НОВОЕ😍 Рабочие процессы, структура компании, шаблоны и холст. Обновление Shtab 3.0 ➜
Попробовать бесплатно
Аналитика и данныеСтатистика

Временной ряд и его анализ

Последовательность наблюдений по одной величине во времени и методы её анализа: тренд, сезонность, прогноз.

КРАТКО
Временной ряд — это любая метрика, упорядоченная по времени: ежедневная выручка, часовые продажи, ежемесячные подписки. Анализ временных рядов помогает увидеть тренд, сезонность, циклы и сделать прогноз. Это особый класс задач, потому что обычные методы статистики плохо работают на данных, где соседние точки зависят друг от друга.
СИНОНИМЫ:временной ряданализ временных рядовпрогноз временных рядовtime series

Временные ряды есть почти в любой компании — продажи по дням, входящие заявки по часам, посещаемость сайта по неделям. Анализировать их грубой регрессией по «независимым» точкам обычно неправильно.

Что обычно ищут

  • Тренд — долгосрочное направление: рост, спад, плато.
  • Сезонность — повторяющиеся колебания: неделя, месяц, год.
  • Циклы — длинные повторения, не привязанные к календарю.
  • Аномалии — точки, заметно выпадающие из общей картины.

Какие методы используют

  • Простые — скользящие средние, экспоненциальное сглаживание.
  • Классические — ARIMA, SARIMA, ETS.
  • Современные — Prophet (Facebook), нейросети для длинных горизонтов прогноза.
  • Базовый прогноз «продолжим тренд и сезонность» — часто работает лучше, чем сложные модели в неопытных руках.
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
  • Для прогноза спроса, продаж, нагрузки
  • В анализе аномалий и инцидентов
  • В планировании запасов, найма, маркетингового бюджета
КОГДА НЕ СТОИТ
  • Когда данных за слишком короткий период — модель не успеет «увидеть» сезонность
  • Когда поведение метрики только что резко изменилось и история перестала быть показательной
ПРИМЕР

Команда поддержки строит модель прогноза входящих заявок по часам, чтобы лучше составлять графики смен. По двум годам истории видны сильные суточная и недельная сезонности, а также рост в начале каждого месяца после выкатки нового релиза. Модель Prophet даёт прогноз на 7 дней вперёд с приемлемой точностью, и это сразу помогает перераспределить операторов на пиковые часы.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ В SHTAB

Перед запуском сложной модели временных рядов проверьте, насколько хорошо работает простая база: «сегодняшнее значение равно значению неделю назад» или «среднее за последние 7 дней с поправкой на день недели». Если сложная модель не бьёт эту базу уверенно, она не стоит сопровождения.

Попробовать бесплатно

Вопросы про «Временной ряд и его анализ»

В обычной выборке точки считаются независимыми друг от друга. Во временном ряду соседние точки часто сильно связаны: вчерашняя выручка хорошо предсказывает сегодняшнюю. Из-за этого нельзя бездумно применять стандартные статистические методы и нужны отдельные модели, которые учитывают порядок наблюдений и повторяющиеся колебания.

Ещё из «Аналитика и данные»

Вся категория →
ARPU и ARPPU (средняя выручка на пользователя)

ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.

Business Intelligence (бизнес-аналитика)

Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.

DAU, WAU, MAU (активная аудитория за день, неделю и месяц)

Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.

Применяйте термины на практике

База знаний, задачи и цели — в одном сервисе. Бесплатно — без лимита по числу людей.

Попробовать бесплатноВсе термины