Analizador de tendencias
El analizador de tendencias es un componente que proporciona una interfaz optimizada para monitorear y profundizar en datos medidos en tiempo real. Estos se medirían convencionalmente espaciados a intervalos uniformes (días, meses, trimestres). Por ejemplo, datos de ventas y beneficios. También organiza la información de tendencias en tiempo real mientras se mantiene el contexto histórico, mediante una interfaz de usuario diseñada para los gráficos de líneas y áreas.
Los datos de series temporales tienen una secuencia temporal natural. Por lo tanto, el análisis de series temporales tiene una problemática distinta de los problemas comunes que hay en el análisis de datos. Esto ocurre porque típicamente no hay un orden natural de las observaciones (por ejemplo, el análisis de salarios en función de nivel de educación, donde los datos de los individuos podrían introducirse en cualquier orden).
Fuente de datos
El analizador de tendencias utiliza una consulta SQL regular para generar la fuente de análisis de la base de datos. La columna clave debe ser una fecha, hora o columna tipo ‘datetime’, y cada fila puede contener varias columnas numéricas que representan las diferentes magnitudes. Cada columna textual que sigue una columna numérica determinada, se considera información adicional relacionada con la numérica.
Por ejemplo,
SELECT fecha, nasdaq, nasdaq_evt, dax, ftse FROM stock_marketsORDER BY fecha |
Transposición de datos
Los datos SQL Regular no son adecuados para el análisis de series temporales. Por consiguiente, Axional Mobile integra un motor de transposición para transformar la matriz original de SQL en otra adecuada para el análisis de tendencias. La operación en el álgebra lineal es:
[AT]ij = [A]ji
Por ejemplo:
| DÍA/CLAVE | VENTAS DE LIBROS | VENTAS ELECTRÓNICAS | VENTAS DE MÚSICA |
|---|---|---|---|
| 01-05-2008 | 51.640 | 17.350 | 86.140 |
| 02-05-2008 | 52.680 | 17.400 | 86.640 |
| 03-05-2008 | 52.810 | 17.320 | 86.520 |
| 04-05-2008 | 52.710 | 17.350 | 86.420 |
La matriz resultante será:
| CLAVE/DÍA | 01-05-2008 | 02-05-2008 | 03-05-2008 | 04-05-2008 |
|---|---|---|---|---|
| Ventas de libros | 51.640 | 52.680 | 52.810 | 52.710 |
| Ventas electrónicas | 17.350 | 17.400 | 17.320 | 17.350 |
| Ventas de música | 86.140 | 86.640 | 86.520 | 86.420 |
Granularidad del eje del tiempo
Las unidades de medida a lo largo del eje de tiempo pueden perder granularidad y agruparse dinámicamente en mayores intervalos. Por ejemplo, las medidas diarias se pueden agrupar en medidas semanales o mensuales.
Cuando ocurre la agrupación, los datos se agregan o se promedian en función del tipo de medida. Por ejemplo, las ventas diarias se agregan, mientras el cambio de divisas se promedia.
El cambio del intervalo temporal se realiza a través de una serie de botones situados en la parte superior izquierda del gráfico. La aplicación mostrará los intervalos disponibles en función de la precisión de la columna de tiempo. Cuando se efectúa un cambio, el sistema vuelve a calcular la matriz y dibujar el gráfico con el nuevo intervalo.
Los intervalos de tiempo disponibles son:
- Minuto, hora, día
- Hora, día, semana
- Día, semana, mes
Alertas periódicas personalizadas
Por defecto, el analizador de tendencias se visualiza como una lista de todas las medidas agrupadas por categoría. Para cada medida del analizador se muestran tres valores: el valor más reciente disponible, el cambio absoluto, y el cambio porcentual desde el valor inicial. El analizador dispone de una opción para configurar cuál es el momento determinado que se utiliza como el último valor.
Para indicar el cambio visualmente, el analizador aprovecha indicadores codificados con colores, para mostrar la positividad o negatividad de un cambio mientras evolucionan los valores. Los colores de los globos se pueden personalizar según el tipo de medida. Por ejemplo, a medida los ingresos aumentan, el globo de la visualización sería verde, pero si lo hacen los gastos, el globo sería rojo.
Globos de ayuda
Un solo clic en el área gráfica muestra una ayuda visual en forma de globo, con información acerca del punto de tiempo seleccionado. Por defecto, la ayuda visual muestra la hora y el valor asociado a la vez.
El análisis de datos de series temporales puede ser más potente si se lo asocia con algún acontecimiento que ocurrió en el rango de tiempo mostrado.
Por ejemplo, podría resultar útil asociar la evolución de las ventas de cerveza con determinados eventos deportivos. Igualmente, podría haber una relación entre un desastre natural y una caída repentina en el PIB de determinados países.
Con el analizador de tendencias, un número arbitrario de eventos se puede mostrar en cada punto temporal, asociando cada columna textual en la consulta con una columna numérica de datos y una columna de medidas.
Cada columna textual se muestra a continuación, dentro del cuadro de información en una nueva línea.
Comparación de puntos temporales
La interfaz gráfica del analizador de tendencias permite la comparación multitoque de dos valores. Al tocar dos puntos distintos en la pantalla, se revelan las marcas de tiempo de los puntos, y el cambio entre los dos puntos (absoluto y porcentual).
Los colores de las marcas muestran simplemente las tendencias entre los puntos, y si el cambio ha sido positivo o negativo. El color verde indica cambio positivo, y rojo negativo, así facilitando la interpretación del rendimiento del indicador.
Vinculación de datos externos
El analizador de tendencias permite abrir un informe, objeto, o proceso externo vinculado a los datos asociados con el punto temporal donde se coloca la ayuda visual. Para identificar que una ayuda visual dispone de un enlace externo, se subraya el texto dentro de la descripción.
Comparación de series
Los gráficos de tendencias permiten mostrar datos continuos a lo largo del tiempo, a partir de una escala común, y por tanto son ideales para mostrar tendencias a intervalos iguales.
El analizador de tendencias permite visualizar varias series de forma simultánea en el mismo gráfico. Cuando se añade una magnitud, el eje se calcula de nuevo para acomodar los datos agregados. La combinación de múltiples fuentes de datos en un solo gráfico mejora el análisis de datos y la comparación de rendimiento de varias medidas.
La agregación de series de datos a un gráfico se realiza a través de la opción de comparación en el menú. Al seleccionarla, se revela una lista de opciones con todas las series disponibles para la comparación. Se dispone de una leyenda para cada serie agregada, en la parte superior derecha del gráfico.
Panorámica y zoom
En ocasiones, es difícil visualizar los datos con suficiente nivel de detalle cuando se tratan grandes conjuntos de datos. Las capacidades poderosas de panorámica y zoom en este módulo permiten cambiar la escala del área consultada, de cara a la personalización del nivel de detalle y la navegación de diferentes rangos de tiempo.
Una barra de selección de rango, colocada debajo del eje de tiempo, permite configurar la panorámica y el zoom. La barra de selección consta de un fondo estático que muestra todo el conjunto de datos, además de dos barras que el usuario puede arrastrar a lo largo del eje de tiempo. Cada vez que la posición de una barra se mueve, se regenera el gráfico principal para que muestre sólo el rango de datos contenido en las dos barras, y para que sea escalado adecuadamente.
Líneas de tendencia
Las líneas de tendencia aportan sentido a las ventas de su empresa, y mejoran su planificación mediante la previsión de ventas.
Es crítico elegir una línea de tendencia adecuada para sus datos. La comprobación del valor R² permite elegir la mejor línea de tendencia, además de comprender cuáles tipos de líneas de tendencia se adaptarán a varios escenarios.
- Una línea de tendencia lineal es una línea de mínimos cuadrados empleada con conjuntos de datos lineales y sencillos. Los datos se consideran lineales si el patrón de los puntos se parece a una línea. En general, este tipo de línea de tendencia representa un aumento o disminución a un ritmo constante.
- Una línea de tendencia polinómica es una curva empleada con datos fluctuantes. Se utiliza para el análisis de ingresos y gastos para grandes conjuntos de datos. La denominada ‘orden’ del polinomio se determina por el número de fluctuaciones en los datos, o por el número de curvas (colinas y valles). Una línea de tendencia polinómica de Orden 2 contiene una sola colina o valle. Las de Orden 3 generalmente contienen una o dos colinas o valles, mientras que las de Orden 4 contienen hasta tres.
- Una línea de tendencia logarítmica es una curva de mejor ajuste, empleada cuando la tasa de variación en los datos aumenta o disminuye rápidamente, y posteriormente se aplana. Por ejemplo, cuando se funda una empresa, las ventas podrían aumentar rápidamente, y posteriormente aplanarse a medida que madure el negocio.
- Una línea de tendencia de tipo ‘promedio móvil’ se emplea para datos que fluctúan entre puntos altos y bajos. Se suavizan las fluctuaciones de los datos para aclarar patrones o tendencias. El usuario selecciona el número de puntos de datos deseado para sacar el promedio, y se emplearán estos puntos para formar la línea.
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