monalysis Trenderkennung in Zeitreihen

Published: Sep 16, 2024 by monalysis GmbH


Wir haben maviz um eine neue Funktion zur Trenderkennung in Zeitreihen erweitert. Diese Funktion ermöglicht es, Muster und Trends in zeitlich geordneten Daten zu identifizieren, sei es in Schädigungs-, Verkaufs- oder Produktionsdaten.
Mit der Trenderkennung können Sie lineare Trends, saisonale Schwankungen und andere Muster in Ihren Daten aufspüren. Das Feature ist darauf ausgelegt, Ihnen präzise Einblicke zu bieten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Entwicklungen besser vorherzusagen.
Die Trenderkennung wurde so modular entwickelt, dass sie einfach auf Ihre Bedürfnisse anpassbar ist.
In diesem Blogpost erklären wir die Funktionsweise und wie Sie das Feature in Ihren Prozessen einsetzen können.

Funktionsweise


Bei Auswahl einer Zeitreihe werden sofort vordefinierte Analysen aktiviert, die individuell auf Ihren Anwendungsfall definiert werden. Danach können Sie die vordefinierten Werte anpassen und auf die ausgewählte Zeitreihe anwenden. Diese Anpassungen werden über das Seitenmenü geregelt. Es ist außerdem möglich alle Erkennungen gleichzeitig anzeigen zu lassen.
Aktuell gibt es die folgenden Erkennungen zur Auswahl:

  • Gleitender Durchschnitt
  • Aufstiege & Abstiege
  • Minima und Maxima
  • Aufeinanderfolgende Extremwerte
  • Wertebereiche



Gleitender Durchschnitt

Der gleitende Durchschnitt ist ein zentrales Werkzeug in unserer Trenderkennung. Durch die Anpassung des Wertebereichs kann beeinflusst werden, wieviele Datenpunkte bei der Berechnung des Durchschnitts am aktuellen Punkt miteinbezogen werden.

Gleitender Durchschnitt mit 100 Datenpunkten

Gleitender Durchschnitt mit 100 Datenpunkten

Gleitender Durchschnitt mit 10 Datenpunkten

Gleitender Durchschnitt mit 10 Datenpunkten

Also je mehr Datenpunkte von Ihnen angegeben werden, desto weiter gleicht sich der gleitende Durchschnitt an die tatsächliche Zeitreihe an. Eine optimale Einstellung ist fast unmöglich zu finden. Deswegen wird die Anzahl der Datenpunkte für Ihre Daten individuell optimiert.

Aufstiege & Abstiege

Mithilfe des gleitenden Durchschnitts werden Aufstiege und Abstiege in den Daten erkannt.

Sie können die erkannten Aufstiege und Abstiege sowohl durch die Anpassung des gleitenden Durchschnitts als auch durch die Regler im Seitenmenü (siehe im folgenden Bild) beeinflussen und verfeinern.

Die erkannten Auf- und Abstiege werden mithilfe von eingezeichneten Flächen dynamisch in der Zeitreihe gekennzeichnet.

Zeitreihe mit Auf- und Abstiegen

Minima und Maxima

Ein weiteres wichtiges Werkzeug in der Trenderkennung ist die Erkennung von Minima und Maxima. Dabei werden die verschiedenen Extremwerte auf der Zeitreihe dynamisch eingezeichnet. Es gibt im Seitenmenü weitere Anpassungen die sich auf die Minima und Maxima beziehen. Diese sind:

Maximale Höhe der Minima & Minimale Höhe der Maxima

Minima oder Maxima werden nur bis zu der eingebenen Höhe eingezeichnet. Diese Funktion eignet sich besonders dazu, wenn nur die niedrigsten/höchsten Extrema markiert werden sollen.

Distanz zwischen den Extremen

Extremwerte dürfen sich nicht zu nah aneinander befinden. Wenn sich zwei Extremwerte in angegebener Distanz zueinander befinden, wird nur der höhere/niedrigere Extremwert markiert.

Puffer zum gleitenden Durchschnitt

Die Extremwerte dürfen sich nicht zu nah am gleitenden Durchschnitt befinden.

Durch diese Anpassungen können die eingezeichneten Extremwerte reduziert werden, damit nur die tatsächlich interessanten Punkte dargestellt werden.

Zeitreihe mit eingezeichneten Maxima und Minima

Aufeinanderfolgende Extremwerte

Die Funktion zur Erkennung der aufeinanderfolgenden Extremwerte ist speziell für Fahrzeugdaten zugeschnitten. Dabei sollen direkt aufeinanderfolgende Minima und Maxima Paare gekennzeichnet werden. Dies lässt sich besonders gut in der Trenderkennung in der Darstellung zeigen, wenn sowohl Minima und Maxima als auch die aufeinanderfolgenden Extremwerte aktiviert sind.

Schwingspiele mit Minima und Maxima

Wertebereich

In der Zeitreihe lässt sich ein allgemeiner Wertebereich darstellen, der zum Erkennen von Unregelmäßigkeiten genutzt werden kann. Beim anfänglichen Aktivieren wird der Wertebereich zunächst anhand des Durchschnitts berechnet. Falls eine genauere Festlegung nötig ist, können die Grenzen auch händisch eingegeben werden.

Zeitreihe mit Wertebereich


Bei der Benutzung der Berichtsfunktion zum Exportieren der Zeitreihenbilder werden die zu diesem Zeitpunkt aktivierten Trends ebensfalls dargestellt, was bei der Kommunikation von interessanten Punkten für die Analysen sehr hilfreich sein kann.


Wir freuen uns mitzuteilen, dass die Trenderkennung in maviz auf der LWDA 2024 in Zusammenarbeit mit der FernUniversität in Hagen im Paper “Data Storytelling For Univariate Time Series In Automotive Sensor Data” veröffentlicht wird.

Der dazugehörige Code wird im Folgenden veröffentlicht:

Trenderkennungscode

Die Funktionalität der Trenderkennung können Sie Live auf unserem Demo Portal entdecken und testen:

Demo Portal