Dokumentacja
Dekompozycja szeregu czasowego: trend, wzorzec tygodniowy i szum
Rozbija dzienne kliknięcia lub wyświetlenia na trend, wzorzec dni tygodnia i resztę, określa kierunek trendu oraz oznacza dni, których model nie potrafi wyjaśnić.
Dekompozycja szeregu czasowego rozdziela dzienne kliknięcia lub wyświetlenia na trzy części: wygładzony trend, powtarzalny wzorzec dni tygodnia oraz resztę, czyli to, co pozostaje po ich odjęciu. Narzędzie określa trend jako rosnący, malejący lub stabilny, mierzy różnicę między najsilniejszym a najsłabszym dniem tygodnia i oznacza dni z nietypowo dużą resztą. Dzięki temu odróżnisz rzeczywistą zmianę kierunku od zwykłego rytmu tygodnia.
Jak dzielony jest szereg
- Wyśrodkowana 7-dniowa średnia ruchoma daje wstępne oszacowanie trendu.
- Odchylenie każdego dnia od tej średniej jest grupowane według dnia tygodnia. Średnia dla każdego dnia tygodnia, przesunięta tak, aby siedem wartości sumowało się do zera, staje się efektem sezonowym tego dnia.
- Efekt sezonowy jest odejmowany od oryginalnego szeregu, co daje Szereg po usunięciu sezonowości, a wynik jest wygładzany 7-dniową średnią zastosowaną dwukrotnie. Ta gładsza linia to trend widoczny na wykresie.
- Reszta to wartość oryginalna pomniejszona o trend i efekt sezonowy. Dzień, w którym reszta odbiega od zera o więcej niż dwa odchylenia standardowe (liczone dla wszystkich reszt), jest oznaczany jako odstający.
To dekompozycja addytywna: efekt dnia tygodnia jest liczbą kliknięć lub wyświetleń, a nie wartością procentową. Nagłówek strony nazywa ją STL, ale zastosowana metoda to klasyczna dekompozycja oparta na średnich ruchomych, a nie regresja lokalna, na której opiera się STL. W książce Forecasting: Principles and Practice znajdziesz omówienie dekompozycji klasycznej oraz różnic względem STL.
Jak określany jest trend
Przez trend prowadzona jest linia prosta, a jej nachylenie jest wyrażane jako dzienny procent średniego poziomu trendu:
| Dzienne nachylenie | Etykieta | W ciągu 30 dni |
|---|---|---|
| +0.25% lub więcej | Rosnący | ok. +7.5% lub więcej |
| między −0.25% a +0.25% | Stabilny | w granicach ok. ±7.5% |
| −0.25% lub mniej | Malejący | spadek o ok. 7.5% lub więcej |
Karty pokazują etykietę wraz z pierwszą i ostatnią wartością trendu, dzienną zmianą z odpowiednikiem 30-dniowym, Zmianę trendu w okresie od pierwszego do ostatniego dnia, Tygodniowe wahanie (efekt najsilniejszego dnia tygodnia minus efekt najsłabszego, z nazwami obu dni) oraz liczbę Odstających reszt wraz z odchyleniem standardowym reszt.
Jak czytać wykresy
- Oryginał i trend: dzienne wartości z naniesionym trendem.
- Tygodniowa składowa sezonowa: średnie odchylenie od trendu dla każdego dnia tygodnia. Słupki powyżej zera oznaczają Twoje bardziej ruchliwe dni.
- Szereg po usunięciu sezonowości: dane bez efektu dnia tygodnia, dzięki czemu łatwiej odczytać zmiany z tygodnia na tydzień.
- Reszty: to, czego nie wyjaśniają trend i dzień tygodnia, z liniami przerywanymi na poziomie ±2 odchyleń standardowych.
Tabela Składowe dzienne wymienia każdy dzień wraz z dniem tygodnia, wartością oryginalną, trendem, efektem sezonowym, resztą, wartością z reszty (z-score) i flagą wartości odstającej. Sekcja Odstające reszty wyświetla oznaczone dni z wartościami rzeczywistymi i oczekiwanymi. Po uruchomieniu analizy możesz przełączyć Metrykę między kliknięciami a wyświetleniami, a dekompozycja zostanie przeliczona w przeglądarce.
Założenia i ślepe punkty
- Stały wzorzec tygodniowy o stałej wielkości. Jeśli ruch podwoi się w ciągu okresu, wahanie między dniami tygodnia mierzone w kliknięciach będzie zbyt małe dla końca okresu i zbyt duże dla jego początku.
- Brak cyklu rocznego. Analiza obejmuje co najmniej 90 dni (krótsze zakresy są wydłużane wstecz, jak wyjaśnia uwaga nad wynikami), co jest za krótkim czasem na modelowanie sezonów. Grudniowy spadek czy letnie spowolnienie pojawią się jako trend.
- Końce szeregu są mniej stabilne. Średnie ruchome zawężają okno na początku i na końcu szeregu, więc trend z ostatniego tygodnia opiera się na mniejszej liczbie dni i zmieni się wraz z nowymi danymi.
- Wartości odstające wpływają na średnie. Jeden skrajny dzień przesuwa średnią swojego dnia tygodnia i rozrzut reszt; Wykrywanie anomalii stosuje statystyki odporne, które się na to nie poddają.
- Brakujące dni są liczone jako zero, co w przypadku witryny młodszej niż analizowany okres widać jako płaski początek.
Jak wykorzystać wyniki
Wartość odstająca to data do wyjaśnienia: wdrożenie, awaria, wzmianka w mediach lub aktualizacja rankingu Google. Dodaj adnotację, a data i jej przyczyna będą od tej pory widoczne na wykresie trendu w panelu. Aby ustalić, kiedy zmienił się sam poziom, uruchom Wykrywanie punktów zmiany dla tego samego zakresu dat.