强企业都投资于数据计划，您的品牌肯定已经使用至少一个分析平台。然而，正如没有两个品牌是相同的一样，并非所有分析都是平等的。在今天的博客中，我们将详细介绍最通用的数据分析类型之一：时间序列。
时间序列分析与其他分析的区
别在于如何跟踪和分析数据点。时间序列分析 手机号码数据 不是间歇性或随机地记录数据点，而是在固定时间段内以特定、一致的间隔跟踪数据点。
简而言之，时间序列分析不只是简单地呈现数据点之间的关系；它还会告诉您原因。
什么是时间序列数据？您能利用它吗？
首先，了解什么是时间序列数据非常重要。时间序 销售代表可以使用可定 列或带时间戳的数据是单个主题在不同时间间隔的观察结果的集合。本质上，时间序列数据是与特定时间相关的数据。这种数据与其他类型数据的区别在于其名称——以时间为轴的相关性。
时间序列数据可以让品牌对其用户和产品有细致入微的洞察——无论他们是在跟踪多设备物联网数据还是在其网站上跟踪客户旅程。但是，为了真正释放时间序列数据的力量，品牌应该转向能够利用这种力量的平台：时间序列分析平台。
问题不在于您的品牌是否应该利用时间序列数据，而 种方式帮助您的业务 是您的数据平台是否能够处理这些数据。考虑到许多传统数据平台生成的 UI 和可视化效果非 最新评论 常复杂，人们很容易误以为您的数据平台已针对您的数据进行了优化。然而，一旦您的分析师被查询请求淹没，您就会意识到有多少宝贵的见解可能因此而丢失。
没有时间序列分析的挑战
不确定您是否有时间序列数据？时间序列数据的一个真实示例是美国股市。开盘时，股票价格变化每分钟都会被跟踪和更新——每个价格变化或数据活动都有时间戳。然后，此活动以折线图的形式可视化，使交易者和股东能够密切跟踪市场活动，无论是已经发生、正在发生还是将要发生。
股票市场数据
但是，如上所述，并非每个平台都有能力真正利用时间序列数据进行有影响力的分析。如果没有办法对时间序列数据进行分析，您的品牌可能会面临以下一些挑战：
陈旧的见解：尽管通过查询利用典型的数据平台收集时间变量的见解并非不可能，但这不仅是一个耗时、耗力的过程，而且仍然足以发现只有在使用时间序列分析隔离变量时才有可能获得的最有价值、最细致的见解。
扩展受限：时间序列数据积累速度很快，并非所有分析都旨在扩展。即使您设法扩展数据（同样，这是一个繁琐而漫长的过程），许多行为分析平台和 BI 工具也无法处理如此庞大的数据量。为时间序列数据构建的平台使我们能够快速附加信息，使我们能够大规模测量、分析和预测变化。
缺乏预测分析：传统分析可能
呈现数据点之间的关系，但时间序列分析会向您展示其中的原因。数据背后的这些潜在模式可用于优化基于预测分析的业务决策。未能利用预测分析力量的品牌可能很快就会意识到自己被竞争对手超越——联合市场研究公司的一项研究发现，预测分析是增长最快的科技行业之一，预计到 2027 年将达到354.5 亿美元。
数据集偏差：时间序列分析可以一叶障目，让品牌能够轻松地从数据集中找出并移除异常值。如果没有时间序列分析，品牌可能难以从标准数据点中解析出异常值，从而导致数据集偏差和洞察不准确。
时间序列分析的好处
为了充分利用时间序列数据，您的品牌需要将这些数据转化为洞察力。 适合的时间序列分析的一些好处包括：
预测分析：时间序列数据分析
与预测分析密切相关，这是有原因的。从优化零售库存水平到提供信息，再到预测客户行为以开展更有效的营销活动，预测分析让数据驱动的品牌有信心做出动态业务决策。
完全可扩展：典型的数据分析平台将关系数据点排列成行和列。虽然这种组织方式对于简单查询来说已经足够，但添加时间等变量会使查询发现变得非常缓慢。时间序列分析平台通过按时间的线性进展组织数据来避免这种情况，从而使其能够自动扩展。
精准洞察：通过消除异常值和过滤噪音，时间序 种方式帮助您的业务 列分析可以全面了解一段时间内的数据。此外，品牌可以通过隔离变量（例如特定时间段）获得更精准的洞察。
提高效率：除了可扩展的数据提取之外，高效的数据组织还可以提高分析质量。例如，改进快速数据压缩、提高性能和加快查询速度。这些不仅可以节省您的品牌的时间和金钱，而且优化的性能还可以节省您的品牌的能源和存储成本。
更快地从洞察中获取行动：在
应对动态市场条件时，实时分析是做出自信、数据驱动的决策的关键。当实时分析与时间序列平台相结合时，品牌能够快速找到所需的答案。
企业可以使用时间序列分析的 6 种方式
1. 识别用户行为模式
ExpertVoice是一家为行业专家提供建议的平台，他们希望通过更好地了解用户来将关键 KPI（例如转化率）置于具体情境中，但冗长的查询请求意味着他们要等待数周才能获得昨天需要的见解。通过利用时间序列分析，ExpertVoice 团队能够收集有关用户行为的宝贵见解，例如小部件下载和使用之间的时间。
2. 消费者行为预测分析
随着流媒体服务之间的竞争日趋激烈，提供轻松的用户体验是减少客户流失的关键。通过利用时间序列数据和预测分析，流媒体可以通过推荐用户可能喜欢的类似游戏来增加用户在应用中的时间。
3.收集并分析物联网数据
对于管理数十亿日常物联网事件的品牌来说，收 种方式帮助您的业务 集、组织和分析这些数据可能是一场后勤噩梦。幸运的是，一家这样的音乐订阅服务公司能够利用 Scuba 的时间序列分析来实现这一点。该公司随后能够轻松识别和缓解用户的痛点，最终完美优化客户旅程，让用户可以在五分钟内从注册到收听精选的播放列表。
4. 监测传感器数据
在电信等关键基础设施行业中，监测天气传感器数据对于确保系统平稳运行至关重要。这样，如果出现异常，品牌可以主动向客户发出警报。
5. 追踪资产
像Uber这样的拼车应用主要受益于分析时间序列数据。Uber 通过不断记录其车队的活动和位置来利用时间序列数据。经过分析后，这些数据将用于为整个组织提供决策信息，包括引导司机前往交通繁忙的路线、规划路线和优化定价。
6. 增强数据安全
IBM 最近的一项研究发现， 2022 年有83%的组织发生过一次或多次数据泄露，其中 43% 是云端数据泄露。为了确保数据安全，Asana 的安全和工程团队利用 Scuba 的分析功能来跟踪一段时间内的错误登录并识别安全漏洞。
利用 Scuba 释放数据的全部潜力
您是否充分利用了数据？除非您的品牌充分利用了时间序列分析的强大功能，否则关键见解可能会被埋没在海量数据中。
Scuba 的客户智能平台可以为您提供帮助。
我们完全可扩展的数据采集意味着，任何洞察都不是太大或太细而无法发现的。通过利用时间序列数据的强大功能，我们将洞察时间从几周缩短到几分钟。Scuba 的直观用户界面、可视化和无代码查询意味着任何人（无论数据素养如何）都可以充分利用您的数据。