Analiza časovnih vrst: Obvladovanje okenskih funkcij za vpoglede v podatke

Podatki časovnih vrst, za katere je značilna njihova zaporedna in časovno odvisna narava, so prisotni v vseh panogah. Od sledenja cenam delnic in spremljanja obiska spletnih strani do analize odčitkov senzorjev in napovedovanja trendov prodaje je sposobnost pridobivanja smiselnih vpogledov iz podatkov časovnih vrst ključnega pomena za sprejemanje informiranih odločitev. Okenske funkcije zagotavljajo zmogljiv in prilagodljiv nabor orodij za izvajanje izračunov po naboru vrstic, ki so povezane s trenutno vrstico v tabeli ali podatkovnem okvirju, zaradi česar so nepogrešljive za analizo časovnih vrst.

Razumevanje podatkov časovnih vrst

Podatki časovnih vrst so zaporedje podatkovnih točk, indeksiranih po času. Podatkovne točke lahko predstavljajo različne meritve, kot so:

• Finančni podatki: Cene delnic, menjalni tečaji, obseg trgovanja
• Podatki o prodaji: Dnevne, tedenske ali mesečne številke prodaje za različne izdelke
• Podatki senzorjev: Odčitki temperature, meritve tlaka, ravni vlažnosti
• Podatki o spletnem prometu: Obiski spletnih strani, ogledi strani, stopnje odboja
• Podatki o porabi energije: Uporaba električne energije na uro ali na dan

Analiza podatkov časovnih vrst vključuje prepoznavanje vzorcev, trendov in sezonskosti, ki se lahko uporabijo za napovedovanje prihodnjih vrednosti, zaznavanje anomalij in optimizacijo poslovnih procesov.

Uvod v okenske funkcije

Okenske funkcije, znane tudi kot okenski agregati ali analitične funkcije, vam omogočajo izvajanje izračunov na naboru vrstic, povezanih s trenutno vrstico, ne da bi združevali vrstice v en sam nabor rezultatov, kot tradicionalne agregatne funkcije (npr. SUM, AVG, COUNT). Ta zmogljivost je še posebej uporabna za analizo časovnih vrst, kjer pogosto morate izračunati drseča povprečja, kumulativne vsote in druge meritve na podlagi časa.

Okenska funkcija običajno sestoji iz naslednjih komponent:

1. Funkcija: Izračun, ki ga je treba izvesti (npr. AVG, SUM, RANK, LAG).
2. Klauzula OVER: Določa okno vrstic, uporabljenih za izračun.
3. Klauzula PARTITION BY (neobvezno): Razdeli podatke na particije in okenska funkcija se uporabi za vsako particijo posebej.
4. Klauzula ORDER BY (neobvezno): Določa vrstni red vrstic znotraj posamezne particije.
5. Klauzula ROWS/RANGE (neobvezno): Določa okenski okvir, ki je nabor vrstic glede na trenutno vrstico, uporabljeno za izračun.

Ključni koncepti in sintaksa

1. Klauzula OVER()

Klauzula OVER() je srce okenske funkcije. Določa okno vrstic, nad katerimi bo funkcija delovala. Preprosta klavzula OVER() brez argumentov bo upoštevala celoten nabor rezultatov kot okno. Na primer:

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  AVG(prodaja) OVER()
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna povprečno prodajo po vseh datumih v tabeli podatki_prodaje.

2. PARTITION BY

Klauzula PARTITION BY deli podatke na particije in okenska funkcija se uporabi ločeno za vsako particijo. To je uporabno, ko želite izračunati meritve za različne skupine znotraj vaših podatkov.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  id_izdelka,
  prodaja,
  AVG(prodaja) OVER (PARTITION BY id_izdelka)
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna povprečno prodajo za vsak izdelek posebej.

3. ORDER BY

Klauzula ORDER BY določa vrstni red vrstic znotraj posamezne particije. To je bistveno za izračun tekočih vsot, drsečih povprečij in drugih meritev na podlagi časa.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  SUM(prodaja) OVER (ORDER BY datum)
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna kumulativno vsoto prodaje skozi čas.

4. ROWS/RANGE

Klauzuli ROWS in RANGE določata okenski okvir, ki je nabor vrstic glede na trenutno vrstico, uporabljen za izračun. Klauzula ROWS določa okenski okvir na podlagi fizične številke vrstice, medtem ko klavzula RANGE določa okenski okvir na podlagi vrednosti stolpca ORDER BY.

Primer ROWS:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  AVG(prodaja) OVER (ORDER BY datum ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna drseče povprečje prodaje v zadnjih 3 dneh (vključno s trenutnim dnem).

Primer RANGE:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  AVG(prodaja) OVER (ORDER BY datum RANGE BETWEEN INTERVAL '2' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna drseče povprečje prodaje v zadnjih 2 dneh (vključno s trenutnim dnem). Upoštevajte, da `RANGE` zahteva naročen stolpec, ki je numeričnega ali podatkovnega tipa datum/čas.

Pogoste okenske funkcije za analizo časovnih vrst

1. Drseče/premikanje povprečje

Drseče povprečje, znano tudi kot premikajoče povprečje, je široko uporabljena tehnika za glajenje kratkoročnih nihanj v podatkih časovnih vrst in poudarjanje dolgoročnejših trendov. Izračuna se z izračunom povprečja vrednosti v določenem časovnem oknu.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  AVG(prodaja) OVER (ORDER BY datum ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_7_days
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna 7-dnevno drseče povprečje prodaje.

Primer Python (z uporabo Pandas):

import pandas as pd

# Če predpostavljamo, da imate Pandas DataFrame z imenom 'sales_df' s stolpcema 'datum' in 'prodaja'

sales_df['moving_average_7_days'] = sales_df['prodaja'].rolling(window=7).mean()

Primer globalne uporabe: Multinacionalni trgovec na drobno bi lahko uporabil 30-dnevno drseče povprečje za glajenje dnevnih nihanj prodaje in prepoznavanje temeljnih trendov prodaje v različnih regijah.

2. Kumulativna vsota

Kumulativna vsota, znana tudi kot tekoča vsota, izračuna vsoto vrednosti do trenutne vrstice. Uporabna je za sledenje skupne nakopičene vrednosti skozi čas.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  SUM(prodaja) OVER (ORDER BY datum) AS cumulative_sales
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna kumulativno vsoto prodaje skozi čas.

Primer Python (z uporabo Pandas):

import pandas as pd

# Če predpostavljamo, da imate Pandas DataFrame z imenom 'sales_df' s stolpcema 'datum' in 'prodaja'

sales_df['cumulative_sales'] = sales_df['prodaja'].cumsum()

Primer globalne uporabe: Mednarodno podjetje za e-trgovino lahko uporabi kumulativno prodajo za sledenje skupnemu prihodku, ustvarjenemu z lansiranjem novega izdelka na različnih trgih.

3. LEAD in LAG

Funkciji LEAD in LAG vam omogočata dostop do podatkov iz naslednjih oziroma prejšnjih vrstic. Uporabni sta za izračun sprememb od obdobja do obdobja, prepoznavanje trendov in primerjavo vrednosti v različnih časovnih obdobjih.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  LAG(prodaja, 1, 0) OVER (ORDER BY datum) AS previous_day_sales,
  prodaja - LAG(prodaja, 1, 0) OVER (ORDER BY datum) AS sales_difference
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna razliko v prodaji v primerjavi s prejšnjim dnem. Funkcija `LAG(prodaja, 1, 0)` pridobi vrednost prodaje iz prejšnje vrstice (odmik 1) in če ni prejšnje vrstice (npr. prva vrstica), vrne 0 (privzeta vrednost).

Primer Python (z uporabo Pandas):

import pandas as pd

# Če predpostavljamo, da imate Pandas DataFrame z imenom 'sales_df' s stolpcema 'datum' in 'prodaja'

sales_df['previous_day_sales'] = sales_df['prodaja'].shift(1)
sales_df['sales_difference'] = sales_df['prodaja'] - sales_df['previous_day_sales'].fillna(0)

Primer globalne uporabe: Globalna letalska družba lahko uporabi funkcije lead in lag za primerjavo prodaje vozovnic za isto progo v različnih tednih in prepoznavanje morebitnih nihanj povpraševanja.

4. Rank in Dense Rank

Funkciji RANK() in DENSE_RANK() dodelita uvrstitev vsaki vrstici znotraj particije na podlagi določenega naročanja. RANK() dodeli uvrstitve z vrzeli (npr. 1, 2, 2, 4), medtem ko DENSE_RANK() dodeli uvrstitve brez vrzeli (npr. 1, 2, 2, 3).

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  RANK() OVER (ORDER BY prodaja DESC) AS sales_rank,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY prodaja DESC) AS sales_dense_rank
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba razvrsti vrednosti prodaje v padajočem vrstnem redu.

Primer globalne uporabe: Globalna spletna tržnica lahko uporabi funkcije razvrščanja za prepoznavanje najbolje prodajanih izdelkov v vsaki državi ali regiji.

Napredne tehnike in aplikacije

1. Kombiniranje okenskih funkcij

Okenske funkcije se lahko kombinirajo za izvajanje bolj zapletenih izračunov. Na primer, lahko izračunate drseče povprečje kumulativne vsote.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  AVG(cumulative_sales) OVER (ORDER BY datum ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_cumulative_sales
FROM
  (
    SELECT
      datum,
      prodaja,
      SUM(prodaja) OVER (ORDER BY datum) AS cumulative_sales
    FROM
      podatki_prodaje
  ) AS subquery;

2. Uporaba okenskih funkcij s pogojno agregacijo

Okenske funkcije lahko uporabite v povezavi s pogojno agregacijo (npr. z uporabo stavkov CASE) za izvajanje izračunov na podlagi posebnih pogojev.

Primer SQL:

SELECT
  datum,
  prodaja,
  AVG(CASE WHEN prodaja > 100 THEN prodaja ELSE NULL END) OVER (ORDER BY datum ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_high_sales
FROM
  podatki_prodaje;

Ta poizvedba izračuna drseče povprečje prodaje samo za dni, ko je prodaja večja od 100.

3. Dejavnost razgradnje časovnih vrst

Okenske funkcije se lahko uporabijo za razčlenitev časovne vrste na njene komponente trenda, sezone in ostanka. To vključuje izračun drsečih povprečij za oceno trenda, prepoznavanje sezonskih vzorcev in nato odštevanje komponente trenda in sezone, da dobimo ostanke.

4. Zaznavanje anomalij

Okenske funkcije se lahko uporabijo za zaznavanje anomalij v podatkih časovnih vrst z izračunom drsečih povprečij in standardnih odklonov. Podatkovne točke, ki spadajo zunaj določenega obsega (npr. +/- 3 standardni odkloni od drsečega povprečja), se lahko označijo kot anomalije.

Praktični primeri v različnih panogah

1. Finance

• Analiza cen delnic: Izračunajte drseča povprečja cen delnic za prepoznavanje trendov in morebitnih signalov za nakup/prodajo.
• Obvladovanje tveganj: Izračunajte drseče standardne odklone donosov portfelja za oceno volatilnosti in tveganja.
• Zaznavanje goljufij: Prepoznajte nenavadne vzorce transakcij s primerjavo trenutnih zneskov transakcij z zgodovinskimi povprečji.

2. Trgovina na drobno

• Napovedovanje prodaje: Uporabite drseča povprečja in kumulativne podatke o prodaji za napovedovanje prihodnjih trendov prodaje.
• Upravljanje zalog: Optimizirajte ravni zalog z analizo preteklih podatkov o prodaji in prepoznavanjem sezonskih vzorcev.
• Segmentacija strank: Razdelite stranke na podlagi njihovega nakupnega vedenja skozi čas.

3. Proizvodnja

• Prediktivno vzdrževanje: Uporabite podatke senzorjev iz opreme za napovedovanje morebitnih okvar in proaktivno načrtovanje vzdrževanja.
• Nadzor kakovosti: Spremljajte proizvodne procese in prepoznajte odstopanja od pričakovane uspešnosti.
• Optimizacija procesov: Analizirajte proizvodne podatke za prepoznavanje ozkih grl in optimizacijo proizvodnih procesov.

4. Zdravstvo

• Spremljanje bolnikov: Spremljajte življenjske znake bolnikov skozi čas in zaznavajte anomalije, ki lahko kažejo na zdravstveno težavo.
• Zaznavanje izbruha bolezni: Sledite širjenju bolezni in prepoznajte morebitne izbruhe.
• Razporeditev zdravstvenih virov: Razporedite vire glede na potrebe bolnikov in pretekle vzorce povpraševanja.

Izbira pravega orodja

Okenske funkcije so na voljo v različnih orodjih za obdelavo podatkov in programskih jezikih, vključno z:

• SQL: Večina sodobnih sistemov za upravljanje relacijskih baz podatkov (RDBMS) podpira okenske funkcije, vključno s PostgreSQL, MySQL (različica 8.0+), SQL Server, Oracle in Amazon Redshift.
• Python: Knjižnica Pandas zagotavlja odlično podporo za okenske funkcije prek metod rolling() in expanding().
• Spark: API-ji Apache Spark SQL in DataFrame prav tako podpirajo okenske funkcije.

Izbira orodja je odvisna od vaših posebnih potreb in tehničnega strokovnega znanja. SQL je primeren za podatke, shranjene v relacijskih bazah podatkov, medtem ko sta Python in Spark bolj prilagodljiva za obdelavo velikih naborov podatkov in izvajanje kompleksnih analiz.

Najboljše prakse

• Razumevanje podatkov: Pred uporabo okenskih funkcij temeljito razumejte značilnosti vaših podatkov časovnih vrst, vključno z njihovo frekvenco, sezonskostjo in morebitnimi odstopanji.
• Izberite ustrezno velikost okna: Izbira velikosti okna je odvisna od posebne analize, ki jo izvajate. Manjša velikost okna bo bolj občutljiva na kratkoročna nihanja, medtem ko bo večja velikost okna zgladila podatke in poudarila dolgoročnejše trende.
• Upoštevajte mejne primere: Zavedajte se, kako okenske funkcije obravnavajo mejne primere, kot so manjkajoči podatki ali začetek in konec časovnih vrst. Uporabite ustrezne privzete vrednosti ali tehnike filtriranja za obravnavo teh primerov.
• Optimizacija zmogljivosti: Okenske funkcije so lahko računsko zahtevne, zlasti za velike nabore podatkov. Optimizirajte svoje poizvedbe in kodo, da izboljšate zmogljivost, na primer z uporabo ustreznih indeksov in strategij particioniranja.
• Dokumentirajte svojo kodo: Jasno dokumentirajte svojo kodo in poizvedbe, da razložite namen in logiko okenskih funkcij. To bo drugim olajšalo razumevanje in vzdrževanje vaše kode.

Zaključek

Okenske funkcije so zmogljivo orodje za analizo časovnih vrst, ki vam omogoča izračun drsečih povprečij, kumulativnih vsot, vrednosti zamika/zaostanka in drugih meritev na podlagi časa. Z obvladovanjem okenskih funkcij lahko odklenete dragocene vpoglede iz podatkov časovnih vrst in sprejemate bolj informirane odločitve. Ne glede na to, ali analizirate finančne podatke, podatke o prodaji, podatke senzorjev ali podatke o spletnem prometu, vam lahko okenske funkcije pomagajo prepoznati vzorce, trende in anomalije, ki bi jih bilo težko zaznati z uporabo tradicionalnih tehnik združevanja. Z razumevanjem ključnih konceptov in sintakse okenskih funkcij in upoštevanjem najboljših praks jih lahko učinkovito uporabite za reševanje številnih težav v resničnem svetu v različnih panogah.