Topik ini memperkenalkan dua metode analisis: garis bantu dan garis tren.
Informasi latar belakang
Analisis data deret waktu memungkinkan pemeriksaan data saat ini dari berbagai perspektif, memberikan pemahaman intuitif tentang tren dan anomali data.
Analisis data deret waktu mendukung dua metode: garis bantu dan garis tren.
Batasan
Fitur analisis data deret waktu didukung oleh grafik-grafik berikut:
Grafik | Garis bantu | Garis tren |
Grafik garis | ✓ | ✓ |
Grafik area | ✓ | ✓ |
Grafik area bertumpuk | ✓ | × |
Grafik area bertumpuk 100% | ✓ | × |
Grafik batang vertikal | ✓ | ✓ |
Grafik kolom bertumpuk | ✓ | × |
Grafik kolom bertumpuk 100% | ✓ | × |
Grafik batang | ✓ | ✓ |
Grafik batang bertumpuk | ✓ | × |
Grafik batang bertumpuk 100% | ✓ | × |
Grafik kombinasi | ✓ | ✓ |
Grafik tren indikator | × | × |
Grafik sebar | ✓ | × |
Grafik gelembung | ✓ | × |
Peringkat | ✓ | × |
Garis bantu
Garis bantu menampilkan perbedaan antara nilai suatu ukuran dengan nilai referensi, yang dapat berupa bidang statis, nilai terhitung, atau nilai kustom.
Anda dapat masuk ke atau konsol Quick BI internasional.
Di halaman Dashboard, klik ikon
di samping dashboard yang ingin Anda edit.Di halaman pengeditan dashboard, pilih grafik yang ingin Anda ubah.
Di tab Analisis pada panel data, klik Analisis data deret waktu diikuti oleh Garis bantu di samping ikon
.Di halaman Auxiliary Line, pilih tipe nilai referensi untuk garis bantu, dengan opsi termasuk Bidang statis, Nilai terhitung, Kustom.
Opsi Nilai terhitung memungkinkan pemilihan dari empat jenis: Rata-rata, Maksimum, Minimum, dan Median.
Opsi Kustom memungkinkan perhitungan kustom menggunakan bidang dan fungsi.
Klik OK untuk menerapkan garis bantu, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Garis tren
Garis tren menggambarkan tren perkembangan keseluruhan dari data saat ini. Pengaturan default untuk garis tren adalah otomatis, mencakup lima jenis: linier, logaritmik, eksponensial, polinomial, dan fungsi pangkat. Pilih tipe garis tren yang paling sesuai dengan data Anda, atau gunakan pengaturan otomatis agar sistem memilih yang paling cocok.
Prosedur
Di halaman Dashboard, klik ikon
di samping dashboard yang ingin Anda edit.Di halaman pengeditan dashboard, pilih grafik yang ingin Anda ubah.
Di tab Analisis pada panel data, klik Analisis data deret waktu diikuti oleh Garis tren di samping ikon
.Di halaman Garis tren, pilih ukuran untuk analisis, metode perhitungan untuk tren, tipe garis tren, dan periode tren untuk ekstrapolasi.
Klik OK untuk menampilkan efek garis tren, seperti yang diilustrasikan di bawah ini.
Deskripsi tipe
Linier
Garis tren linier adalah garis lurus yang paling baik mewakili dataset linier. Jika data Anda menunjukkan tren umum yang sesuai dengan garis lurus, Anda dapat memilih jenis garis tren ini.
Lihat gambar di bawah ini untuk mengonfigurasi garis tren linier.
Untuk membuat prediksi sederhana di masa depan, konfigurasikan periode ekstrapolasi; dalam contoh ini, ekstrapolasi 30 periode diatur.
Klik OK untuk menyelesaikan konfigurasi.
Data menunjukkan tren pertumbuhan linier secara umum dengan fluktuasi acak kecil. Model linier secara efektif mengurangi efek fluktuasi tersebut, mengungkap tren pertumbuhan jangka panjang yang mendasarinya.
Logaritmik
Garis tren logaritmik paling cocok untuk titik-titik data yang laju pertumbuhannya meningkat atau menurun sebelum stabil.
Lihat gambar di bawah ini untuk mengonfigurasi garis tren logaritmik.
Untuk membuat prediksi sederhana di masa depan, konfigurasikan periode ekstrapolasi. Dalam kasus ini, ekstrapolasi 20 periode diatur.
Klik OK untuk menyelesaikan konfigurasi.
Pertumbuhan data cepat di sekitar nilai 1, yang kemudian stabil mendekati 100.
Eksponensial
Garis tren eksponensial cocok untuk dataset yang meningkat atau menurun dengan laju yang semakin tinggi. Tidak seperti fungsi pangkat, perubahan eksponensial menjadi jauh lebih signifikan di tahap akhir.
Lihat gambar di bawah ini untuk mengatur garis tren eksponensial.
Untuk membuat prakiraan dasar, konfigurasikan periode ekstrapolasi; dalam kasus ini, ekstrapolasi 10 periode digunakan.
Klik OK untuk menyelesaikan pengaturan.
Polinomial
Gunakan garis tren polinomial ketika data menunjukkan fluktuasi.
Lihat gambar di bawah ini untuk mengonfigurasi garis tren polinomial.
Untuk prediksi sederhana di masa depan, konfigurasikan periode ekstrapolasi; dalam contoh ini, ekstrapolasi 10 periode diatur.
Klik OK untuk menyelesaikan konfigurasi.
Data menunjukkan dua fluktuasi, yang menunjukkan fungsi polinomial kubik. Puncak pertama terjadi sekitar 19 sebelum menurun, sedangkan yang kedua mencapai titik terendahnya sekitar 63 sebelum naik.
Data menunjukkan dua fluktuasi, sesuai dengan fungsi polinomial kubik. Puncak awal terjadi di dekat 19, diikuti oleh penurunan. Selanjutnya, lembah terbentuk di sekitar 63, setelah itu terjadi peningkatan.
Fungsi pangkat
Garis tren fungsi pangkat sangat ideal untuk data yang meningkat pada laju konstan.
Lihat gambar di bawah ini untuk mengatur garis tren fungsi pangkat.
Untuk membuat prakiraan dasar, Anda dapat memperpanjang garis tren dengan mengonfigurasi ekstrapolasi tambahan selama 10 periode, seperti yang ditunjukkan dalam contoh ini.
Klik OK untuk menyelesaikan pengaturan.
