టైమ్ సిరీస్ అనలిటిక్స్: డేటా అంతర్దృష్టుల కోసం విండో ఫంక్షన్స్‌పై పట్టు సాధించడం

టైమ్ సిరీస్ డేటా, దాని క్రమానుగత మరియు సమయం-ఆధారిత స్వభావంతో, పరిశ్రమలన్నిటా సర్వవ్యాపితంగా ఉంది. స్టాక్ ధరలను ట్రాక్ చేయడం మరియు వెబ్‌సైట్ ట్రాఫిక్‌ను పర్యవేక్షించడం నుండి సెన్సార్ రీడింగ్‌లను విశ్లేషించడం మరియు అమ్మకాల ట్రెండ్‌లను అంచనా వేయడం వరకు, సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి టైమ్ సిరీస్ డేటా నుండి అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించే సామర్థ్యం చాలా కీలకం. విండో ఫంక్షన్‌లు ఒక టేబుల్ లేదా డేటా ఫ్రేమ్‌లోని ప్రస్తుత రోకు సంబంధించిన రోల సమితిపై లెక్కలు చేయడానికి శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన టూల్‌సెట్‌ను అందిస్తాయి, ఇది వాటిని టైమ్ సిరీస్ విశ్లేషణకు అనివార్యం చేస్తుంది.

టైమ్ సిరీస్ డేటాను అర్థం చేసుకోవడం

టైమ్ సిరీస్ డేటా అనేది సమయ క్రమంలో సూచించబడిన డేటా పాయింట్ల శ్రేణి. డేటా పాయింట్లు వివిధ కొలమానాలను సూచిస్తాయి, అవి:

• ఆర్థిక డేటా: స్టాక్ ధరలు, మార్పిడి రేట్లు, ట్రేడింగ్ పరిమాణాలు
• అమ్మకాల డేటా: వివిధ ఉత్పత్తుల కోసం రోజువారీ, వారపు, లేదా నెలవారీ అమ్మకాల గణాంకాలు
• సెన్సార్ డేటా: ఉష్ణోగ్రత రీడింగ్‌లు, పీడన కొలతలు, తేమ స్థాయిలు
• వెబ్ ట్రాఫిక్ డేటా: వెబ్‌సైట్ సందర్శనలు, పేజీ వీక్షణలు, బౌన్స్ రేట్లు
• శక్తి వినియోగ డేటా: గంటవారీ లేదా రోజువారీ విద్యుత్ వినియోగం

టైమ్ సిరీస్ డేటాను విశ్లేషించడంలో నమూనాలు, ట్రెండ్‌లు, మరియు సీజనాలిటీని గుర్తించడం ఉంటుంది, వీటిని భవిష్యత్ విలువలను అంచనా వేయడానికి, క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడానికి, మరియు వ్యాపార ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

విండో ఫంక్షన్‌లకు పరిచయం

విండో ఫంక్షన్‌లు, విండోడ్ అగ్రిగేట్స్ లేదా అనలిటిక్ ఫంక్షన్‌లు అని కూడా పిలువబడతాయి, సాంప్రదాయ అగ్రిగేట్ ఫంక్షన్‌ల (ఉదా., SUM, AVG, COUNT) వలె రోలను ఒకే ఫలిత సమితిలోకి సమూహం చేయకుండా, ప్రస్తుత రోకు సంబంధించిన రోల సమితిపై లెక్కలు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఈ సామర్థ్యం టైమ్ సిరీస్ విశ్లేషణకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఇక్కడ మీరు తరచుగా మూవింగ్ యావరేజ్‌లు, క్యుములేటివ్ సమ్‌లు, మరియు ఇతర సమయం-ఆధారిత కొలమానాలను లెక్కించవలసి ఉంటుంది.

ఒక విండో ఫంక్షన్ సాధారణంగా క్రింది భాగాలను కలిగి ఉంటుంది:

1. ఫంక్షన్: నిర్వహించాల్సిన గణన (ఉదా., AVG, SUM, RANK, LAG).
2. OVER క్లాజ్: గణన కోసం ఉపయోగించే రోల విండోను నిర్వచిస్తుంది.
3. PARTITION BY క్లాజ్ (ఐచ్ఛికం): డేటాను విభజనలుగా విభజిస్తుంది, మరియు విండో ఫంక్షన్ ప్రతి విభజనకు స్వతంత్రంగా వర్తింపజేయబడుతుంది.
4. ORDER BY క్లాజ్ (ఐచ్ఛికం): ప్రతి విభజనలోని రోల క్రమాన్ని నిర్దేశిస్తుంది.
5. ROWS/RANGE క్లాజ్ (ఐచ్ఛికం): విండో ఫ్రేమ్‌ను నిర్వచిస్తుంది, ఇది గణన కోసం ప్రస్తుత రోకు సంబంధించి ఉండే రోల సమితి.

ముఖ్య భావనలు మరియు సింటాక్స్

1. OVER() క్లాజ్

OVER() క్లాజ్ ఒక విండో ఫంక్షన్ యొక్క గుండె వంటిది. ఇది ఫంక్షన్ పనిచేయబోయే రోల విండోను నిర్వచిస్తుంది. ఎటువంటి ఆర్గ్యుమెంట్లు లేని ఒక సాధారణ OVER() క్లాజ్ మొత్తం ఫలిత సమితిని విండోగా పరిగణిస్తుంది. ఉదాహరణకు:

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  AVG(sales) OVER()
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ sales_data టేబుల్‌లోని అన్ని తేదీలలో సగటు అమ్మకాలను లెక్కిస్తుంది.

2. PARTITION BY

PARTITION BY క్లాజ్ డేటాను విభజనలుగా విభజిస్తుంది, మరియు విండో ఫంక్షన్ ప్రతి విభజనకు విడిగా వర్తింపజేయబడుతుంది. మీ డేటాలోని వివిధ సమూహాల కోసం కొలమానాలను లెక్కించాలనుకున్నప్పుడు ఇది ఉపయోగపడుతుంది.

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  product_id,
  sales,
  AVG(sales) OVER (PARTITION BY product_id)
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ ప్రతి ఉత్పత్తికి సగటు అమ్మకాలను విడిగా లెక్కిస్తుంది.

3. ORDER BY

ORDER BY క్లాజ్ ప్రతి విభజనలోని రోల క్రమాన్ని నిర్దేశిస్తుంది. రన్నింగ్ టోటల్స్, మూవింగ్ యావరేజ్‌లు, మరియు ఇతర సమయం-ఆధారిత కొలమానాలను లెక్కించడానికి ఇది అవసరం.

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  SUM(sales) OVER (ORDER BY date)
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ కాలక్రమేణా అమ్మకాల సంచిత మొత్తాన్ని (క్యుములేటివ్ సమ్) లెక్కిస్తుంది.

4. ROWS/RANGE

ROWS మరియు RANGE క్లాజ్‌లు విండో ఫ్రేమ్‌ను నిర్వచిస్తాయి, ఇది గణన కోసం ప్రస్తుత రోకు సంబంధించి ఉండే రోల సమితి. ROWS క్లాజ్ భౌతిక రో సంఖ్య ఆధారంగా విండో ఫ్రేమ్‌ను నిర్దేశిస్తే, RANGE క్లాజ్ ORDER BY కాలమ్ యొక్క విలువల ఆధారంగా విండో ఫ్రేమ్‌ను నిర్దేశిస్తుంది.

ROWS ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ గత 3 రోజుల (ప్రస్తుత రోజుతో సహా) అమ్మకాల మూవింగ్ యావరేజ్‌ను లెక్కిస్తుంది.

RANGE ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  AVG(sales) OVER (ORDER BY date RANGE BETWEEN INTERVAL '2' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ గత 2 రోజుల (ప్రస్తుత రోజుతో సహా) అమ్మకాల మూవింగ్ యావరేజ్‌ను లెక్కిస్తుంది. గమనించండి, `RANGE` కి సంఖ్యాత్మక లేదా తేదీ/సమయం డేటా రకానికి చెందిన ఆర్డర్ చేసిన కాలమ్ అవసరం.

టైమ్ సిరీస్ విశ్లేషణ కోసం సాధారణ విండో ఫంక్షన్‌లు

1. రోలింగ్/మూవింగ్ యావరేజ్

రోలింగ్ యావరేజ్, మూవింగ్ యావరేజ్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది టైమ్ సిరీస్ డేటాలో స్వల్పకాలిక హెచ్చుతగ్గులను సున్నితం చేయడానికి మరియు దీర్ఘకాలిక ట్రెండ్‌లను హైలైట్ చేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఒక పద్ధతి. ఇది ఒక నిర్దిష్ట సమయ విండోలోని విలువల సగటును లెక్కించడం ద్వారా లెక్కించబడుతుంది.

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_7_days
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ అమ్మకాల 7-రోజుల మూవింగ్ యావరేజ్‌ను లెక్కిస్తుంది.

పైథాన్ ఉదాహరణ (పాండాస్ ఉపయోగించి):

import pandas as pd

# మీ వద్ద 'sales_df' అనే పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ ఉందని అనుకుందాం, దీనిలో 'date' మరియు 'sales' కాలమ్‌లు ఉన్నాయి

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

ప్రపంచవ్యాప్త అప్లికేషన్ ఉదాహరణ: ఒక బహుళజాతి రిటైలర్ రోజువారీ అమ్మకాల హెచ్చుతగ్గులను సున్నితం చేయడానికి మరియు వివిధ ప్రాంతాలలో అంతర్లీన అమ్మకాల ట్రెండ్‌లను గుర్తించడానికి 30-రోజుల మూవింగ్ యావరేజ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.

2. క్యుములేటివ్ సమ్

క్యుములేటివ్ సమ్, రన్నింగ్ టోటల్ అని కూడా పిలుస్తారు, ప్రస్తుత రో వరకు విలువల మొత్తాన్ని లెక్కిస్తుంది. ఇది కాలక్రమేణా సేకరించబడిన మొత్తం విలువను ట్రాక్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది.

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ కాలక్రమేణా అమ్మకాల సంచిత మొత్తాన్ని లెక్కిస్తుంది.

పైథాన్ ఉదాహరణ (పాండాస్ ఉపయోగించి):

import pandas as pd

# మీ వద్ద 'sales_df' అనే పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ ఉందని అనుకుందాం, దీనిలో 'date' మరియు 'sales' కాలమ్‌లు ఉన్నాయి

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

ప్రపంచవ్యాప్త అప్లికేషన్ ఉదాహరణ: ఒక అంతర్జాతీయ ఈ-కామర్స్ కంపెనీ వివిధ మార్కెట్లలో కొత్త ఉత్పత్తి లాంచ్ నుండి వచ్చిన మొత్తం ఆదాయాన్ని ట్రాక్ చేయడానికి క్యుములేటివ్ అమ్మకాలను ఉపయోగించవచ్చు.

3. లీడ్ మరియు లాగ్

LEAD మరియు LAG ఫంక్షన్‌లు వరుసగా తదుపరి లేదా మునుపటి రోల నుండి డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. పీరియడ్-ఓవర్-పీరియడ్ మార్పులను లెక్కించడానికి, ట్రెండ్‌లను గుర్తించడానికి, మరియు వివిధ సమయ వ్యవధులలో విలువలను పోల్చడానికి ఇవి ఉపయోగపడతాయి.

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date) AS previous_day_sales,
  sales - LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date) AS sales_difference
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ మునుపటి రోజుతో పోలిస్తే అమ్మకాల వ్యత్యాసాన్ని లెక్కిస్తుంది. `LAG(sales, 1, 0)` ఫంక్షన్ మునుపటి రో (ఆఫ్‌సెట్ 1) నుండి అమ్మకాల విలువను తిరిగి పొందుతుంది, మరియు మునుపటి రో లేకపోతే (ఉదా., మొదటి రో), ఇది 0 (డిఫాల్ట్ విలువ)ను తిరిగి ఇస్తుంది.

పైథాన్ ఉదాహరణ (పాండాస్ ఉపయోగించి):

import pandas as pd

# మీ వద్ద 'sales_df' అనే పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్ ఉందని అనుకుందాం, దీనిలో 'date' మరియు 'sales' కాలమ్‌లు ఉన్నాయి

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

ప్రపంచవ్యాప్త అప్లికేషన్ ఉదాహరణ: ఒక గ్లోబల్ ఎయిర్‌లైన్ వివిధ వారాలలో ఒకే రూట్‌లో టికెట్ అమ్మకాలను పోల్చడానికి మరియు సంభావ్య డిమాండ్ హెచ్చుతగ్గులను గుర్తించడానికి లీడ్ మరియు లాగ్ ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.

4. ర్యాంక్ మరియు డెన్స్ ర్యాంక్

RANK() మరియు DENSE_RANK() ఫంక్షన్‌లు నిర్దిష్ట ఆర్డరింగ్ ఆధారంగా ఒక విభజనలోని ప్రతి రోకు ఒక ర్యాంక్‌ను కేటాయిస్తాయి. RANK() ఖాళీలతో ర్యాంకులను కేటాయిస్తుంది (ఉదా., 1, 2, 2, 4), అయితే DENSE_RANK() ఖాళీలు లేకుండా ర్యాంకులను కేటాయిస్తుంది (ఉదా., 1, 2, 2, 3).

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS sales_rank,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS sales_dense_rank
FROM
  sales_data;

ఈ క్వెరీ అమ్మకాల విలువలను అవరోహణ క్రమంలో ర్యాంక్ చేస్తుంది.

ప్రపంచవ్యాప్త అప్లికేషన్ ఉదాహరణ: ఒక గ్లోబల్ ఆన్‌లైన్ మార్కెట్‌ప్లేస్ ప్రతి దేశం లేదా ప్రాంతంలో అత్యధికంగా అమ్ముడయ్యే ఉత్పత్తులను గుర్తించడానికి ర్యాంకింగ్ ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.

అధునాతన పద్ధతులు మరియు అనువర్తనాలు

1. విండో ఫంక్షన్‌లను కలపడం

మరింత సంక్లిష్టమైన గణనలను నిర్వహించడానికి విండో ఫంక్షన్‌లను కలపవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు క్యుములేటివ్ సమ్ యొక్క మూవింగ్ యావరేజ్‌ను లెక్కించవచ్చు.

SQL ఉదాహరణ:

SELECT
  date,
  sales,
  AVG(cumulative_sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_cumulative_sales
FROM
  (
    SELECT
      date,
      sales,
      SUM(sales) OVER (ORDER BY date) AS cumulative_sales
    FROM
      sales_data
  ) AS subquery;

2. షరతులతో కూడిన అగ్రిగేషన్‌తో విండో ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించడం

నిర్దిష్ట షరతుల ఆధారంగా గణనలను నిర్వహించడానికి మీరు షరతులతో కూడిన అగ్రిగేషన్ (ఉదా., CASE స్టేట్‌మెంట్లను ఉపయోగించి)తో కలిపి విండో ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.

SQL ఉదాహరణ:

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

ఈ క్వెరీ అమ్మకాలు 100 కంటే ఎక్కువగా ఉన్న రోజులకు మాత్రమే అమ్మకాల మూవింగ్ యావరేజ్‌ను లెక్కిస్తుంది.

3. టైమ్ సిరీస్ డికంపోజిషన్

ఒక టైమ్ సిరీస్‌ను దాని ట్రెండ్, సీజనల్, మరియు రెసిడ్యువల్ భాగాల కింద విడగొట్టడానికి విండో ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. దీనిలో ట్రెండ్‌ను అంచనా వేయడానికి మూవింగ్ యావరేజ్‌లను లెక్కించడం, సీజనల్ నమూనాలను గుర్తించడం, ఆపై రెసిడ్యువల్స్ పొందడానికి ట్రెండ్ మరియు సీజనల్ భాగాలను తీసివేయడం ఉంటాయి.

4. క్రమరాహిత్యాల గుర్తింపు

మూవింగ్ యావరేజ్‌లు మరియు స్టాండర్డ్ డీవియేషన్‌లను లెక్కించడం ద్వారా టైమ్ సిరీస్ డేటాలో క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడానికి విండో ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. ఒక నిర్దిష్ట పరిధి (ఉదా., మూవింగ్ యావరేజ్ నుండి +/- 3 స్టాండర్డ్ డీవియేషన్లు) బయట పడే డేటా పాయింట్లను క్రమరాహిత్యాలుగా ఫ్లాగ్ చేయవచ్చు.

పరిశ్రమల వారీగా ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు

1. ఫైనాన్స్

• స్టాక్ ధరల విశ్లేషణ: ట్రెండ్‌లను మరియు సంభావ్య కొనుగోలు/అమ్మకం సిగ్నల్‌లను గుర్తించడానికి స్టాక్ ధరల మూవింగ్ యావరేజ్‌లను లెక్కించండి.
• రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్: అస్థిరత మరియు రిస్క్‌ను అంచనా వేయడానికి పోర్ట్‌ఫోలియో రాబడుల రోలింగ్ స్టాండర్డ్ డీవియేషన్‌లను లెక్కించండి.
• మోసాల గుర్తింపు: ప్రస్తుత లావాదేవీల మొత్తాలను చారిత్రక సగటులతో పోల్చడం ద్వారా అసాధారణ లావాదేవీ నమూనాలను గుర్తించండి.

2. రిటైల్

• అమ్మకాల అంచనా: భవిష్యత్ అమ్మకాల ట్రెండ్‌లను అంచనా వేయడానికి మూవింగ్ యావరేజ్‌లు మరియు క్యుములేటివ్ అమ్మకాల డేటాను ఉపయోగించండి.
• ఇన్వెంటరీ మేనేజ్‌మెంట్: గత అమ్మకాల డేటాను విశ్లేషించి మరియు సీజనల్ నమూనాలను గుర్తించి ఇన్వెంటరీ స్థాయిలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
• కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్: కాలక్రమేణా వారి కొనుగోలు ప్రవర్తన ఆధారంగా కస్టమర్లను విభజించండి.

3. తయారీ

• ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్: సంభావ్య వైఫల్యాలను అంచనా వేయడానికి మరియు నిర్వహణను చురుకుగా షెడ్యూల్ చేయడానికి పరికరాల నుండి సెన్సార్ డేటాను ఉపయోగించండి.
• నాణ్యత నియంత్రణ: ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను పర్యవేక్షించి, ఆశించిన పనితీరు నుండి విచలనాలను గుర్తించండి.
• ప్రక్రియ ఆప్టిమైజేషన్: అడ్డంకులను గుర్తించడానికి మరియు తయారీ ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉత్పత్తి డేటాను విశ్లేషించండి.

4. ఆరోగ్య సంరక్షణ

• రోగి పర్యవేక్షణ: కాలక్రమేణా రోగి యొక్క కీలక సంకేతాలను పర్యవేక్షించి, ఆరోగ్య సమస్యను సూచించే క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించండి.
• వ్యాధి వ్యాప్తి గుర్తింపు: వ్యాధుల వ్యాప్తిని ట్రాక్ చేసి, సంభావ్య వ్యాప్తిలను గుర్తించండి.
• ఆరోగ్య సంరక్షణ వనరుల కేటాయింపు: రోగి అవసరాలు మరియు చారిత్రక డిమాండ్ నమూనాల ఆధారంగా వనరులను కేటాయించండి.

సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం

విండో ఫంక్షన్‌లు వివిధ డేటా ప్రాసెసింగ్ సాధనాలు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో అందుబాటులో ఉన్నాయి, వాటితో సహా:

• SQL: PostgreSQL, MySQL (వెర్షన్ 8.0+), SQL సర్వర్, ఒరాకిల్, మరియు అమెజాన్ రెడ్‌షిఫ్ట్‌తో సహా చాలా ఆధునిక రిలేషనల్ డేటాబేస్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్స్ (RDBMS) విండో ఫంక్షన్‌లకు మద్దతు ఇస్తాయి.
• పైథాన్: పాండాస్ లైబ్రరీ rolling() మరియు expanding() పద్ధతుల ద్వారా విండో ఫంక్షన్‌లకు అద్భుతమైన మద్దతును అందిస్తుంది.
• స్పార్క్: అపాచీ స్పార్క్ యొక్క SQL మరియు డేటాఫ్రేమ్ APIలు కూడా విండో ఫంక్షన్‌లకు మద్దతు ఇస్తాయి.

సాధనం యొక్క ఎంపిక మీ నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు సాంకేతిక నైపుణ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లలో నిల్వ చేయబడిన డేటాకు SQL బాగా సరిపోతుంది, అయితే పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సంక్లిష్ట విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి పైథాన్ మరియు స్పార్క్ మరింత సౌకర్యవంతంగా ఉంటాయి.

ఉత్తమ పద్ధతులు

• డేటాను అర్థం చేసుకోండి: విండో ఫంక్షన్‌లను వర్తింపజేయడానికి ముందు, మీ టైమ్ సిరీస్ డేటా యొక్క లక్షణాలను, దాని ఫ్రీక్వెన్సీ, సీజనాలిటీ, మరియు సంభావ్య అవుట్‌లయర్‌లతో సహా పూర్తిగా అర్థం చేసుకోండి.
• తగిన విండో పరిమాణాన్ని ఎంచుకోండి: విండో పరిమాణం యొక్క ఎంపిక మీరు నిర్వహిస్తున్న నిర్దిష్ట విశ్లేషణపై ఆధారపడి ఉంటుంది. చిన్న విండో పరిమాణం స్వల్పకాలిక హెచ్చుతగ్గులకు మరింత సున్నితంగా ఉంటుంది, అయితే పెద్ద విండో పరిమాణం డేటాను సున్నితం చేసి దీర్ఘకాలిక ట్రెండ్‌లను హైలైట్ చేస్తుంది.
• అంచు కేసులను పరిగణించండి: విండో ఫంక్షన్‌లు తప్పిపోయిన డేటా లేదా టైమ్ సిరీస్ యొక్క ప్రారంభం మరియు ముగింపు వంటి అంచు కేసులను ఎలా నిర్వహిస్తాయో తెలుసుకోండి. ఈ కేసులను నిర్వహించడానికి తగిన డిఫాల్ట్ విలువలు లేదా ఫిల్టరింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించండి.
• పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయండి: విండో ఫంక్షన్‌లు, ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, గణనపరంగా ఖరీదైనవి కావచ్చు. పనితీరును మెరుగుపరచడానికి మీ క్వెరీలు మరియు కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి, ఉదాహరణకు తగిన ఇండెక్స్‌లు మరియు పార్టిషనింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించడం.
• మీ కోడ్‌ను డాక్యుమెంట్ చేయండి: విండో ఫంక్షన్‌ల యొక్క ఉద్దేశ్యం మరియు తర్కాన్ని వివరించడానికి మీ కోడ్ మరియు క్వెరీలను స్పష్టంగా డాక్యుమెంట్ చేయండి. ఇది ఇతరులకు మీ కోడ్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి సులభం చేస్తుంది.

ముగింపు

విండో ఫంక్షన్‌లు టైమ్ సిరీస్ విశ్లేషణకు ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, ఇవి మూవింగ్ యావరేజ్‌లు, క్యుములేటివ్ సమ్‌లు, లీడ్/లాగ్ విలువలు, మరియు ఇతర సమయం-ఆధారిత కొలమానాలను లెక్కించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. విండో ఫంక్షన్‌లపై పట్టు సాధించడం ద్వారా, మీరు మీ టైమ్ సిరీస్ డేటా నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను అన్‌లాక్ చేయవచ్చు మరియు మరింత సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు. మీరు ఆర్థిక డేటా, అమ్మకాల డేటా, సెన్సార్ డేటా, లేదా వెబ్ ట్రాఫిక్ డేటాను విశ్లేషిస్తున్నా, సాంప్రదాయ అగ్రిగేషన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి గుర్తించడం కష్టంగా ఉండే నమూనాలు, ట్రెండ్‌లు, మరియు క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించడంలో విండో ఫంక్షన్‌లు మీకు సహాయపడతాయి. విండో ఫంక్షన్‌ల యొక్క ముఖ్య భావనలు మరియు సింటాక్స్‌ను అర్థం చేసుకుని మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృత శ్రేణి వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వాటిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.