Considerações de dados para Gráfico de séries temporais

Para o gráfico representar seus dados de forma mais eficaz, considere as seguintes diretrizes.

Registros de dados em ordem cronológica

Dados de séries temporais são coletados em intervalos regulares e são registrados na ordem temporal. Você deve registrar os dados na worksheet na mesma ordem que eles forem coletados. Se os dados não estiverem em ordem cronológica, não será possível usar um gráfico de série temporal para avaliar os padrões relacionados ao tempo nos dados.

Se você coletar dados para vários grupos em cada intervalo, insira os dados para cada grupo em uma coluna separada. Por exemplo, cada coluna nesta worksheet contém o número de peças que foram criadas em uma máquina específica a cada dia.

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

Colete dados em intervalos de tempo regulares

Gráfico de séries temporais e outras análises de séries temporais consideram que os dados são coletados em intervalos regulares, como uma vez por dia ou uma vez por mês. Se você coletar dados em intervalos irregulares, um gráfico de série temporal pode ser enganoso.

Se você coletar dados em intervalos irregulares, considere usar um gráfico de dispersão. Por exemplo, se você coletar dados nos dias 1, 2, 4, 8 e 16, é possível usar um gráfico de dispersão para traçar os dados de medição no eixo y e o número de dias (1, 2, 4, 8 e 16) no eixo x.

Colete dados em intervalos de tempo apropriados

Escolha o intervalo de tempo com base nos padrões que você deseja detectar. Por exemplo, para procurar padrões de mês para mês em um processo, colete os dados ao mesmo tempo cada mês. A coleta de dados com menos frequência não possibilitará a detecção de padrões mensais. A coleta de dados com maior frequência poderia acrescentar ruído desnecessário aos dados e padrões mensais obscuros.

Se você estiver olhando apenas para tendências gerais ou mudanças nos dados ao longo do tempo, e não para os padrões associados a um intervalo de tempo específico, a duração do intervalo é menos importante.

Colete dados suficientes para avaliar as tendências ou padrões

Colete dados suficientes para que seja possível avaliar completamente as tendências ou padrões nos dados. Por exemplo, você precisa de dados suficientes para garantir que qualquer padrão observado seja um padrão de longo prazo e não apenas uma anomalia de curto prazo.