तिथि रूपांतरण और विज़ुअलाइज़ेशन

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण

Chris Hui

VP of Product, Tracked

सीज़नैलिटी क्या है?

सीज़नैलिटी तब होती है जब टाइम सीरीज़ डेटा में हर कैलेंडर वर्ष में दोहरने वाले नियमित और अनुमानित बदलाव आते हैं
उदाहरण: पर्यटन या फलों के मौसम, जिनमें समय के हिसाब से कीमतें बदलती हैं
मौसमी पैटर्न से बिज़नेस पीक और ट्रफ़ के अनुसार बेहतर योजना बना कर ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं

तीन लाइन चार्ट जो अलग-अलग एवोकाडो श्रेणियों के भिन्न प्राइस पॉइंट दिखाते हैं

सीज़नैलिटी को ट्रीट करने के सामान्य तरीके:

मूविंग एवरेज
- एक तकनीक जो तय समय विंडो में डेटा के शॉर्ट-टर्म उतार-चढ़ाव (पीक/ट्रफ़) को स्मूथ करती है
- शोर हटाने में उपयोगी, जबकि अंदरूनी सिग्नल बना रहता है

एक लाइन चार्ट जो औसत बिक्री को मूविंग एवरेज से तुलना कर दिखाता है, जिससे पीक स्मूथ होते हैं

सीज़नैलिटी पहचानने के सामान्य तरीके:

सीज़नल बॉक्सप्लॉट (क्वार्टरली विश्लेषण)
- डेटा को क्वार्टर के हिसाब से सेगमेंट करता है ताकि मौसमी (क्वार्टरली) उतार-चढ़ाव दिख सकें
- क्वार्टरों में एक-सा वोलैटिलिटी मौसमी व्यवहार का संकेत है

एक बॉक्सप्लॉट जो क्वार्टर और वर्ष के अनुसार बदलती इंटरक्वार्टराइल रेंज दिखाता है

असामान्य मान (आउटलायर्स) वे होते हैं जो सामान्य वितरण से बाहर जाते हैं
आउटलायर माने जा सकते हैं:
- कोई भी मान जो औसत से +- 3 स्टैंडर्ड डिविएशन से बाहर हो
- Q1 से 1.5 x IQR कम या Q3 से 1.5 x IQR अधिक

एक बॉक्सप्लॉट जो मौसमों के बीच बिक्री का वैरिएंस दिखाता है

(Standard deviation यह मापता है कि कोई मान जनसंख्या के औसत से कितना दूर है)

Z-score बताता है कि कोई डेटा पॉइंट औसत से कितने स्टैंडर्ड डिविएशन ऊपर या नीचे है
Z-score अगर +-3 के भीतर हो तो ~99.7% वैल्यूज़ इस रेंज में आती हैं
इसलिए, +-3 रेंज से बाहर का कोई भी Z-score आउटलायर माना जा सकता है

एक नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन जो -3 से +3 तक Z-score की रेंज दिखाता है

परसेंटाइल बताते हैं कि कोई मान अन्य मानों की तुलना में कहाँ स्थित है
- मीडियन (50th परसेंटाइल)
- अपर और लोअर क्वार्टराइल (75th / 25th परसेंटाइल)

एक नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन, 50th परसेंटाइल से नीचे और ऊपर के हिस्सों में बँटा हुआ

एक हिस्टोग्राम जो यह कट-ऑफ थ्रेशोल्ड दिखाता है कि कोई मान असामान्य है या नहीं

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण