时间序列可视化工具

上传包含日期列的 CSV 文件，选择一列或多列数值，即刻在浏览器中生成交互式折线图。添加居中移动平均线，平滑噪声并揭示潜在趋势。

什么是时间序列？

时间序列是按时间顺序排列的数据点序列：每日股票价格、每小时温度测量值、每周网站访问量。时间始终位于 x 轴，一个或多个数值量位于 y 轴。

可视化时间序列有助于回答以下问题：

• 在分析期间是否存在上升或下降的趋势？
• 是否有季节性规律——在可预测的时间间隔内重复出现的峰值和谷值？
• 是否有暗示外部事件的突然跳升或下跌？
• 相对于总体趋势，波动性（短期变化）有多大？

移动平均

简单移动平均（SMA）通过将每个值替换为周围窗口内值的均值来平滑序列。本工具使用居中 SMA：对于窗口大小 w，索引 i 处的平滑值为索引 i − ⌊w/2⌋ 到 i + ⌊w/2⌋ 的均值。边缘处没有完整窗口的点会被省略，而不是用零填充。

选择窗口大小：

• 小（3–5）： 轻度平滑，保留细节——适合日数据。
• 中（7–14）： 日数据的一到两周平均；股票图表中的经典选择。
• 大（30–90）： 揭示长期趋势，抑制季节变化。

使用方法

1. 上传 CSV（拖放或粘贴）。
2. 从下拉菜单中选择时间列——日期列会被自动检测。
3. 勾选值列；每列生成一条独立的彩色折线。
4. 可选择启用移动平均并设置窗口大小。
5. 阅读图表下方的汇总统计表：最小值、最大值、均值、最新值及总变化百分比。

常见用途

• 金融： 并排比较多个资产的每日收盘价。
• 气象： 可视化数月或数年的温度或降水量。
• 网络分析： 按日或周跟踪页面浏览量、会话或转化率。
• 科学研究： 绘制实验步骤或时间间隔中的测量值。

隐私

所有计算在浏览器本地运行。不向任何服务器传输数据。最大文件大小：5 MB。

参考文献

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