مُصوِّر السلاسل الزمنية

ارفع ملف CSV يحتوي على عمود تاريخ، اختر عمودًا واحدًا أو أكثر من القيم الرقمية، واحصل فورًا على مخطط خطي تفاعلي — مباشرةً في متصفحك. أضف متوسطًا متحركًا مركزيًا لتخفيف الضوضاء وكشف الاتجاهات الكامنة.

ما هي السلسلة الزمنية؟

السلسلة الزمنية هي تسلسل من نقاط البيانات مرتبة بترتيب زمني: أسعار الأسهم اليومية، درجات الحرارة الساعية، حركة المرور الأسبوعية على الويب. يكون الوقت دائمًا على المحور الأفقي، وتظهر الكميات الرقمية على المحور العمودي.

تساعدك رؤية السلسلة الزمنية على الإجابة عن أسئلة من قبيل:

• هل هناك اتجاه تصاعدي أو تنازلي على مدى الفترة؟
• هل توجد أنماط موسمية — ذروات وقيعان تتكرر في فترات منتظمة؟
• هل توجد قفزات أو انهيارات مفاجئة تشير إلى أحداث خارجية؟
• ما مقدار التقلب (التغير اليومي) بالنسبة للاتجاه العام؟

المتوسط المتحرك

المتوسط المتحرك البسيط (SMA) يُخفف السلسلة بتحل كل قيمة بمتوسط نافذة من القيم المحيطة. يستخدم هذا الأداة SMA مركزيًا: لحجم نافذة w، تكون القيمة المُخففة عند الفهرس i هي متوسط الفهارس من i − ⌊w/2⌋ إلى i + ⌊w/2⌋. تُحذف النقاط الحدية التي لا تملك نافذة كاملة بدلًا من ملئها بالأصفار.

اختيار حجم النافذة المناسب:

• صغير (3–5): تخفيف خفيف يحافظ على التفاصيل — مناسب للبيانات اليومية.
• متوسط (7–14): أسبوع إلى أسبوعين للبيانات اليومية؛ كلاسيكي في مخططات الأسهم.
• كبير (30–90): يكشف الاتجاه طويل المدى ويخفف التغيرات الموسمية.

كيفية الاستخدام

1. رفع ملف CSV (سحب وإفلات أو لصق).
2. اختيار عمود الوقت من القائمة — يتم اكتشاف أعمدة التواريخ تلقائيًا.
3. تحديد أعمدة القيم بعلامات الاختيار؛ كل منها يُنشئ خطًا ملونًا منفصلًا.
4. تفعيل المتوسط المتحرك اختياريًا وضبط حجم النافذة.
5. قراءة جدول الملخص: الحد الأدنى، الأقصى، المتوسط، آخر قيمة، والتغيير الإجمالي كنسبة مئوية.

حالات الاستخدام الشائعة

• المال والأعمال: مقارنة أسعار الإغلاق اليومية لأصول متعددة.
• الطقس والمناخ: تصور درجات الحرارة أو هطول الأمطار عبر أشهر أو سنوات.
• تحليلات الويب: تتبع مشاهدات الصفحة أو الجلسات أو التحويلات يوميًا أو أسبوعيًا.
• العلوم: تمثيل القياسات عبر خطوات تجربة ما.

الخصوصية

تعمل جميع الحسابات محليًا في متصفحك. لا يُرسَل أي بيانات إلى خادم. الحد الأقصى لحجم الملف: 5 ميغابايت.

المراجع

• Chatfield, C. (2003). The Analysis of Time Series: An Introduction. Chapman & Hall/CRC.
• Hyndman, R.J., Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice. OTexts.