MicroStrategy ONE

Zeitreihen-Trendanalyse

Die Zeitreihen-Trendanalyse wird unterstützt in MicroStrategy Cloud Umgebungen und beginnend in MicroStrategy ONE (März 2024) wird die Zeitreihen-Trendanalyse unterstützt auf dem MicroStrategy Cloud für die Regierungsplattform. Sie können diese Funktion nur verwenden in MicroStrategy Library (nur Webbrowser) und Workstation, wenn Sie eine Verbindung zu einem Library Server.

MicroStrategy ONE Update 11 führt die lineare Trendanalyse von Zeitreihen ein. Die lineare Trendanalyse von Zeitreihen ist eine robuste Methode, die es Unternehmen ermöglicht, klare Aufwärts- oder Abwärtstrends in ihren historischen Daten zu erkennen. Im Wesentlichen konzentriert es sich auf Datenpunkte, die über aufeinanderfolgende Zeitintervalle hinweg aufgezeichnet wurden, mit dem Hauptziel, konsistente lineare Tendenzen ohne die Ablenkung durch kurzfristige Schwankungen zu erkennen. Diese Form der Analyse zeichnet sich durch ihre Präzision bei der Abbildung langfristiger Entwicklungen und als Orientierung für die strategische Planung aus. Durch den Einsatz ausgefeilter statistischer Techniken, MicroStrategyDie lineare Trendanalyse von bietet eine optimierte und benutzerfreundliche Schnittstelle zum Erkennen und Verstehen anhaltender Trends in Datensätzen. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Betriebsleiter oder Vertriebsleiter sind, dieses Tool bietet eine Plattform, um Marktentwicklungen zu verstehen, proaktiv Anpassungen vorzunehmen und langfristige Ziele zu optimieren. Diese analytische Verfeinerung ersetzt traditionelle, oft langwierige Methoden und sorgt dafür, dass Benutzer viel Zeit sparen und gleichzeitig effektiver Erkenntnisse gewinnen.

Zugriff auf die Funktion „Zeitreihentrendanalyse“

Die lineare Trendanalyse von Zeitreihen ist Teil der MicroStrategy AI Add-on-Paket und ist verfügbar für MicroStrategy Cloud Environment (MCE) Kunden ab MicroStrategy ONE Update 11 (September 2023). Nur Benutzer und Benutzergruppen mit der Verwenden Sie Auto Assistant und ML-Visualisierungen können auf das Liniendiagramm der linearen Trendanalyse zugreifen.

Die lineare Trendanalyse ist auf folgende Arten verfügbar:

  • Über die Visualisierungsgalerie in einem Dashboard können Sie mithilfe einer Drag & Drop-Oberfläche eine Liniendiagramm-Visualisierung zur linearen Trendanalyse erstellen.

  • Auto kann natürliche Sprachabfragen verwenden, um Trendanalysen durchzuführen.

Erstellen von Liniendiagrammen zur Trendanalyse

  1. Öffnen Sie ein Dashboard zum Bearbeiten.

  2. Klicken Sie in der oberen Symbolleiste auf Visualisierung einfügen Visualisierung .

  3. Wählen Einblick > Lineares Trendliniendiagramm .

  4. Ziehen Sie eine Metrik und ein Zeitattribut aus dem Bereich „Datensätze“ in den Bereich „Editor“.

  5. Sehen Sie sich die gerenderte Visualisierung an. Sie können bei Bedarf nach rechts scrollen, um alle bereitgestellten Werte anzuzeigen.

Anpassen der Darstellung von Liniendiagrammen für lineare Trendanalysen

Heben Sie Ihren Trend optisch hervor, indem Sie das Erscheinungsbild Ihres Trendliniendiagramms anpassen. Passen Sie Farben, Schriftarten und Beschriftungen Ihren Wünschen an und erstellen Sie ein Diagramm, das nicht nur aufschlussreich ist, sondern auch gut aussieht.

Standardmäßig nimmt die Trendlinie die erste Farbe aus der ausgewählten Farbpalette an. Benutzer können jedoch die Farbe, Datenbeschriftungen, Markierungen und Trennlinie des Trendliniendiagramms im Bedienfeld „Format“ anpassen.

Trendlinien und Linien anpassen

  1. Klicken Sie im Bereich „Format“ auf Text und Form .

  2. Wählen Trendlinie aus der Dropdown-Liste.

  3. Wählen Sie einen Trendlinienstil und eine Farbe.

  4. Wählen Datenbeschriftungen und -formen aus der Dropdown-Liste.

  5. Unter Form, wählen Sie einen Linienstil und eine Farbe aus.

Visualisierung Container Fit

Die Visualisierung des Zeitreihentrends wird standardmäßig im Kompaktmodus angezeigt. Alle Daten werden so komprimiert, dass sie durchgehend im Visualisierungscontainer angezeigt werden. Wenn Sie detailliertere Informationen wünschen, wechseln Sie zu Behälterpassung: Keiner.

  1. Klicken Sie im Bereich „Format“ auf Visualisierungsoptionen .

  2. Im Behälteranpassung Wählen Sie in der Dropdown-Liste eine Option aus. Keiner ermöglicht Ihnen, horizontal zu scrollen, um Ihre Datenpunkte detaillierter anzuzeigen.

Automatische Antworten für lineare Trendanalysen verwenden

Um Erkenntnisse aus der linearen Trendanalyse mit Auto Answers zu gewinnen, formulieren Sie Ihre Trendanfrage einfach in Alltagssprache. Fragen Sie beispielsweise: „Wie ist die Gewinnentwicklung im letzten Jahr?“ Auto Answers liefert eine präzise Trendanalyse basierend auf Ihrer Frage, der umfassenden Erfassung Ihres Datensatzes und verfeinerten statistischen Methoden.

Die Antwort von Auto Answer besteht aus einer klaren Beschreibung des beobachteten linearen Trends in natürlicher Sprache sowie einer Visualisierung des Trendliniendiagramms. So wird sichergestellt, dass Sie eine klare Perspektive auf den historischen Trendverlauf haben. Die Visualisierung wird so gerendert, dass alle Datenpunkte aus dem Eingabebereich kompakt untergebracht werden. Dadurch können Sie Ihre Daten schnell überblicken und deren Beziehung zur Trendlinie besser verstehen. Um tiefer in das Ergebnis einzutauchen, finden Sie den erweiterten Modus der Visualisierung in der oberen rechten Ecke.

So können Sie mithilfe von Auto Answers tiefer in Vorhersagen eintauchen. Auto Answers ist für die folgenden Beispiele im erweiterten Modus:

  • Trend der letzten Monate Beginnen Sie mit einem vorgegebenen monatlichen Verkaufsdatensatz. Sie können Auto Answers bitten, den Verkaufstrend der letzten Monate aufzuzeichnen. Der Algorithmus bewältigt die Aufgabe problemlos, selbst wenn Sie einen Trend für ein ganzes Jahr auf Basis monatlicher Daten anfordern.

    Stellen Sie die Frage: „Wie hat sich unser Gewinn in den letzten 6 Monaten entwickelt?“

  • Trend über Zeiträume Mit automatischen Antworten können auch Trends über einen bestimmten Zeitraum hinweg generiert werden. Verwenden Sie historische Monatsdaten, um Trends für vergangene Ereignisse aufzuzeigen.

    Stellen Sie die Frage: „Wie war der Trend bei den verkauften Einheiten nach Monat im Jahr 2022?“

  • Anwenden von Filtern Trendanalysen können auch gefiltert werden. Das folgende Beispiel zeigt eine Trendanalyse der letzten drei Monate unter Berücksichtigung einer bestimmten Kategorie wie Musik. Beachten Sie, dass das Monatsattribut als Ganzzahl und nicht als zeitbasierter Wert dargestellt wird.

    Stellen Sie die Frage: „Wie war der Trend bei den verkauften Einheiten in der Kategorie Musik in den letzten drei Monaten?“

Tipps und bewährte Vorgehensweisen

Tipps für effektive Fragen zur Trendanalyse

  • Verwenden Sie natürliche Sprache Auto versteht Umgangssprache. Formulieren Sie Ihre Fragen auf natürliche Weise, als würden Sie sie einem Kollegen stellen.

  • Relevante Objekte einschließen Fügen Sie Ihrer Frage die erforderlichen Attribute und Metriken hinzu, um sicherzustellen, dass Auto den Kontext versteht.

  • Nutzen Sie die Autovervollständigungsfunktion Für eine optimale Trendanalyse mit Auto wird empfohlen, Metriken und Attribute aus den Auto-Vervollständigungsvorschlägen auszuwählen. Dies gewährleistet ein präzises Verständnis durch Auto für eine genaue Trendanalyse.

  • Vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten Formulieren Sie Ihre Fragen klar und eindeutig. Komplexe oder komplizierte Abfragen können zu ungenauen Antworten führen.

  • Trendanalysefehler bei inkompatiblen Ebenen Wenn eine Trendanalyse von Daten auf niedrigerer Ebene im Vergleich zu Daten auf höherer Ebene angefordert wird, schlägt die Trendanalyse fehl. Wenn Ihre Dashboard-Daten beispielsweise auf Monatsebene vorliegen und Sie eine Trendanalyse für die Wochen- oder Tageswerte anfordern, ist dies aufgrund einer Diskrepanz auf Datenebene nicht möglich.

  • Statistische Signifikanz Wenn die automatische Überprüfung einen hohen p-Wert oder niedrige R-Quadrat-Werte erkennt, enthält die Antwort die Bestimmung, dass der Trend nicht signifikant ist. Dies bedeutet, dass der beobachtete Trend wahrscheinlich auf zufällige Schwankungen in den Daten zurückzuführen ist und nicht darauf, dass das tatsächliche zugrunde liegende Muster oder Modell nicht gut zu Ihren Daten passt.

    MicroStrategy empfiehlt, stets die statistischen Eigenschaften der Trendanalyse zu überprüfen. Bewegen Sie den Mauszeiger über das Infosymbol oben rechts in der Visualisierung, um auf wichtige Messwerte wie R, R-Quadrat und p-Wert zuzugreifen.

Bewährte Vorgehensweisen bei der Verwendung der Trendanalyse

  • Sorgen Sie für ausreichend Datenvolumen für eine genaue Trendanalyse

    Um genauere Ergebnisse bei der Trendanalyse zu erzielen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Datenvolumen groß genug ist. Um eine Trendanalyse durchführen zu können, müssen mindestens drei Datenpunkte vorhanden sein.

  • Nutzen Sie qualitativ hochwertige, kontinuierliche, zeitbasierte Daten für die Trendanalyse

    Während MicroStrategy führt vor der Trendanalyse eine einfache Datenverarbeitung durch, z. B. das Ergänzen fehlender Messdaten. Es ist jedoch ratsam, die Trendanalyse mit kontinuierlichen, qualitativ hochwertigen zeitbasierten Daten durchzuführen. Die Ergebnisse der Trendanalyse können beeinträchtigt werden, wenn eine erhebliche Menge an Messdaten fehlt. Es ist wichtig zu beachten, dass die Trendanalyse fehlschlagen oder suboptimale Ergebnisse liefern kann, wenn Attribute NULL- oder NaN-Werte (Not-a-Number) enthalten. Während der Algorithmus fehlende Metrikwerte ergänzt, kann dies zu einer ungenauen Trendanalyse führen.

  • Statistische Signifikanz

    Bei der Durchführung einer linearen Trendanalyse von Zeitreihen ist es wichtig, die statistische Signifikanz des beobachteten Trends zu berücksichtigen. Die statistische Signifikanz bietet ein objektives Maß dafür, ob der beobachtete Trend wahrscheinlich auf ein tatsächliches zugrunde liegendes Muster zurückzuführen ist oder lediglich das Ergebnis zufälliger Schwankungen in den Daten ist. Verwenden Sie den Tooltip, um auf wichtige Messwerte wie R, R-Quadrat und p-Wert zuzugreifen.

Optimieren Sie die Interpretation von Liniendiagrammen für die Trendanalyse

Holen Sie das Beste aus Ihrem Liniendiagramm zur Trendanalyse heraus!

  • Infosymbol Bewegen Sie den Mauszeiger über das Infosymbol, um Informationen zu den statistischen Eigenschaften des zugrunde liegenden Modells und seiner Parameter anzuzeigen.

  • Zur Verdeutlichung erweitern Wenn Sie detailliertere Informationen benötigen und den gesamten Satz von Datenpunkten anzeigen möchten, erweitern Sie die Visualisierung oder setzen Sie Behälteranpassung Zu Keiner. Dies verbessert die Lesbarkeit des Diagramms.

Verstehen Sie die Einschränkungen der Trendanalyse

Die unten aufgeführten Einschränkungen beziehen sich auf die MicroStrategy ONE Update 11-Version. MicroStrategy arbeitet aktiv an der Verbesserung dieser Funktion und einige dieser Einschränkungen werden möglicherweise in zukünftigen Versionen behoben. Für die neuesten Informationen und Aktualisierungen empfehlen wir Ihnen, diese Seite regelmäßig zu besuchen. Wenn Sie diese Einschränkungen verstehen und berücksichtigen, können Sie die Trendanalysefunktion optimal nutzen und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen.

  • Attribut- und Metrikanforderungen Um genaue Vorhersagen zu erhalten, achten Sie darauf, in Ihren Fragen an Auto genau ein Attribut und eine Metrik zu verwenden. Abfragen, die diese Anforderung nicht erfüllen, führen möglicherweise nicht zu optimalen Trends.

  • Attributformulare berücksichtigen Das für die Trendanalyse verwendete Attribut sollte mindestens ein Formular vom Typ „Datum“, „Datum/Uhrzeit“ oder „Ganzzahl“ haben. Zeitstempeldaten werden nicht unterstützt.

  • Filtern von DateTime-Attributen Filter für Datumsangaben werden nicht unterstützt, wenn das Attribut vom Typ „DateTime“ ist.

  • Intelligente Attribute Trendanalysen mit intelligenten Attributen werden derzeit nicht unterstützt.

  • Datentyp zwischen Datenbank und Metadaten abgleichen Trendanalysen für Daten, die in einem Data Warehouse als Ganzzahl gespeichert, in den Metadaten jedoch als Datumsattribut definiert sind, werden nicht unterstützt.

  • Konsolidierung und Gruppierung Eine Trendanalyse anhand konsolidierter oder gruppierter Attributelemente ist derzeit nicht möglich.

  • Kartesische Verknüpfung Wenn in den Datensätzen eine kartesische Verknüpfung erkannt wird, wird keine Trendanalyse durchgeführt.

  • Weitere Informationen zum Trend Anschlussfragen zum zugrundeliegenden Trendalgorithmus werden in Auto Answers nicht unterstützt. Hierzu gehören Fragen wie: „Was ist der Achsenabschnittswert?“ Um weitere Informationen zu den statistischen Eigenschaften der Trendanalyse zu erhalten, verwenden Sie den Tooltip für Visualisierungen und das Infosymbol in Auto Answers.

  • Abgeleitete Objekte Trendanalysen können von Auto Answers nicht durchgeführt werden, wenn die angeforderte Metrik nicht in einem zugrunde liegenden Datensatz vorhanden ist und spontan als abgeleitete Metrik erstellt werden muss.

Trendanalyse - FAQs

Welche Methode zur Zeitreihentrendanalyse wird in der aktuellen Version verwendet?

Die in der neuesten Version verwendete Methode zur Zeitreihentrendanalyse heißt lineare Regression. Diese Methode ist beschrieben auf der OTexte Webseite. Sie können sich auf das Python-Modul statsmodel beziehen (Zeitreihenanalyse tsa - statsmodels 0.14.0) für weitere technische Details.

Welche Arten von Attributen und Metriken werden für eine erfolgreiche Trendanalyse benötigt?

Um Trends für Ihre Daten erfolgreich darzustellen, benötigen Sie entweder:

  • Einzelnes Attribut vom Typ „Datum“ oder „Datum/Uhrzeit“, einzelne Metrik von Interesse (empfohlen)

  • Einzelnes Attribut vom Typ „int“ – relevante Metrik (wenn das Datums-/Datumsuhrzeit-Attribut für die Zeitreihentrendanalyse nicht verfügbar ist)

Werden fehlende Daten in der Trendanalyse berücksichtigt?

Ja, der Algorithmus kann fehlende Werte für eine Metrik automatisch ergänzen, wenn entsprechende Zeitreihendaten vorliegen. Dies wird nur für die Berechnung durchgeführt, daher werden in der Ergebnisvisualisierung weiterhin fehlende Daten angezeigt. Der Algorithmus führt Vorwärts- und Rückwärtsfüllung durch und verwendet dabei je nach Richtung den benachbarten Wert. Die primäre Methode ist das Vorwärtsgreifen, bei dem der vorherige Nachbar übernommen wird. Wenn der erste Wert fehlt, wird zur Schätzung eines Wertes eine Rückwärtsfüllung ausgeführt.

Welche zeitbasierten Attributtrendanalyseebenen werden unterstützt?

Die zeitbasierte Attributtrendanalyse wird für Datums-, Datum/Uhrzeit- oder ganzzahlige Zeitattribute unterstützt. Solange ein Attribut einem der oben genannten Typen angehört, unterstützt der Algorithmus alle Zeitebenen.