Временные ряды: вопросы для собеседования (часть 2)
Line chart — стандарт для визуализации временных рядов: DAU, revenue, конверсия по дням. На собеседовании спрашивают, как показать сезонность, тренд и аномалии на одном графике, нужна ли ось Y с нуля и как сравнить несколько метрик с разными масштабами. Временные ряды — самый частый тип визуализации в аналитике.
Вопросы 6–10 из 20
6Вы хотите сравнить динамику двух метрик разных масштабов: `DAU` (Daily Active Users) и `revenue`. Как корректнее показать на одном графике относительные изменения без `dual axis`?
AНормировать обе серии как `index` от `baseline` (например, 100 в стартовой неделе)
BПостроить две оси Y (`dual axis`) и соединить линии
CСуммировать `DAU` (Daily Active Users) и `revenue` в одну метрику
DПоказать только ту метрику, что больше по числу
Ответ: `Index` позволяет сравнить относительную динамику метрик разного масштаба.
Нормировка к одному `baseline` делает серии сопоставимыми по процентным изменениям. `Dual axis` часто вводит в заблуждение из-за произвольного выбора масштаба.
7В 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 годы
DОтсортировать дни по величине сделок
Ответ: Слишком мелкая `granularity` при редких событиях даёт шум.
При малых объёмах дневные значения скачут из-за дискретности. Недельная агрегация снижает шум и позволяет увидеть тренд, не теряя смысл метрики.
8Вы следите за выполнением месячной цели по выручке. Какой график лучше всего подходит, чтобы видеть прогресс внутри месяца?
AТолько дневные значения без контекста
BГистограмма без оси времени
C`cumulative` выручка по дням месяца
D`index` от `baseline` в первый день месяца
Ответ: `Cumulative` удобно для прогресса к цели в рамках периода.
Кумулятивная кривая показывает, сколько уже накопили к текущему дню и как меняется скорость. Для диагностики причин полезно дополнить её обычной `time series` по дням.
9В отчёте за понедельник вы видите падение `orders` относительно воскресенья. У метрики есть недельная `seasonality`. Какое сравнение более корректно?
AСравнить понедельник с воскресеньем и объявить падение
BСравнить понедельник со средним за прошлые 30 дней без учёта дня недели
CСравнить понедельник с прошлым понедельником (`WoW` (Week-over-Week — неделя к неделе) по тому же дню недели)
DСравнить понедельник с максимальным днём месяца
Ответ: При недельной `seasonality` сравнивайте одинаковые дни недели (`WoW` (Week-over-Week — неделя к неделе)).
Понедельник и воскресенье часто системно различаются, и такое сравнение смешивает сезонность и тренд. `WoW` (Week-over-Week — неделя к неделе) по тому же дню недели лучше отделяет паттерн от изменений.
10Что означает `YoY` в контексте сравнения временных рядов?
AСравнение текущей недели с прошлой (`WoW`)
BСравнение текущего дня с предыдущим
CСравнение текущего месяца с предыдущим (`MoM`)
DСравнение текущего периода с тем же периодом прошлого года (`YoY`)
Ответ: `YoY` сравнивает одинаковые календарные периоды разных лет.
`YoY` помогает учитывать годовую `seasonality` (праздники, каникулы). Важно сравнивать сопоставимую `granularity`: месяц к месяцу или неделя к неделе.
Хотите тренировать интерактивно?
В приложении — таймер, прогресс, стрики и 1700+ вопросов по всем темам.
Тренировать в TelegramДругие темы: Визуализация данных