Ana içeriğe geç

STL_Seasonal - grafik fonksiyonu

STL_Seasonal bir zaman serisi ayrıştırma fonksiyonudur. Bu fonksiyon, STL_Trend ve STL_Residual ile birlikte bir zaman serisini mevsimsel, eğilimsel ve artık bileşenlerine ayrıştırmak için kullanılır. STL algoritması bağlamında, bir giriş metriği ve diğer parametreler verili kabul edildiğinde, gerek tekrarlanan bir mevsimsel deseni gerekse genel bir eğilimi tanımlamak için zaman serisi ayrıştırma kullanılır. STL_Seasonal fonksiyonu, bir zaman serisinde mevsimsel bir deseni tanımlayabilir ve bunu verilerin sergilediği genel eğilimden ayırır.

Üç STL fonksiyonu, basit bir toplam aracılığıyla giriş metriği ile ilgilidir:

STL_Trend + STL_Seasonal + STL_Residual = Giriş metriği

STL (Loess kullanarak mevsimsel ve eğilimsel ayrıştırma) veri düzgünleştirme teknikleri kullanır ve girdi parametreleri aracılığıyla kullanıcının, yapılan hesaplamaların dönemselliğini ayarlamasına izin verir. Dönemsellik, girdi metriğinin (bir hesaplama) zaman boyutunun analizde segmentlere ayrılma şeklini belirler.

STL_Seasonal en azından bir girdi metriği (target_measure) ve period_int değişkeni için bir tamsayı değeri alır ve bir kayan nokta değeri döndürür. Girdi metriği, zaman boyutunda değişen bir toplama biçiminde olacaktır. İsteğe bağlı olarak, düzgünleştirme algoritmasını ayarlamak üzere, seasonal_smoother ve trend_smoother için değerler dahil edebilirsiniz.

Doğrudan bir grafiğin ifade düzenleyicisine girerek veya bir hesaplamaya Saat serisi ayrıştırma değiştiricisini ekleyerek bu işlevle çalışabilirsiniz. Ayrıca analiz türü olarak İçgörü Danışmanı içinde de kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Zaman serisinin bozulması ve İçgörü Danışmanı analiz türleri.

Söz Dizimi:  

STL_Seasonal(target_measure, period_int [,seasonal_smoother [,trend_smoother]])

Dönüş verileri türü: dual

Bağımsız Değişkenler
Bağımsız Değişken Açıklama
target_measure

Seasonal ve Trend bileşenlerine ayırma hesaplaması. Bu, zaman boyutu boyunca değişen Sum(Satışlar) veya Sum(Yolcular) gibi bir hesaplama olmalıdır.

Bu, sabit bir değer olmamalıdır.

period_int

Veri setinin periyodikliği. Bu parametre, sinyalin bir dönemini veya mevsimsel döngüsünü oluşturan ayrık adımların sayısını temsil eden bir tamsayı değeridir.

Örneğin zaman serisi yılın her çeyreği için bir kısıma ayrılırken, periyodikliği Yıl olarak tanımlamak için period_int değişkenini 4 değerine ayarlamalısınız.

seasonal_smoother

Mevsimsel düzgünleştiricinin uzunluğu. Bu bir tek tamsayı olmalıdır. Mevsimsel düzgünleştirici, birkaç dönem içinde görülen mevsimsel değişkenlikteki belirli bir aşamanın verilerini kullanır. Her dönem için zaman boyutunun ayrık bir adımı kullanılır. Mevsimsel düzgünleştirici, düzgünleştirme için kullanılan dönem sayısını gösterir.

Örneğin, zaman boyutu aya göre dilimlere ayrıldıysa ve dönem Yıl (12) ise, mevsimsel bileşende her yılın her bir ayı gerek o yıldaki gerekse bitişik yıllardaki aynı ayın verilerinden hesaplanacak şekilde işlem yapılır. seasonal_smoother değeri, düzgünleştirme için kullanılan yılların sayısıdır.

trend_smoother

Eğilim düzgünleştiricinin uzunluğu. Bu bir tek tamsayı olmalıdır. Eğilim düzgünleştirici, period_int parametresi ile aynı zaman ölçeğini kullanır ve değeri düzgünleştirme için kullanılan parçacıkların sayısıdır.

Örneğin, bir zaman serisi aylara göre dilimlendiyse, eğilim düzgünleştirici düzgünleştirme için kullanılan ay sayısı olur.

STL_Seasonal grafik fonksiyonu, genellikle şu fonksiyonlarla birlikte kullanılır:

İlgili fonksiyonlar
Fonksiyon Etkileşim
STL_Trend - grafik fonksiyonu Bir zaman serisinin eğilim bileşenini hesaplamak için kullanılan fonksiyon budur.
STL_Residual - grafik fonksiyonu Bir girdi metriğini mevsim ve eğilim bileşenlerine ayırırken, hesaplamadaki değişkenliğin bir kısmı bu iki ana bileşenin ikisine de sığmaz. STL_Seasonal fonksiyonu, ayrıştırmanın bu bileşenini hesaplar.

Bu fonksiyonun nasıl kullanılacağını gösteren tam bir örnek içeren eğitim için bkz. Eğitim - Qlik Sense içinde zaman serisinin bozulması.

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız, bize bildirin, düzeltelim!