Ей там! Аз съм загрижен да разговарям с вас за това как да използвам плъзгащия се прозорец за анализ на данните от серията. Като доставчик на плъзгащи се прозорци видях от първа ръка как тази техника може да революционизира начина, по който осмисляме данните от сериите във времето.
Първо, нека поговорим за това какво са данните от сериите. Това е основно последователност от точки от данни, събрани във времето. Помислете за неща като ежедневните цени на акциите, почасовите показания на температурата или месечните данни за продажбите. Този тип данни са навсякъде и анализирането му може да ни даде някои наистина ценни прозрения.
И така, какво е плъзгащ се прозорец? Е, това е начин да се разрушат дълго време - на по -малки, по -управляеми парчета. Представете си, че имате дълго въже, представящо вашите данни от сериите от време. Плъзгащият се прозорец е като чифт ножици, които нарязват въжето на по -малки парчета, едно след друго, с малко припокриване между всяко парче.
Да речем, че анализирате ежедневните цени на акциите за една година. Вместо да разглеждате данните за цялата година наведнъж, можете да използвате плъзгащ се прозорец. Например, можете да зададете размер на прозореца от 30 дни. Започвате, като разгледате първите 30 дни цени на акциите, след това „плъзнете“ прозореца един ден напред и погледнете следващия период от 30 дни. Продължавате да правите това, докато не сте покрили цялата година.
Едно от големите предимства на използването на плъзгащ се прозорец е, че той ни помага да идентифицираме модели и тенденции в данните. Разглеждайки по -малките парчета, можем да видим как нещата се променят за кратки периоди от време. Например, в примера за цената на акциите можем да забележим, че има определени модели на увеличаване на цените или намаляване във всеки 30 -дневен прозорец.
Друго предимство е, че може да направи нашия анализ по -ефективен. Когато се занимавате с големи набори от данни от серия от време, анализирането на целия набор от данни наведнъж може да бъде наистина време - консумиращо и ресурсно - интензивно. Използването на плъзгащ се прозорец ни позволява да се съсредоточим върху по -малки части от данните наведнъж, което може да ускори процеса на анализ.
Сега, нека да влезем в Nitty - зърнест как всъщност да използваме плъзгащия се прозорец за анализ на данни от сериите.
Стъпка 1: Определете размера на прозореца
Първото нещо, което трябва да направите, е да решите размера на вашия прозорец. Това зависи от естеството на вашите данни и това, което се опитвате да постигнете. Ако търсите къси срочни тенденции, по -малък размер на прозореца може да е по -добър. Например, ако анализирате почасовото потребление на електроенергия, размер на прозореца от 24 часа (на ден) може да бъде полезен, за да видите ежедневни модели. От друга страна, ако търсите дълги срочни тенденции, по -големият размер на прозореца може да е по -подходящ.
Стъпка 2: Определете стъпката на слайда
Стъпката на плъзгането е колко премествате прозореца всеки път. Можете да изберете да го преместите по една точка от данни в момент (стъпка на слайд от 1) или можете да го преместите повече от една точка от данни. Например, ако имате почасови данни и задавате стъпка на слайд от 6, всеки път ще премествате прозореца 6 часа напред. По -малката стъпка на плъзгане ще ви даде повече припокриващи се прозорци и по -подробен анализ, но също така ще отнеме повече време.
Стъпка 3: Извършете анализ на всеки прозорец
След като определите размера на прозореца и стъпката на плъзгане, можете да започнете да анализирате всеки прозорец. Има много различни видове анализи, които можете да направите. Можете да изчислите статистически мерки като средното, средното или стандартното отклонение на данните във всеки прозорец. Можете също така да потърсите корелации между различни променливи в данните.
Например, да кажем, че анализирате месечни данни за продажбите за магазин за търговия на дребно. Поставяте размер на прозореца от 12 месеца и стъпка на слайд от 1 месец. За всеки 12 -месечен прозорец изчислявате средните месечни продажби. Сравнявайки тези средни стойности в различни прозорци, можете да видите дали продажбите се увеличават или намаляват с течение на времето.
Стъпка 4: Визуализирайте резултатите
Визуализацията е чудесен начин да осмислите резултатите от вашия анализ. Можете да създадете линейни диаграми, лентови диаграми или разпръснати участъци, за да покажете как се променят статистическите мерки или други резултати от анализа с течение на времето. Например, можете да създадете линейна диаграма, показваща средните месечни продажби за всеки 12 -месечен прозорец. Това ще ви даде ясна картина на тенденциите в продажбите.
Сега знам, че може би си мислите: "Всичко това звучи страхотно, но къде мога да получа правилните инструменти за плъзгане на прозореца?" Е, покрихме ви! Вижте нашитеГолеми плъзгащи се прозорци за верандаАко търсите по -големи - мащабни решения. И ако се интересувате от нещо, което е лесно за инсталиране, нашетоЛесен прозорец за инсталиране на плъзганее чудесен вариант. Ние също имамеПлъзгащи се прозорцикоито предлагат безпроблемна работа.
Независимо дали сте учен с данни, бизнес анализатор или просто някой, който се интересува от представа за данни от серията във времето, нашите продукти за плъзгане на прозорци могат да ви помогнат да свършите работата. Ние сме ги проектирали да бъдат потребители - приятелски настроени и ефективни, така че можете да се съсредоточите върху получаването на ценна информация от вашите данни.
Ако се интересувате да научите повече за нашите продукти за плъзгане на прозореца или искате да обсъдите вашите специфични нужди, ще се радваме да чуем от вас. Свържете се с нас, за да започнете дискусия за обществени поръчки и да разберете как можем да ви помогнем да вземете анализа на данните от сериите - на следващото ниво.
ЛИТЕРАТУРА
- Hyndman, RJ, & Athanasopoulos, G. (2018). Прогнозиране: Принципи и практика. Otexts.
- Box, GEP, Jenkins, GM, & Reinsel, GC (2015). Анализ на времеви серии: прогнозиране и контрол. Уайли.