時間序列分析概覽

追蹤進度、預估影響等方法概覽。

什麼是時間序列分析？

時間序列是一種資料集，其中每一列代表不同時間點的事件或量測。例如，範例資料庫中的所有表格都是時間序列資料集，因為每一列都有「建立於」時間戳記。 事實表格 也可以用於時間序列分析。

時間序列分析結合了指標和資料視覺化，以回答商業問題，例如

• 我的營收隨著時間推移是成長、萎縮還是停滯不前？
• 我的客戶何時會回流（或不回流）？
• 我的客戶隨著時間推移從我的業務中獲得更多價值嗎？

趨勢

趨勢會追蹤不同時間段內的 度量 或指標。

在分析趨勢時，您會想要選擇與您的業務相符的時間段。例如，如果您每週在部落格上發布新內容，您會查看每週的受眾參與度指標。如果您的業務使用每月訂閱模式，您會每月追蹤您的訂閱收入。

在 Metabase 中分析趨勢

• 比較時間段 說明如何一次取得一年的總收入，以便您可以比較年同比收入。本教學課程也涵蓋了月同比和季同比比較。
• 視覺化時間段 提供您關於如何組織和呈現單一儀表板上來自不同問題的趨勢的提示。
• 變動率 計算資料集中所有月份的百分比指標，並將趨勢視覺化為折線圖。您也將學習如何在圖表工具提示中顯示額外背景資訊。
• SQL 中的日期 是 變動率 的 SQL 配套。
• 「趨勢」視覺化類型是從前一個時間段到目前時間段的差異快照。

滾動指標

具有滾動指標的趨勢會計算移動視窗上的指標。例如，您不會計算每個日曆月的收入，而是計算移動 30 天期間的收入

• 1 月 1 日至 1 月 30 日
• 1 月 2 日至 1 月 31 日
• 1 月 3 日至 2 月 1 日
• 依此類推，直到 1 月 28 日至 2 月 28 日

最常見的滾動指標類型是滾動平均值（有時稱為移動平均值）。滾動指標很有用，因為它們可以消除資料中的季節性和雜訊。

例如，客戶流失率通常計算為滾動指標，因為訂閱取消可能發生在日曆月中的任何時間。

KPI

有些指標比平均值或比率更能總結一組數字。這些指標通常用作關鍵績效指標 (KPI)。

例如，客戶終身價值 (CLV 或 LTV) 是一個指標，它使用平均歷史支出和預測的未來支出的組合來估計客戶價值。

LTV 等指標的趨勢可以更好地表示您的業務狀況（與平均值或比率相比），因為 LTV 計算基於更多資訊。

使用 Metabase 衡量 LTV

• 計算 LTV：您做錯了嗎？ 簡要介紹何時計算 LTV 以及如何解釋結果。
• 使用 SQL 計算 LTV 是一個進階 SQL 教學課程，它使用收入、有效訂閱和客戶流失率來計算 LTV 的每月變化。

下一步：時間序列的期間與期間比較

如何透過比較兩個或多個時間段來衡量指標隨時間推移的變化。

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