M

MLOG

O'zbek

Oyna funksiyalari yordamida vaqt qatorlari ma'lumotlarining kuchini oching. Ushbu qo'llanma ma'lumotlar tahlili uchun asosiy tushunchalar, amaliy misollar va ilg'or texnikalarni o'z ichiga oladi.

Vaqt qatorlari tahlili: Ma'lumotlarni tushunish uchun oyna funksiyalarini o'zlashtirish

O'zining ketma-ket va vaqtga bog'liq tabiati bilan tavsiflangan vaqt qatorlari ma'lumotlari barcha sohalarda keng tarqalgan. Aksiyalar narxlarini kuzatish va veb-sayt trafigini monitoring qilishdan tortib, sensor ko'rsatkichlarini tahlil qilish va savdo tendensiyalarini bashorat qilishgacha, vaqt qatorlari ma'lumotlaridan mazmunli tushunchalarni olish ongli qaror qabul qilish uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega. Oyna funksiyalari jadval yoki ma'lumotlar freymidagi joriy qatorga bog'liq bo'lgan qatorlar to'plami bo'yicha hisob-kitoblarni amalga oshirish uchun kuchli va moslashuvchan vositalar to'plamini taqdim etadi, bu esa ularni vaqt qatorlari tahlili uchun ajralmas qiladi.

Vaqt qatorlari ma'lumotlarini tushunish

Vaqt qatorlari ma'lumotlari - bu vaqt tartibida indekslangan ma'lumotlar nuqtalarining ketma-ketligidir. Ma'lumotlar nuqtalari turli xil metrikalarni ifodalashi mumkin, masalan:

Vaqt qatorlari ma'lumotlarini tahlil qilish kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish, anomaliyalarni aniqlash va biznes jarayonlarini optimallashtirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan naqshlar, tendensiyalar va mavsumiylikni aniqlashni o'z ichiga oladi.

Oyna funksiyalariga kirish

Oynali agregatlar yoki analitik funksiyalar sifatida ham tanilgan oyna funksiyalari an'anaviy agregat funksiyalar (masalan, SUM, AVG, COUNT) kabi qatorlarni bitta natija to'plamiga guruhlamasdan, joriy qatorga bog'liq bo'lgan qatorlar to'plamida hisob-kitoblarni amalga oshirishga imkon beradi. Bu qobiliyat, ayniqsa, harakatlanuvchi o'rtacha qiymatlar, kumulyativ yig'indilar va boshqa vaqtga asoslangan metrikalarni hisoblash zarur bo'lgan vaqt qatorlari tahlili uchun foydalidir.

Oyna funksiyasi odatda quyidagi komponentlardan iborat:

  1. Funksiya: Bajariladigan hisob-kitob (masalan, AVG, SUM, RANK, LAG).
  2. OVER bandi: Hisoblash uchun ishlatiladigan qatorlar oynasini belgilaydi.
  3. PARTITION BY bandi (ixtiyoriy): Ma'lumotlarni qismlarga (partition) bo'ladi va oyna funksiyasi har bir qismga mustaqil ravishda qo'llaniladi.
  4. ORDER BY bandi (ixtiyoriy): Har bir qism ichidagi qatorlar tartibini belgilaydi.
  5. ROWS/RANGE bandi (ixtiyoriy): Oyna ramkasini belgilaydi, bu hisoblash uchun ishlatiladigan joriy qatorga nisbatan qatorlar to'plamidir.

Asosiy tushunchalar va sintaksis

1. The OVER() Clause

OVER() bandi oyna funksiyasining yuragi hisoblanadi. U funksiya ishlaydigan qatorlar oynasini belgilaydi. Hech qanday argumentsiz oddiy OVER() bandi butun natija to'plamini oyna sifatida qabul qiladi. Masalan:

SQL Misoli:

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

Ushbu so'rov sales_data jadvalidagi barcha sanalar bo'yicha o'rtacha savdo hajmini hisoblaydi.

2. PARTITION BY

PARTITION BY bandi ma'lumotlarni qismlarga bo'ladi va oyna funksiyasi har bir qismga alohida qo'llaniladi. Bu sizning ma'lumotlaringiz ichidagi turli guruhlar uchun metrikalarni hisoblamoqchi bo'lganingizda foydalidir.

SQL Misoli:

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

Ushbu so'rov har bir mahsulot uchun o'rtacha savdo hajmini alohida hisoblaydi.

3. ORDER BY

ORDER BY bandi har bir qism ichidagi qatorlar tartibini belgilaydi. Bu o'sib boruvchi yig'indilarni, harakatlanuvchi o'rtacha qiymatlarni va boshqa vaqtga asoslangan metrikalarni hisoblash uchun zarur.

SQL Misoli:

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

Ushbu so'rov vaqt o'tishi bilan savdolarning kumulyativ yig'indisini hisoblaydi.

4. ROWS/RANGE

ROWS va RANGE bandlari oyna ramkasini belgilaydi, bu hisoblash uchun ishlatiladigan joriy qatorga nisbatan qatorlar to'plamidir. ROWS bandi oyna ramkasini jismoniy qator raqamiga asoslanib belgilaydi, RANGE bandi esa oyna ramkasini ORDER BY ustunining qiymatlariga asoslanib belgilaydi.

ROWS Misoli:

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

Ushbu so'rov oxirgi 3 kun (shu jumladan joriy kun) uchun savdolarning harakatlanuvchi o'rtacha qiymatini hisoblaydi.

RANGE Misoli:

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

Ushbu so'rov oxirgi 2 kun (shu jumladan joriy kun) uchun savdolarning harakatlanuvchi o'rtacha qiymatini hisoblaydi. E'tibor bering, `RANGE` sonli yoki sana/vaqt ma'lumotlar turiga ega bo'lgan tartiblangan ustunni talab qiladi.

Vaqt qatorlari tahlili uchun keng tarqalgan oyna funksiyalari

1. Sirpanuvchi/Harakatlanuvchi o'rtacha qiymat

Sirpanuvchi o'rtacha, shuningdek, harakatlanuvchi o'rtacha qiymat sifatida ham tanilgan, vaqt qatorlari ma'lumotlaridagi qisqa muddatli tebranishlarni silliqlash va uzoq muddatli tendensiyalarni ta'kidlash uchun keng qo'llaniladigan usuldir. U belgilangan vaqt oynasi bo'yicha qiymatlarni o'rtachasini olish orqali hisoblanadi.

SQL Misoli:

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

Ushbu so'rov savdolarning 7 kunlik harakatlanuvchi o'rtacha qiymatini hisoblaydi.

Python Misoli (Pandas yordamida):

import pandas as pd

# Assuming you have a Pandas DataFrame called 'sales_df' with 'date' and 'sales' columns

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

Global qo'llash misoli: Ko'p millatli chakana savdo kompaniyasi kunlik savdo tebranishlarini silliqlash va turli mintaqalardagi asosiy savdo tendensiyalarini aniqlash uchun 30 kunlik harakatlanuvchi o'rtacha qiymatdan foydalanishi mumkin.

2. Kumulyativ yig'indi

Kumulyativ yig'indi, shuningdek, o'sib boruvchi jami sifatida ham tanilgan, joriy qatorgacha bo'lgan qiymatlar yig'indisini hisoblaydi. U vaqt o'tishi bilan to'plangan umumiy qiymatni kuzatish uchun foydalidir.

SQL Misoli:

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

Ushbu so'rov vaqt o'tishi bilan savdolarning kumulyativ yig'indisini hisoblaydi.

Python Misoli (Pandas yordamida):

import pandas as pd

# Assuming you have a Pandas DataFrame called 'sales_df' with 'date' and 'sales' columns

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

Global qo'llash misoli: Xalqaro elektron tijorat kompaniyasi turli bozorlarda yangi mahsulotni ishga tushirishdan olingan umumiy daromadni kuzatish uchun kumulyativ savdolardan foydalanishi mumkin.

3. Lead va Lag

LEAD va LAG funksiyalari mos ravishda keyingi yoki oldingi qatorlardagi ma'lumotlarga kirish imkonini beradi. Ular davrdan-davrga o'zgarishlarni hisoblash, tendensiyalarni aniqlash va turli vaqt davrlari bo'yicha qiymatlarni taqqoslash uchun foydalidir.

SQL Misoli:

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;

Ushbu so'rov avvalgi kunga nisbatan savdo farqini hisoblaydi. `LAG(sales, 1, 0)` funksiyasi avvalgi qatordan (ofset 1) savdo qiymatini oladi va agar avvalgi qator bo'lmasa (masalan, birinchi qator), u 0 ni (standart qiymat) qaytaradi.

Python Misoli (Pandas yordamida):

import pandas as pd

# Assuming you have a Pandas DataFrame called 'sales_df' with 'date' and 'sales' columns

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

Global qo'llash misoli: Global aviakompaniya turli haftalardagi bir xil yo'nalish bo'yicha chiptalar sotuvini taqqoslash va potentsial talab tebranishlarini aniqlash uchun lead va lag funksiyalaridan foydalanishi mumkin.

4. Rank va Dense Rank

RANK() va DENSE_RANK() funksiyalari belgilangan tartibga asosan har bir qism ichidagi har bir qatorga daraja (rank) belgilaydi. RANK() darajalarni bo'shliqlar bilan belgilaydi (masalan, 1, 2, 2, 4), DENSE_RANK() esa darajalarni bo'shliqlarsiz belgilaydi (masalan, 1, 2, 2, 3).

SQL Misoli:

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;

Ushbu so'rov savdo qiymatlarini kamayish tartibida darajalaydi.

Global qo'llash misoli: Global onlayn bozor har bir mamlakat yoki mintaqadagi eng ko'p sotiladigan mahsulotlarni aniqlash uchun darajalash funksiyalaridan foydalanishi mumkin.

Ilg'or uslublar va qo'llanilishi

1. Oyna funksiyalarini birlashtirish

Oyna funksiyalarini yanada murakkab hisob-kitoblarni bajarish uchun birlashtirish mumkin. Masalan, siz kumulyativ yig'indining harakatlanuvchi o'rtacha qiymatini hisoblashingiz mumkin.

SQL Misoli:

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. Shartli agregatsiya bilan oyna funksiyalaridan foydalanish

Siz ma'lum shartlarga asoslangan hisob-kitoblarni bajarish uchun oyna funksiyalarini shartli agregatsiya (masalan, CASE iboralari yordamida) bilan birgalikda ishlatishingiz mumkin.

SQL Misoli:

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;

Ushbu so'rov faqat savdo hajmi 100 dan katta bo'lgan kunlar uchun savdolarning harakatlanuvchi o'rtacha qiymatini hisoblaydi.

3. Vaqt qatorlarini dekompozitsiya qilish

Oyna funksiyalari vaqt qatorini uning trend, mavsumiy va qoldiq komponentlariga ajratish (dekompozitsiya qilish) uchun ishlatilishi mumkin. Bu trendni baholash uchun harakatlanuvchi o'rtacha qiymatlarni hisoblash, mavsumiy naqshlarni aniqlash va keyin qoldiqlarni olish uchun trend va mavsumiy komponentlarni ayirishni o'z ichiga oladi.

4. Anomaliyalarni aniqlash

Oyna funksiyalari harakatlanuvchi o'rtacha qiymatlar va standart og'ishlarni hisoblash orqali vaqt qatorlari ma'lumotlaridagi anomaliyalarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Ma'lum bir diapazondan (masalan, harakatlanuvchi o'rtacha qiymatdan +/- 3 standart og'ish) tashqariga chiqadigan ma'lumotlar nuqtalari anomaliyalar sifatida belgilanishi mumkin.

Sohalar bo'yicha amaliy misollar

1. Moliya

2. Chakana savdo

3. Ishlab chiqarish

4. Sog'liqni saqlash

To'g'ri vositani tanlash

Oyna funksiyalari turli xil ma'lumotlarni qayta ishlash vositalari va dasturlash tillarida mavjud, jumladan:

Vosita tanlovi sizning maxsus ehtiyojlaringiz va texnik tajribangizga bog'liq. SQL relyatsion ma'lumotlar bazalarida saqlanadigan ma'lumotlar uchun yaxshi mos keladi, Python va Spark esa katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamlarini qayta ishlash va murakkab tahlillarni amalga oshirish uchun yanada moslashuvchandir.

Eng yaxshi amaliyotlar

Xulosa

Oyna funksiyalari vaqt qatorlari tahlili uchun kuchli vosita bo'lib, harakatlanuvchi o'rtacha qiymatlar, kumulyativ yig'indilar, lead/lag qiymatlari va boshqa vaqtga asoslangan metrikalarni hisoblash imkonini beradi. Oyna funksiyalarini o'zlashtirib, siz vaqt qatorlari ma'lumotlaringizdan qimmatli tushunchalarni ochib, yanada ongli qarorlar qabul qilishingiz mumkin. Moliyaviy ma'lumotlar, savdo ma'lumotlari, sensor ma'lumotlari yoki veb-trafik ma'lumotlarini tahlil qilayotganingizdan qat'i nazar, oyna funksiyalari an'anaviy agregatsiya usullari yordamida aniqlash qiyin bo'lgan naqshlar, tendensiyalar va anomaliyalarni aniqlashga yordam beradi. Oyna funksiyalarining asosiy tushunchalari va sintaksisini tushunish hamda eng yaxshi amaliyotlarga rioya qilish orqali siz ulardan turli sohalardagi keng ko'lamli real muammolarni hal qilish uchun samarali foydalanishingiz mumkin.