Перетворення дат і візуалізації

Аналіз часових рядів у Tableau

Chris Hui

VP of Product, Tracked

Що таке сезонність?

Сезонність — це коли часові ряди мають регулярні й передбачувані зміни, що повторюються щороку
Приклади: туризм або сезони плодоношення, де ціни змінюються залежно від часу
Сезонність дає змогу планувати піки й спади, щоб оптимізувати бізнес

3 лінійні графіки з різними цінами для категорій авокадо

Поширені способи обробки сезонності:

Ковзні середні
- Прийом для згладжування короткострокових коливань (піків/спадів) у вікні часу
- Використовується, щоб відфільтрувати шум і зберегти базовий сигнал

Лінійний графік: середні продажі проти ковзної середньої, що згладжує піки

Поширені способи виявлення сезонності:

Сезонні boxplot-и (квартальний аналіз)
- Розбиває дані поквартально для візуалізації сезонних коливань
- Стабільна волатильність між кварталами свідчить про сезонність

Візуалізація boxplot з різними міжквартильними розмахи за кварталами й роками

Аномальні значення (викиди) — це значення поза нормальною розподіленістю
Викидом можна вважати:
- Будь-яке значення за межами ±3 стандартних відхилень від середнього
- Менше ніж 1,5 × IQR нижче Q1 або більше ніж 1,5 × IQR вище Q3

Boxplot, що показує варіацію продажів між сезонами

(Стандартне відхилення — це міра відстані значення від середнього по сукупності)

Z-оцінка — це кількість стандартних відхилень, на яку точка даних вище або нижче середнього
Z-оцінки в межах ±3 охоплюють ~99,7% значень сукупності
Отже, будь-яка Z-оцінка поза діапазоном ±3 може вважатися викидом

Нормальний розподіл з діапазоном Z-оцінок від -3 до +3

Перцентилі показують, де значення стоїть відносно інших
- Медіана (50-й перцентиль)
- Верхній і нижній квартилі (75-й / 25-й перцентилі)

Нормальний розподіл, поділений нижче та вище 50-го перцентиля

Гістограма з порогом, що відокремлює аномальні значення

Аналіз часових рядів у Tableau