В B2B продукте в день бывает 0–3 сделки, график по дням слишком 'зубчатый'. Какая granularity чаще сделает time series читабельнее?
AПерейти на недельную агрегацию (
granularity = неделя)BПерейти на минутную агрегацию
CПостроить
cumulative за все годыDОтсортировать дни по величине сделок
Правильный ответ. Слишком мелкая
granularity при редких событиях даёт шум.Разбор
При малых объёмах дневные значения скачут из-за дискретности. Недельная агрегация снижает шум и позволяет увидеть тренд, не теряя смысл метрики.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В метрике выраженная годовая
seasonality (праздники, отпускные месяцы). Какое сравнение чаще корректнее для оценки роста?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» →