시계열 집계, 미적분과 신호 처리 카드

한 시계열의 시간 창을 집계하거나, 여러 시계열의 같은 시각을 함께 계산할 수 있습니다. 누적값, 적분 및 표본화에서는 계산 범위와 보간 설정도 결과에 영향을 줍니다.

입력과 사용 문맥

선택 가능한 집계 지표와 시간 가중 집계의 조건은 시계열 집계 가이드를 따릅니다.

Rolling aggregate

입력의 각 관측점마다 그 시각까지의 이동 창에 집계 함수를 적용합니다. 창은 현재 점을 포함한 이전 값들로 계산합니다.

• 창이 1주이고 집계가 average이면 각 점은 이전 1주 평균입니다.
• 창이 3일이고 집계가 sum이면 각 점은 이전 3일 합계입니다.

평균으로 평활한 곡선을 만들거나 이동 합계를 계산할 때 사용할 수 있습니다.

Periodic aggregate

고정 주기별로 집계하여 데이터점 수를 줄입니다. 일별 데이터에 1주 평균을 적용하는 경우를 비교하면 다음과 같습니다.

Cumulative aggregate

시계열 전체 또는 지정한 기간의 누적 집계값을 표시합니다. 예를 들어 Disney 주식의 배당 지급 시계열에 누적 sum을 적용하면 시각별 배당 누계를 볼 수 있습니다.

Only accumulate over view range는 기본적으로 켜져 있습니다. 기본 계산 범위는 현재 화면에 표시한 범위이며, 시계열 전체를 누적하려면 이 토글을 false로 바꿉니다.

Derivative

각 관측점의 변화율을 계산합니다. 기본 시간 단위는 초이며 다른 시간 단위로 바꿀 수 있습니다. 시간 단위 변경은 Y축의 변화율 단위에 영향을 주며 곡선의 변화 패턴은 유지합니다.

평탄한 구간을 찾으려면 미분 시계열이 0에 가까운 기간을 Time series search로 검색할 수 있습니다.

Integral

곡선 아래의 면적을 계산하여 적분 시계열을 만듭니다. 계산할 시간 단위를 선택하고 Integration Method를 Linear, LHS 또는 RHS로 설정할 수 있습니다.

• Linear는 인접 관측 사이를 선형으로 연결하여 적분합니다.
• LHS는 구간 왼쪽 값을 사용합니다.
• RHS는 구간 오른쪽 값을 사용합니다.

Only accumulate over view range는 기본적으로 꺼져 있으므로 시계열 전체 범위를 적분합니다. 확대해서 보고 있는 범위만 적분하려면 이 토글을 true로 바꿉니다.

같은 이름의 토글이어도 Cumulative aggregate의 기본값은 true, Integral의 기본값은 false입니다.

Digital Signal Processing (DSP) filter

입력 시계열의 노이즈를 줄이기 위한 신호 처리 필터입니다. 이동 평균 등 집계 기반 평활화 외에 필터 알고리즘과 주파수 응답을 정하여 사용할 수 있습니다.

알고리즘은 Butterworth, Chebyshev 또는 Inverse Chebyshev 중에서 고릅니다. 각 알고리즘에 다음 응답 중 하나를 지정합니다.

Sample

기존 시계열을 일정한 주기로 재표본화합니다. 매일 수집하는 데이터에서 일부 날짜가 빠졌거나, 일별 데이터를 시간별 또는 주별 주기로 바꾸려는 경우에 사용할 수 있습니다.

새 점은 기존 점 사이를 보간하여 계산합니다. 입력의 보간 방식에 맞춰 원하는 주기를 설정합니다.

여러 시계열의 Linear aggregation

여러 시계열의 같은 시각을 함께 집계합니다. 한 시계열의 시간 창을 계산하는 Rolling aggregate나 Periodic aggregate와는 집계 방향이 다릅니다.

시계열을 가진 객체 집합, 표의 시계열 열, 그룹 플롯 또는 수동 입력으로 대상 시계열들을 정할 수 있습니다. 다음 작업에서 Visualize > Linear aggregation을 선택합니다.

입력들의 관측 시각이 다르면 보간과 부분 집계에 따라 결과가 달라집니다. 실제 점만 합치는 Combine time series와 구분합니다.

Transform table에서는 Time series group linear aggregation이라는 변환을 사용합니다. Group by 결과인 시계열 그룹 열에 적용해야 합니다.

연결된 객체의 시계열 집계

Linked series aggregation은 객체 하나에서 시작하여 연결 객체를 찾고, 그 객체들의 지정한 시계열을 선형 집계합니다.

이벤트에 맞춰 정렬한 뒤 집계

Event options를 사용하면 이벤트 구간을 잘라 시작 시각에 정렬한 뒤 집계할 수 있습니다.

1. 같은 시작 객체에서 이벤트 객체를 탐색합니다.
2. 이벤트의 시작 및 끝 시각 속성을 지정합니다.
3. 시계열 객체와 이벤트 객체 사이의 공통 키를 지정합니다.
4. 공통 키로 두 객체 집합을 inner join합니다.
5. 시계열을 연결된 이벤트의 시작과 끝으로 필터링하고 이벤트 시작에 상대적으로 정렬한 뒤 집계합니다.

결과 시계열은 상대 시간입니다.

이 구조로 여러 실행의 평균과 변동 범위를 제공하려면 참조 프로파일을 구성할 수 있습니다.

Segment statistics

Filter time series의 결과가 빈 구간으로 나뉘어 있을 때 각 연속 구간의 평균, 최댓값 또는 표준편차 같은 통계를 계산합니다.

이 카드는 Sunset 단계로 더 이상 갱신되지 않지만 표준 카드와 표 안의 변환에서 계속 지원합니다. 새 구성에는 이벤트별로 구간을 정의하는 Event statistics를 권장합니다.