Дневная метрика DAU (Daily Active Users) сильно шумит. Какой приём поможет показать тренд, не потеряв исходные значения?
AДобавить 7‑дневный
rolling average поверх дневной линииBПерейти на годовую агрегацию
CУбрать выходные из данных
DСортировать точки по величине, а не по дате
Правильный ответ.
Rolling average сглаживает шум, сохраняя смысл time series.Разбор
Скользящее среднее уменьшает случайные колебания и помогает увидеть тренд. Полезно подписать окно и не скрывать исходную линию полностью.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В отчёте за понедельник вы видите падение
orders относительно воскресенья. У метрики есть недельная seasonality. Какое сравнение более корректно?Ещё вопросы по теме «Временные ряды»
- Промо-акция шла только 2 дня (пт–сб). Хотите увидеть её эффект на заказах на графике `time series`. Какая `granularity` наиболее уместна?
- Вы строите график выручки магазина как `time series` по дням. Какую агрегацию по дням выбрать для `revenue`?
- В ежедневной `time series` событий один день трекинг был сломан: данных нет, но пользователи были. Как корректнее отобразить этот день на графике?
- Сегодня среда. Вы делаете `WoW` (Week-over-Week — неделя к неделе) сравнение продаж 'эта неделя vs прошлая'. Чем опасно сравнивать неполную текущую неделю с полной прошлой, и что делать?
- У метрики выраженная недельная `seasonality` (выходные ниже). Какое окно `rolling average` чаще всего логично, чтобы сгладить именно недельный цикл?
- Все вопросы по «Временные ряды» →