मापा/रिकॉर्ड किया जाता है (जैसे daily rainfall) तब उपयोग करें
मापों के बीच के समय-अंतराल को नहीं मानता

Continuous टाइम सीरीज़ का विज़ुअलाइज़ेशन दिखाती छवि

Discrete टाइम सीरीज़ का विज़ुअलाइज़ेशन दिखाती छवि

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

Formatting फंक्शन datetime string को इच्छित granularity के अनुसार बदलने पर केंद्रित होते हैं (जैसे year से quarter)

- DATEDIFF() 
- DATEADD()

Exploration फंक्शन समय-आधारित गणना पर केंद्रित होते हैं (जैसे ग्राहक की खरीद के बीच के days)

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण