❶ 고급 분석
Rolling window(롤링 윈도우)
변동성이 많은 데이터에서 통계값으로 데이터를 나타낼 수 있는 기능입니다.
예를 들어 아래와 같이 날짜 단위를 month, ROLLING 함수를 mean, 기간을 3으로 설정하면
3개월 단위의 이동평균값을 나타낼 수 있습니다.
이동평균값을 이용하면 차트의 잡음을 제거하여 추세의 흐름을 더 용이하게 파악할 수 있습니다.
ROLLING 함수 : 설정한 기간/단위 별로 메트릭을 집계할 함수를 선택합니다.•
cumsum : 그래프를 누적 그래프로 나타냅니다.
•
sum : 지정된 기간 단위로 합을 나타냅니다.
•
std : 지정된 기간 단위로 표준편차를 나타냅니다.
•
mean : 지정된 기간 단위의 이동평균값을 나타냅니다.
기간 : 시간 패널에서 설정한 시간 단위를 기준으로 몇 포인트를 묶어 나타낼지 설정합니다. 최소 기간 : 최소 기간 이하로 구성된 집계값은 차트에 표시하지 않습니다.•
모든 데이터 포인트가 동일한 값으로 계산되도록 하려면 기간과 최소 기간을 일치시켜야합니다.
Time Comparison(기간 비교)
과거의 값과 일정 주기 이전의 값을 비교해주는 기능입니다.
예를 들어 아래와 같이 1년 전 값을 차트에 함께 나타내어 비교하는 그래프를 그릴 수 있습니다.
이 기능은 시간 패널에서 시간 범위를 지정한 후 사용할 수 있습니다.
시간 이동 : 비교하고자하는 기간을 선택합니다. 계산 유형 : 지정한 기간과 비교할 방법을 선택합니다.•
Actual values : 선택한 시점의 값을 비교할 시점에 함께 표시합니다.
•
Difference : 비교할 시점과 선택한 시점의 차를 나타냅니다.
Resample(시간 간격 재조정)
시계열 차트에서 원본 데이터의 기간을 조정하고 싶을 때 사용합니다.
RULE : 설정한 기간으로 메트릭이 그룹화됩니다. FILL METHOD : 데이터를 업샘플링(분, 초 단위로 데이터량을 증가시킴)할 때 결측치를 채우는 방법이나, 데이터를 다운샘플링(일, 월 단위로 데이터량을 감소시킴)할 때 데이터를 선택하는 방법을 설정합니다.
•
Null imputation : 누락된 데이터를 Null값으로 채웁니다.
•
Zero imputation : 누락된 데이터를 0으로 대체합니다.
•
Linear interpolation : 누락된 데이터를 선형보간법으로 결측치를 채웁니다.
•
Forward values : 누락된 데이터를 이전 그룹화 값으로 대체합니다.
•
Backward values : 누락된 데이터를 다음 그룹화 값으로 대체합니다.
•
Median values : RULE에 설정한 기간의 중간값으로 결측치를 대체합니다.
•
Mean values : RULE에 설정한 기간의 평균값으로 결측치를 대체합니다.
•
Sum values : RULE에 설정한 기간의 합으로 결측치를 대체합니다.
❷ 주석 레이어
차트 위에 특정 날짜 또는 기간을 표시하기 위해 사용합니다.
아래와 같이 설정 - 주석 레이어 에서 원하는 날짜/기간을 설정해준 후,
차트 설정 시에 주석 레이어 에서 사용해주면 됩니다.
1. 설정에서 주석 레이어를 클릭합니다.
2. 주석 레이어를 먼저 추가한 후, 그 안에 주석들을 추가해 줍니다.
3. 차트 설정창의 주석 레이어 패널에서 설정해둔 주석 레이어와 주석 스타일, 색상 등을 선택해줍니다.
Event : 특정 일자를 차트 위에 나타냅니다. 아래의 예시에서는 차트 위에 12월 1일을 나타냅니다.
Interval : 특정 기간을 차트 위에 나타냅니다. 아래의 예시는 차트 위에 12월 한 달을 나타냅니다.
❸ 예측 분석
X축이 시간으로 구성되어 있는 그래프에서,
기존 데이터를 읽어 이후의 기간에 대한 예측범위를 나타낼 수 있습니다.
예측 기능 사용 체크박스를 선택하여 활성화시킨 후 차트를 업데이트해주면 표시됩니다.
예측 기간 : 몇 기간을 예측할지를 지정합니다. 기간은 시간 단위의 설정에 따릅니다.•
만약 시간 단위를 Month, 예측 기간을 10으로 설정했다면 10개월동안의 예측범위를 구합니다.
신뢰 구간 : 실제값을 포함할 가능성이 높은 구간의 범위를 0부터 1사이에서 설정합니다.•
만약 신뢰 구간을 0.8으로 설정한다면 예측 범위 내에 실제 값이 있을 가능성이 80%라고 해석할 수 있습니다.
SEASONALITY : 데이터가 주기성을 가지고 있을 경우, 해당 드롭다운에서 Yes로 설정해줍니다.