MicroStrategy ONE

Análise de tendências de série temporal

A análise de tendências de séries temporais é suportada em MicroStrategy Cloud ambientes e começando em MicroStrategy ONE (março de 2024), a análise de tendências de séries temporais é apoiada no MicroStrategy Cloud para plataforma governamental. Você só pode usar esse recurso em MicroStrategy Library (somente navegador da web) e estação de trabalho quando você se conecta a um Library servidor.

MicroStrategy ONE A atualização 11 introduz a análise de tendências lineares de séries temporais. A análise de tendências lineares de série temporal é um método robusto que permite às organizações reconhecer trajetórias ascendentes ou descendentes claras em seus dados históricos. Na sua essência, concentra-se em pontos de dados mapeados em intervalos de tempo consecutivos, com o objetivo principal de detectar tendências lineares consistentes sem as distrações de flutuações de curto prazo. Essa forma de análise se destaca pela precisão no mapeamento de desenvolvimentos de longo prazo e na orientação do planejamento estratégico. Ao aproveitar técnicas estatísticas sofisticadas, MicroStrategyA análise de tendências lineares do fornece uma interface simplificada e fácil de usar para detectar e compreender tendências persistentes em conjuntos de dados. Quer você seja cientista de dados, chefe de operações ou líder de vendas, esta ferramenta apresenta uma plataforma para compreender as trajetórias do mercado, fazer ajustes proativos e otimizar metas de longo prazo. Esse refinamento analítico substitui métodos tradicionais, muitas vezes tediosos, garantindo que os usuários economizem um tempo significativo enquanto extraem insights de maneira mais eficaz.

Acesse o recurso de análise de tendências de série temporal

A análise de tendência linear de série temporal faz parte do MicroStrategy AI pacote complementar e está disponível para MicroStrategy Cloud Clientes de Meio Ambiente (MCE) começando em MicroStrategy ONE Atualização 11 (setembro de 2023). Somente usuários e grupos de usuários com o Use o assistente automático e visualizações de ML privilégio pode acessar o gráfico de linhas de análise de tendência linear.

A análise de tendência linear está disponível das seguintes maneiras:

  • Por meio da galeria de visualização em um painel, usando uma interface de arrastar e soltar para criar uma visualização de gráfico de linhas de análise de tendência linear.

  • Auto pode utilizar consultas em linguagem natural para realizar análises de tendências.

Crie gráficos de linhas de análise de tendências

  1. Abra um painel para edição.

  2. Na barra de ferramentas superior, clique em Inserir visualização Visualização .

  3. Escolher Entendimento > Gráfico de linhas de tendência linear .

  4. Arraste um atributo de métrica e tempo do painel Conjuntos de dados para o painel Editor.

  5. Veja a visualização renderizada. Você pode rolar para a direita para visualizar todos os valores fornecidos, se necessário.

Personalize a aparência dos gráficos de linhas de análise de tendência linear

Faça com que sua tendência se destaque visualmente personalizando a aparência do seu gráfico de linhas de tendência. Ajuste cores, fontes e rótulos de acordo com suas preferências e crie um gráfico que não seja apenas esclarecedor, mas também tenha uma ótima aparência.

Por padrão, a linha de tendência utiliza a primeira cor da paleta de cores escolhida. No entanto, os usuários podem personalizar a cor, os rótulos de dados, os marcadores e a linha divisória do gráfico de linhas de tendência no painel Formato.

Personalize linhas e linhas de tendência

  1. No painel Formato, clique em Texto e Formulário .

  2. Selecione Linha de tendência no menu suspenso.

  3. Escolha um estilo e cor de linha de tendência.

  4. Selecione Rótulos e forma de dados no menu suspenso.

  5. Sob Forma, selecione um estilo de linha e uma cor.

Ajuste do contêiner de visualização

A visualização Tendência de série temporal aparece no modo compacto por padrão. Todos os dados são condensados para que apareçam no contêiner de visualização de ponta a ponta. Se você quiser ver detalhes mais granulares, mude para Ajuste do recipiente: Nenhum.

  1. No painel Formato, clique em Opções de visualização .

  2. No Ajuste do contêiner menu suspenso, selecione uma opção. Nenhum permite rolar horizontalmente para visualizar seus pontos de dados com mais detalhes.

Use respostas automáticas para análise de tendências lineares

Para obter insights da análise de tendências lineares usando Respostas Automáticas, basta formular sua consulta de tendências em linguagem cotidiana. Por exemplo, pergunte “Qual é a tendência de lucro no último ano?” O Auto Answers oferece uma análise de tendências precisa com base na sua pergunta, na compreensão abrangente do seu conjunto de dados e em métodos estatísticos refinados.

A resposta do Auto Answer consiste em uma descrição clara em linguagem natural da tendência linear observada juntamente com uma visualização de gráfico de linhas de tendência, garantindo que você tenha uma perspectiva clara sobre o caminho histórico da tendência. A visualização é renderizada para ajustar todos os pontos de dados do intervalo de entrada em compact . Isso permite que você analise rapidamente seus dados e entenda melhor sua relação com a linha de tendência. Para aprofundar o resultado, o modo expandido da visualização encontra-se no canto superior direito.

Veja como você pode se aprofundar nas previsões usando Respostas Automáticas. As respostas automáticas estão no modo expandido para os seguintes exemplos:

  • Tendência dos últimos meses Comece com um determinado conjunto de dados de vendas mensais. Você pode pedir ao Auto Answers para traçar a tendência de vendas dos últimos meses. O algoritmo lida com a tarefa habilmente, mesmo se você estiver solicitando uma tendência para um ano inteiro com base em dados mensais.

    Faça a pergunta: "Qual foi a tendência do nosso lucro nos últimos 6 meses?"

  • Tendência ao longo dos períodos As respostas automáticas também podem lidar com a geração de tendências ao longo do tempo. Use dados históricos mensais para traçar tendências de eventos passados.

    Faça a pergunta: “Qual foi a tendência de unidades vendidas por mês em 2022?”

  • Aplicando Filtros A análise de tendências também pode ser filtrada. O exemplo abaixo demonstra a análise de tendências dos últimos três meses, considerando uma categoria específica como música. Lembre-se de que o atributo mês é representado como um número inteiro e não como um valor baseado em tempo.

    Faça a pergunta: "Qual foi a tendência de unidades vendidas para a categoria musical nos últimos três meses?"

Dicas e práticas recomendadas

Dicas para perguntas eficazes sobre análise de tendências

  • Use linguagem natural Auto entende a linguagem coloquial. Enquadre suas perguntas de forma natural, como se estivesse perguntando a um colega.

  • Incluir objetos relevantes Inclua os atributos e métricas necessários em sua pergunta para garantir que o Auto entenda o contexto.

  • Aproveite o recurso de preenchimento automático Para uma análise ideal de tendências usando o Auto, é recomendável escolher métricas e atributos nas sugestões de preenchimento automático. Isso garante uma compreensão precisa do Auto para uma análise precisa de tendências.

  • Evite ambiguidade Mantenha suas perguntas claras e inequívocas. Consultas complexas ou complicadas podem levar a respostas imprecisas.

  • Falha na análise de tendências para níveis incompatíveis Solicitar análise de tendências de dados de nível inferior em relação a dados de nível superior resulta em uma falha na análise de tendências. Por exemplo, se os dados do seu painel estiverem no nível mensal e você solicitar uma análise de tendência para os valores da semana ou do dia, isso não será viável devido a uma discrepância no nível dos dados.

  • Significado estatístico Se o Automático detectar um valor p alto ou valores baixos de R ao quadrado, a resposta contém uma cláusula de que a tendência não é significativa. Isso significa que a tendência observada provavelmente se deve a flutuações aleatórias nos dados, e não ao padrão ou modelo subjacente real que não fornece um bom ajuste para seus dados.

    MicroStrategy recomenda sempre verificar as propriedades estatísticas da análise de tendências. Passe o mouse sobre o ícone de informações no canto superior direito da visualização para acessar métricas críticas como R, R-quadrado e valor-p.

Melhores práticas ao usar a análise de tendências

  • Garanta um volume de dados suficiente para uma análise precisa de tendências

    Para obter resultados de análise de tendências mais precisos, é importante garantir que o volume de dados seja suficientemente substancial. É necessário haver pelo menos três pontos de dados para executar uma análise de tendências.

  • Use dados contínuos baseados em tempo de alta qualidade para análise de tendências

    Enquanto MicroStrategy executa um processamento leve de dados antes da análise de tendências, como o preenchimento de dados métricos ausentes, é aconselhável realizar análises de tendências em dados contínuos e de alta qualidade baseados no tempo. Os resultados da análise de tendências podem ser comprometidos se houver uma quantidade significativa de dados métricos ausentes. É importante observar que a análise de tendências pode falhar ou produzir resultados abaixo do ideal se os atributos contiverem valores NULL ou NaN (Not-a-Number). Embora o algoritmo preencha valores de métricas ausentes, isso pode levar a uma análise de tendência imprecisa.

  • Significado estatístico

    Ao conduzir análises de tendências lineares de séries temporais, é crucial considerar a significância estatística da tendência observada. A significância estatística fornece uma medida objetiva para saber se a tendência observada é provavelmente devida a um padrão subjacente real ou meramente um resultado de flutuações aleatórias nos dados. Use a dica de ferramenta para acessar métricas críticas como R, R-quadrado e valor p.

Otimize a interpretação do gráfico de linhas de análise de tendências

Aproveite ao máximo o visual do gráfico de linhas de análise de tendências!

  • Ícone de informações Passe o mouse sobre o ícone de informações para ver informações sobre as propriedades estatísticas do modelo subjacente e seus parâmetros.

  • Expanda para maior clareza Se precisar de informações mais detalhadas e exibir todo o conjunto de pontos de dados, expanda a visualização ou defina Ajuste do contêiner para Nenhum. Isso melhora a legibilidade do gráfico.

Entenda as limitações da análise de tendências

As limitações abordadas abaixo estão associadas ao MicroStrategy ONE Versão da atualização 11. MicroStrategy está trabalhando ativamente para aprimorar esse recurso e algumas dessas limitações poderão ser abordadas em versões futuras. Para obter as informações e atualizações mais recentes, recomendamos que você visite esta página periodicamente. Ao compreender e considerar essas limitações, você pode aproveitar ao máximo o recurso de análise de tendências e obter insights significativos.

  • Requisitos de atributos e métricas Para previsões precisas, certifique-se de usar exatamente um atributo e uma métrica em suas perguntas ao Auto. As consultas que não atendem a esse requisito podem não gerar tendências ideais.

  • Considere formulários de atributos O atributo usado para análise de tendências deve ter pelo menos um formato com tipo de data, datahora ou número inteiro. Os dados de carimbo de data/hora não são suportados.

  • Filtrando atributos DateTime Filtros em datas não serão suportados se o atributo for do tipo DateTime.

  • Atributos Inteligentes A análise de tendências com atributos inteligentes não é suportada atualmente.

  • Combine o tipo de dados entre banco de dados e metadados A análise de tendências em dados armazenados como um número inteiro em um data warehouse, mas definidos como um atributo de data em metadados, não é suportada.

  • Consolidação e Agrupamento A análise de tendências em relação a elementos de atributos consolidados ou agrupados não é possível neste momento.

  • Junção cartesiana A análise de tendências não é realizada quando uma junção cartesiana é detectada no(s) conjunto(s) de dados.

  • Informações adicionais sobre tendência Perguntas de acompanhamento sobre o algoritmo de tendência subjacente nas Respostas Automáticas não são suportadas. Isto inclui perguntas como: "Qual é o valor de interceptação?" Para obter mais informações sobre as propriedades estatísticas da análise de tendências, use a dica de ferramenta para visualizações do ícone de informações em Respostas Automáticas.

  • Objetos derivados A análise de tendências não pode ser realizada por Respostas Automáticas se a métrica solicitada não estiver presente em um conjunto de dados subjacente e precisar ser criada como uma métrica derivada imediatamente.

Análise de Tendências - Perguntas Frequentes

Qual método de análise de tendências de série temporal é usado na versão atual

O método de análise de tendência de série temporal usado na versão mais recente é chamado regressão linear. Este método é descrito no OTextos local na rede Internet. Você pode consultar o módulo Statsmodel Python (Análise de série temporal tsa - statsmodels 0.14.0) para mais detalhes técnicos.

Que tipos de atributos e métricas são necessários para uma análise de tendências bem-sucedida?

Para traçar tendências com sucesso para seus dados, você precisa:

  • Atributo único do tipo data ou métrica única de data e hora de interesse (recomendado)

  • Atributo único do tipo métrica int de interesse (quando o atributo data/datahora não está disponível para análise de tendência de série temporal)

Os dados faltantes são tratados na análise de tendências?

Sim, o algoritmo pode preencher automaticamente os valores ausentes de uma métrica se tiver dados de série temporal correspondentes. Isso é feito apenas para o cálculo, portanto a visualização do resultado ainda mostrará os dados faltantes. O algoritmo usa preenchimento direto e reverso, usando o valor vizinho, dependendo da direção. O método principal é o forward grab, que pega o vizinho anterior. Se o primeiro valor estiver faltando, o preenchimento reverso será executado para estimar um valor.

Quais níveis de análise de tendências de atributos baseados em tempo são suportados?

A análise de tendência de atributos baseada em tempo é suportada para atributos de data, DateTime ou de tempo baseados em número inteiro. Contanto que um atributo seja um dos tipos acima, o algoritmo suporta todos os níveis de tempo.