Dokumentation
Tidsserieuppdelning: trend, veckomönster och brus
Delar upp dagliga klick eller visningar i trend, veckodagsmönster och residual, anger trendens riktning och flaggar dagar som modellen inte kan förklara.
Tidsserieuppdelningen skiljer dina dagliga klick eller visningar åt i tre delar: en utjämnad trend, ett återkommande veckodagsmönster och residualen, det vill säga det som blir över. Den anger om trenden är växande, avtagande eller stabil, mäter skillnaden mellan din starkaste och din svagaste veckodag och flaggar dagar med ovanligt stor residual. Använd den för att skilja en verklig riktningsändring från veckans vanliga rytm.
Så delas serien upp
- Ett centrerat glidande medelvärde över 7 dagar ger en första uppskattning av trenden.
- Varje dags avstånd från medelvärdet grupperas per veckodag. Medelvärdet för varje veckodag, justerat så att de sju värdena summerar till noll, blir den veckodagens säsongseffekt.
- Säsongseffekten tas bort från den ursprungliga serien, vilket ger den Säsongsrensade serien, och resultatet jämnas ut genom att 7-dagarsmedelvärdet tillämpas två gånger. Den jämnare linjen är den trend du ser.
- Residualen är det ursprungliga värdet minus trenden och säsongseffekten. En dag vars residual ligger mer än två standardavvikelser från noll, mätt över alla residualer, flaggas som avvikare.
Detta är en additiv uppdelning: veckodagseffekten är ett antal klick eller visningar, inte en procentsats. Sidans rubrik kallar metoden STL, men det är en klassisk uppdelning med glidande medelvärden och inte STL:s lokala regression. Forecasting: Principles and Practice förklarar klassisk uppdelning och hur STL skiljer sig från den.
Så anges trenden
En rät linje anpassas till trenden, och dess lutning uttrycks som en procentandel av trendens genomsnittsnivå per dag:
| Daglig lutning | Etikett | Över 30 dagar |
|---|---|---|
| +0.25% eller mer | Växande | cirka +7.5% eller mer |
| mellan −0.25% och +0.25% | Stabil | inom cirka ±7.5% |
| −0.25% eller mindre | Avtagande | cirka 7.5% eller mer ned |
Korten visar etiketten tillsammans med trendens första och sista värde, den dagliga förändringen med motsvarigheten över 30 dagar, Trendförändring över perioden från första till sista dagen, Veckosvängningen (starkaste veckodagseffekten minus den svagaste, med båda dagarna angivna) och antalet Residualavvikare tillsammans med residualens standardavvikelse.
Så läser du diagrammen
- Original och trend: de dagliga värdena med trenden lagd över dem.
- Säsongskomponent per vecka: det genomsnittliga avståndet från trenden för varje veckodag. Staplar över noll är dina livligare dagar.
- Säsongsrensad serie: data där veckodagseffekten har tagits bort, vilket gör det lättare att se rörelser från vecka till vecka.
- Residualer: det som trend och veckodag inte kan förklara, med streckade linjer vid ±2 standardavvikelser.
Tabellen Dagliga komponenter listar varje dag med veckodag, ursprungligt värde, trend, säsongseffekt, residual, residualens z-värde och en avvikarflagga. Residualavvikare listar de flaggade dagarna med faktiska och förväntade värden. Växla Mått mellan Klick och Visningar efter en körning så görs uppdelningen om i webbläsaren.
Vad den förutsätter och var den har blinda fläckar
- Ett fast veckomönster av fast storlek. Om trafiken fördubblas under perioden är en veckodagssvängning mätt i klick för liten i slutet och för stor i början.
- Ingen årscykel. Körningen täcker minst 90 dagar (kortare intervall förlängs bakåt, vilket noteringen ovanför resultaten anger), vilket är för kort för att modellera säsonger. En nedgång i december eller ett sommaruppehåll visas som trend.
- Ändarna är mindre stabila. De glidande medelvärdena krymper nära seriens början och slut, så trenden för den senaste veckan vilar på färre dagar och kommer att ändras när ny data tillkommer.
- Avvikare drar i medelvärdena. En enda extrem dag förskjuter medelvärdet för sin veckodag och residualernas spridning; Anomalidetektering använder robust statistik som står emot detta.
- Saknade dagar räknas som noll, vilket för en egendom som är nyare än perioden syns som en platt start.
Så använder du det du hittar
En avvikare är ett datum som behöver förklaras: en release, ett driftavbrott, en nyhetsomnämning eller en Google-rankinguppdatering. Lägg till en anteckning så att datumet och orsaken därefter visas i instrumentpanelens trenddiagram. För att datera när själva nivån förändrades kan du köra Change Point Detection över samma intervall.