На time series вы видите повторяющиеся провалы каждые 7 дней. Что это скорее всего означает?
AЕсть недельная
seasonality (паттерн по дням недели)BВ данных обязательно баг и их нужно удалить
CМетрика линейно растёт, потому что провалы повторяются
DЭто эффект
cumulativeПравильный ответ. Регулярное повторение с фиксированным периодом — признак
seasonality.Разбор
Недельные провалы часто связаны с различиями будни/выходные. Для оценки тренда используйте WoW по одинаковым дням и/или rolling average.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
На
time series вы видите повторяющиеся провалы каждые 7 дней. Что это скорее всего означает?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?
- Дневная метрика `DAU` (Daily Active Users) сильно шумит. Какой приём поможет показать тренд, не потеряв исходные значения?
- Все вопросы по «Временные ряды» →