Introduktion till tidsserier

Tidsserieanalys i Tableau

Christopher Hui

VP of Product, Tracked

Vad är tidsseriedata?

En sekvens av observationer som registreras med regelbundna eller oregelbundna intervall över tid
Granularitet avser den tidsperiod som data samlas in över (t.ex. dagligen, veckovis, månadsvis)

Ett linjediagram som visar bensinpriser i USA från 2008 till 2018

Typiska tidsseriedata kan inkludera:

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

Univariat

Univariat tidsserieanalys innebär analys av en enda variabel över tid (t.ex. försäljning av en produkt under de senaste åren)

Multivariat

Multivariat tidsserieanalys innebär analys av flera variabler som mäts över tid

Ett univariat tidsserielinjediagram som visar priset på koppar från 1996 till 2008

Ett multivariat tidsserielinjediagram som visar priset på flera råvaror (koppar, kol, råolja) från 1996 till 2008

Kontinuerlig tidsmodell

Används när data mäts kontinuerligt och inte vid fasta intervall (t.ex. aktiekurser)
Dessa modeller tar hänsyn till det exakta tidsintervallet mellan mätningar

Diskret tidsmodell

Används när data mäts och registreras vid specifika intervall (t.ex. daglig nederbörd)
Tar inte hänsyn till tidsintervallen mellan mätningar

En bild som visar en visualisering av en kontinuerlig tidsserie

En bild som visar en visualisering av en diskret tidsserie

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

Formateringsfunktioner används för att anpassa datum- och tidssträngen till önskad granularitet (t.ex. från år till kvartal)

- DATEDIFF() 
- DATEADD()

Utforskningsfunktioner används för beräkningar direkt på tidsseriedata (t.ex. antal dagar mellan kundköp)

Tidsserieanalys i Tableau