การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Tableau
Chris Hui
VP, Tracked

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแบบ rolling ที่คำนวณบน window subset ช่วยระบุการเพิ่มขึ้นของความแปรปรวนตามเวลา
เมื่อความแปรปรวนเพิ่มขึ้น อาจเป็นสัญญาณของความผิดปกติที่ควรวิเคราะห์
การตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลามักใช้กฎ 68, 95, 99
~68% ของค่าทั้งหมด = ห่างจากค่าเฉลี่ย 1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ใช้เป็นหลักสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาแบบตัวแปรเดียว (univariate) มากกว่าแบบหลายตัวแปร (multivariate)
Control chart เป็นวิธีที่มองเห็นได้ชัดในการระบุขอบเขตบนและล่างของค่าที่ ยอมรับได้

Z-score คือจำนวนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่จุดข้อมูลอยู่เหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย
Z-score เป็นบวก หมายความว่าค่านั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ย
Z-score เป็นลบ หมายความว่าค่านั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย
แตกต่างจากส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่วัดระยะห่างระหว่างจุดข้อมูล
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Tableau