過去が未来にどのように影響するかを理解することは、データアナリストやビジネスオーナーにとって重要なスキルです。
そのため、履歴データ分析方法を手元に用意しておくとよいでしょう。これらの方法では、過去のイベントがどのように発生したかを理解し、将来のイベントを予測するために履歴データを使用します。この記事では、さまざまなシナリオを解決し、Query オブジェクトを使用してデータの傾向、進化、および変更を分析する方法について説明します。
次のようなグラフがあるとします。
上のグラフは、ウルグアイでオミクロン変異体が流行していた時期の毎日の COVID-19 の症例を表しています。ご覧の通り、データの変動性は非常に高くなっています。
こうしたノイズの背後にある傾向を 「見る」 ことは非常に有益です。
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[ Show values as ] プロパティは、データベースからデータを取得した後に、データ要素に対して何らかの計算を行うために使用できます。この場合、単純移動平均を実行する必要があります。つまり、過去 7日間の平均値を取得し、その情報をプロットします。
元のデータの横に表示される結果は次のとおりです。
計算では、過去 7日間の値が考慮されます。これにより、平均の変動は、データの変動と一致するのではなく、時間的にシフトします。この問題は、中心値の両側で同じ数のデータを取得する中心化移動平均を計算することで解決できます。
[ Average type ] プロパティを使用すると、一連の変動から選択して移動平均を計算できます。
また、サンプルウィンドウを 7日だけではなく 14日に拡大することもできます。その結果を取得するには、
[ Number of terms ] プロパティの値を変更します。
その他のバリエーションには、以前のすべてのデータポイントの非加重平均を計算する累積移動平均や、乗算係数を使用してサンプルウィンドウ内の異なる位置のデータに異なる重みを与え、算術的または指数的に減少する重みを指定する加重平均があります。
データ系列を分析するもう 1つの一般的な方法は、個々の値ではなく、現在の値までの値の部分的な合計を表示することです。これは、
[ Show values as ] プロパティでそのプロパティの [ Running total ] を選択して行うこともできます。
次のグラフでは、各測定の尺度が異なるため、2つの Y軸を使用して、累計が元のデータと共にプロットされます。
値を合計値のパーセンテージとして表示することもできます。これを行うには、
[ Show as percentage ] プロパティを [ Yes ] にします。
実際の値ではなく、差異または、前の値やシリーズの最初の値からの増減を確認したい場合があります。その結果を取得するには、
[ Show values as ] プロパティで [ Difference ] を選択します。次の結果が表示されます。
[ Difference from ] プロパティを使用して、前の値との比較から、系列の最初の値との比較に切り替えることができます。また、
[ Show as percentage ] プロパティを使用して、実際の値またはパーセンテージの変更を行うかどうかを決定することもできます。
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