시계열도에 대한 데이터 고려 사항

그래프가 데이터를 가장 효과적으로 나타내도록 하려면 다음 지침을 준수하십시오.

데이터를 연대순으로 기록

시계열 데이터는 정기적으로 수집되고 시간순으로 기록됩니다. 데이터를 수집한 것과 같은 순서로 워크시트에 기록해야 합니다. 데이터가 연대순이 아닌 경우 시계열도를 사용하여 데이터에서 시간과 관련된 패턴을 평가할 수 없습니다.

각 구간에 여러 그룹에 대한 데이터를 수집하는 경우, 각 그룹에 대한 데이터를 별도의 열에 입력합니다. 예를 들어 이 워크시트의 각 열에는 특정 기계에서 매일 생산한 부품 번호가 있습니다.

C1 C2
기계 1 기계 2
5196 4367
4563 4100
4659 4451
... ...

정기적으로 데이터 수집

시계열도 및 기타 시계열 분석에서는 데이터가 정기적으로(하루 1회 또는 월 1회) 수집된다고 가정합니다. 데이터를 비정기적으로 수집할 경우 시계열도가 잘못된 결과를 나타낼 수 있습니다.

데이터를 비정기적으로 수집하는 경우 산점도를 사용해 보십시오. 예를 들어 1, 2, 4, 8, 16일째에 데이터를 수집하는 경우 측정 데이터를 y 축에 표시하고 일 수(1, 2, 4, 8, 16)를 x 축에 표시한 산점도를 사용할 수 있습니다.

적절한 시간 간격으로 데이터 수집

탐지할 패턴을 기준으로 시간 간격을 선택합니다. 예를 들어 공정에서 월별 패턴을 확인하려면 매월 동일한 시간에 데이터를 수집하십시오. 데이터 수집 빈도를 줄이면 월별 패턴을 감지할 수 없습니다. 데이터를 더 자주 수집하면 데이터에 불필요한 잡음이 추가되고 월별 패턴이 가려질 수 있습니다.

특정 시간 간격과 관련된 패턴이 아니라 시간 경과에 따른 일반적인 추세나 변동만 확인하는 경우 간격 길이는 중요하지 않습니다.

추세나 패턴을 평가하기에 충분한 데이터 수집
데이터의 추세나 패턴을 완전히 평가할 수 있도록 충분한 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 관측된 패턴이 장기적인 패턴이며 단기적인 이상이 아니라고 확신할 수 있을 만큼 충분한 데이터가 필요합니다.
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