टाइम सीरीज़ विज़ुअलाइज़र

एक दिनांक कॉलम वाला CSV फ़ाइल अपलोड करें, एक या अधिक संख्यात्मक मूल्य कॉलम चुनें, और तुरंत अपने ब्राउज़र में एक इंटरैक्टिव लाइन चार्ट प्राप्त करें। शोर को कम करने और अंतर्निहित रुझानों को प्रकट करने के लिए केंद्रित मूविंग एवरेज जोड़ें।

टाइम सीरीज़ क्या है?

टाइम सीरीज़ समय के क्रम में व्यवस्थित डेटा बिंदुओं का एक क्रम है: दैनिक शेयर कीमतें, प्रति घंटे तापमान माप, साप्ताहिक वेबसाइट ट्रैफ़िक। समय हमेशा x-अक्ष पर होता है, और एक या अधिक संख्यात्मक मात्राएं y-अक्ष पर होती हैं।

टाइम सीरीज़ को विज़ुअलाइज़ करने से आप इन सवालों के जवाब दे सकते हैं:

• क्या अवधि के दौरान ऊपर या नीचे का रुझान है?
• क्या मौसमी पैटर्न हैं — पूर्वानुमानित अंतराल पर दोहराने वाले शिखर या घाटियां?
• क्या अचानक उछाल या गिरावट हैं जो बाहरी घटनाओं का संकेत देती हैं?
• समग्र रुझान की तुलना में अस्थिरता (अल्पकालिक परिवर्तन) कितनी है?

मूविंग एवरेज

सरल मूविंग एवरेज (SMA) प्रत्येक मूल्य को आसपास की खिड़की के मूल्यों के औसत से बदलकर एक श्रृंखला को सुचारू बनाता है। यह उपकरण एक केंद्रित SMA का उपयोग करता है: खिड़की आकार w के लिए, इंडेक्स i पर सुचारू मूल्य इंडेक्स i − ⌊w/2⌋ से i + ⌊w/2⌋ का औसत है। पूर्ण खिड़की के बिना किनारे के बिंदुओं को शून्य से भरने के बजाय छोड़ दिया जाता है।

खिड़की का आकार चुनना:

• छोटा (3–5): हल्का सुचारू करना, विवरण बनाए रखना — दैनिक डेटा के लिए उपयुक्त।
• मध्यम (7–14): दैनिक डेटा के लिए एक से दो सप्ताह; स्टॉक चार्ट में क्लासिक।
• बड़ा (30–90): दीर्घकालिक रुझान प्रकट करता है, मौसमी भिन्नता को दबाता है।

उपयोग का तरीका

1. CSV अपलोड करें (ड्रैग एंड ड्रॉप या पेस्ट)।
2. ड्रॉपडाउन से समय कॉलम चुनें — दिनांक कॉलम स्वचालित रूप से पहचाने जाते हैं।
3. चेकबॉक्स से मूल्य कॉलम चुनें; प्रत्येक अपनी रंगीन रेखा बनाता है।
4. वैकल्पिक रूप से मूविंग एवरेज सक्षम करें और खिड़की का आकार सेट करें।
5. चार्ट के नीचे सारांश तालिका पढ़ें: न्यूनतम, अधिकतम, माध्य, नवीनतम मूल्य, और कुल परिवर्तन प्रतिशत।

सामान्य उपयोग के मामले

• वित्त: कई संपत्तियों की दैनिक समापन कीमतों की तुलना करें।
• मौसम: महीनों या वर्षों में तापमान या वर्षा विज़ुअलाइज़ करें।
• वेब विश्लेषण: दिन या सप्ताह के हिसाब से पेज व्यू, सत्र या रूपांतरण ट्रैक करें।
• विज्ञान: प्रयोग के चरणों में मापों को दर्शाएं।

गोपनीयता

सभी गणनाएं आपके ब्राउज़र में स्थानीय रूप से चलती हैं। किसी सर्वर पर कोई डेटा प्रेषित नहीं होता। अधिकतम फ़ाइल आकार: 5 MB।

संदर्भ

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