В своей практике я начинаю с понимания природы данных и бизнес-задачи. Частота и временной интервал напрямую зависят от того, какие закономерности я хочу выявить и какие решения планируется принимать на основе анализа.

Оценка исходных данных

Первым делом я изучаю исходные данные: как часто фиксируются события, есть ли пропуски, сезонность или тренды на разных масштабах времени. Например, данные о транзакциях могут быть доступны по минутам, но для стратегического анализа продаж может быть более информативным агрегирование по дням или неделям.

Выбор временного интервала

Выбор интервала определяется целями анализа. Для выявления краткосрочных колебаний и аномалий я использую более мелкие интервалы — часы или дни. Для анализа долгосрочных трендов, сезонных паттернов и планирования ресурсов — недели, месяцы или кварталы. При этом я проверяю, что выбранный интервал достаточно информативен и не теряет значимые события, но и не создаёт избыточного шума.

Баланс между частотой и объёмом данных

Я также оцениваю баланс между частотой данных и вычислительной нагрузкой. Более высокая частота может дать детализацию, но при этом увеличивает объём данных и сложность анализа. Иногда я применяю агрегацию или ресемплирование, чтобы сохранить ключевые паттерны без излишней детализации.

Практический подход

В итоге мой подход основан на сочетании бизнес-контекста и характеристик данных. Я начинаю с изучения исходного временного ряда, выявления сезонности и паттернов, после чего подбираю частоту и интервал, которые отражают реальные изменения и позволяют принимать обоснованные решения. Такой подход обеспечивает, что результаты анализа будут точными, информативными и применимыми для практических целей.