这是关于时间序列可视化最佳实践的指南，涵盖图表选择、数据结构和高级技术。我们将跳过创建图表的细节，而专注于构建清晰、有影响力的基于时间的视觉效果的原则。
本文包含我们在关于“在 Metabase 中可视化时间序列数据”的网络研讨会中介绍的内容。
我们还制作了一个 时间序列速查表仪表板，其中包含了我们讨论过的所有关于时间序列可视化的内容，从选择正确的图表类型到构建数据以便在不同时间段进行比较。将其加入书签，并将其作为下次进行时间序列可视化时的参考。
什么是时间序列数据？
时间序列数据是指包含日期时间的一系列数据点。与其他类型的数据不同，时间序列数据是按时间顺序排序的，其中每个数据点代表一个特定的时间点，例如每小时、每天或每月测量值。
时间序列数据的例子包括股票价格、天气温度、销售数据或 GDP 等经济指标。这些数据点通常按特定的时间粒度分组，例如每日销售额或每周温度读数。
时间序列可视化类型
用于可视化时间序列数据的图表包括：
折线图：跟踪随时间变化的趋势或数据进展。
条形图：比较不同时间间隔的值，特别是离散数据点。
面积图：说明随时间累积的总量。
趋势图：通过将值与前一时期进行比较来分析绩效变化。
瀑布图：显示连续变化，但应用范围较窄。
时间序列图表最佳实践
专注于单一信息：每张图表都应传达一个关键见解。对于多个见解，请使用单独的可视化。不同的图表会突出显示数据的不同部分，因此请首先按目标构建结果表。
考虑
“此图表的结果应该是什么样的？” 对于比较，请在表中包含当前、上周和上个月的值。
“如何控制趋势中显示的月份？” 确保目标月份位于表格顶部。
考虑数据形状：数据结构决定了最佳图表类型。
单一指标随时间变化
多个指标随时间变化
单一指标带细分
不同的图表强调数据的不同方面，因此请选择适合您想传达方面的图表。
当前状态
演变
幅度
比例
面积图（和条形图）在显示*大小*方面比显示趋势效果更好。
堆积面积图可用于显示指标细分所占比例随时间的变化情况。
不要从堆积面积图得出关于*指标本身*变化的结论 - 它们可能具有误导性！堆积条形图仅用于显示指标细分比例的变化。
累积
使用 Offset 进行比较：Metabase 中的 offset 函数允许您将当前行中指标的值与其在前一行的值进行比较。例如，如果按月份分组，将 offset 设置为 -12 将显示 12 个月前的值。您可以使用 Offset 向包含前一行值的行添加列，从而在单个图表中更轻松地比较同比变化等指标。
现在您已掌握基础知识，是时候动手实践，开始使用 Metabase 构建自己的时间序列图表了。开始吧，创造一些令人惊叹的东西，并与社区分享！
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