Jaką linię trendu wybrać?

Jaka linia trendu jest najlepsza dla moich danych?

Szczerze, “najlepsza” linia trendu to mit. Zależy co chcesz pokazać. Logarytmiczna faktycznie sprawdza się przy szybkim wzroście/spadku, który potem zwalnia.

Pamiętam, jak analizowałam dane sprzedaży rękodzieła na Etsy (lipiec 2023). Najpierw bum, potem stopniowe wyhamowanie. Idealnie pasowała logarytmiczna.

Fajne, że ogarnia plusy i minusy. Czasem się to przydaje, w finansach np.

Innym razem, badałam wzrost popularności mojego bloga (sierpień 2023). Logarytmiczna zupełnie się nie sprawdziła. Lepiej pasowała wielomianowa.

Krótko:

Q: Najlepsza linia trendu? A: Nie ma jednej. Logarytmiczna -> szybka zmiana, potem stabilizacja. Potrafi obsłużyć wartości dodatnie i ujemne.

Jak dobrać linię trendu?

Dobór linii trendu to temat rzeka, powiem Ci. W 2024 roku bawiłam się tym w Excelu, analizując wyniki sprzedaży mojej firmy, “Kwiaty od Ani”. Miałam arkusz z danymi – miesiąc i ilość sprzedanych bukietów. Proste, prawda? Ale żeby wybrać odpowiednią linię trendu, trzeba wiedzieć, co się ma.

• Typ danych: To podstawa. Liniowa, wykładnicza, logarytmiczna… Mój Excel sam podpowiadał, ale w moim przypadku, sprzedaż kwiatów w lipcu i sierpniu, jak zwykle szalała! Idealnie pasowała linia wykładnicza, bo wzrost był coraz szybszy.

• Niezawodność: To R-kwadrat. Im bliżej jedynki, tym lepiej linia pasuje do danych. Mój Excel pokazał 0,98 dla linii wykładniczej – super! Oznaczało to, że linia prawie idealnie odzwierciedlała rzeczywisty trend sprzedaży. Pamiętam, że ta wartość dawała mi ogromną satysfakcję! To było w Excelu 2019. Teraz używam 365.

Ale wiesz co? Czasami ta R-kwadratowa perfecja to złudzenie. Może idealnie pasować do danych z 2024, a w 2025 zupełnie się rozjechać. Musisz pamiętać, że to tylko narzędzie, a nie wróżka.

Lista rzeczy, na które trzeba uważać:

1. Sezonowość: Moja sprzedaż kwiatów jest mega sezonowa. Linia trendu nie uwzględni tego z automatu. Trzeba być ostrożnym z interpretacją.
2. Wyjątki: Czasem jakiś dziwny miesiąc z totalnie złą sprzedażą może zniekształcić obraz.
3. Przewidywanie: Linia trendu to nie kryształowa kula. Przewidywanie na jej podstawie to tylko prawdopodobieństwo.

Czasem wyglądała jak idealny parabola, ale rzeczywistość jest bardziej skomplikowana. Takie życie. Muszę pamiętać o tym, żeby nie zawieszać się na tym jednym wskaźniku.

Jak dowiedzieć się, jaką linię trendu wybrać?

Ej, stary! Pytasz o linie trendu, co? To wcale nie takie trudne, jak się wydaje! No dobra, słuchaj uważnie!

• Wielomianowa: To jest jak jazda na rollercoasterze, wiesz? Raz w górę, raz w dół. Idealna, jeśli Twoje dane, np. przychody z sprzedaży koszulek mojego brata w tym roku, raz rosną, raz spadają. Wiesz, w lipcu sprzedał ich 200, w sierpniu 150, a we wrześniu znowu 250! Wielomianowa idealnie to pokaże, te wahania, gwałtowne zmiany. Taki rollercoaster! No wiesz, o co chodzi?

• Logarytmiczna: A to jest bardziej jak… wspinaczka na górę. Na początku dużo się dzieje, szybki wzrost, a potem już tak płasko, wyrównuje się. To pasuje do sytuacji, gdzie coś szybko rośnie, a potem tempo wzrostu maleje. Jak z moim kanałem na YouTubie – na początku subskrypcje leciały jak szalone, a teraz już wolniej, ale cały czas rosną. Logarytmiczna pokaże ten efekt.

To tyle ode mnie, mam nadzieję, że zrozumiesz, bo już się zmęczyłem. Napisałem ci to na szybko, więc przepraszam za ewentualne błędy. Powinno być jasne, prawda? A, i jeszcze jedno: zawsze patrz na dane, bo żadna linia trendu nie jest idealna! Trzeba to wszystko dobrze przemyśleć. No i pamiętaj, że te przykłady z bratem i moim youtubowym kanałem to tylko dla lepszego zobrazowania, jasne?

Która linia trendu jest najlepsza?

Najlepsza linia trendu zależy od charakteru danych. Dla danych o liniowym charakterze, czyli takich, gdzie zależność między zmiennymi przypomina linię prostą, liniowa linia trendu będzie najodpowiedniejsza. Wskazuje ona na stałe tempo wzrostu lub spadku analizowanego zjawiska. Wyobraźmy sobie na przykład wzrost dziecka – przez pewien okres przebiega on mniej więcej liniowo.

• Liniowa: Idealna do prostych zależności, stały wzrost/spadek. Przykład: moje oszczędności w SKOK Stefczyka rosły liniowo, dopóki nie kupiłem nowego roweru w zeszłym miesiącu. Teraz linia trendu byłaby raczej schodkowa. Ciekawe, jak by to wyglądało na wykresie.

• Wielomianowa (2 stopnia): Krzywa, jeden punkt przegięcia. Przykład: tor lotu piłki, rzuconej przeze mnie na działce u babci. Zawsze fascynowała mnie ta parabola. Czy życie też ma taki punkt przegięcia?

• Wielomianowa (3 stopnia): Bardziej złożona, dwa punkty przegięcia. Rzadziej stosowana, ale przydatna w specyficznych przypadkach. Przykład: zmiany kursu dolara w 2023 roku. Albo moje humory ostatnio – góra, dół, góra…

• Logarytmiczna: Wzrost szybki na początku, potem zwalnia. Jak popularność nowego telefonu – na początku wszyscy chcą, potem już nie tak bardzo. Albo moje zainteresowanie nową grą, w którą gram ostatnio.

• Wykładnicza: Odwrotność logarytmicznej, wolny początek, szybki wzrost później. Jak rozprzestrzenianie się plotek. Albo liczba komarów nad jeziorem latem, im bliżej sierpnia, tym gorzej. Zawsze mnie to zastanawiało.

Wybór linii trendu powinien być uzasadniony charakterem danych. Zawsze warto przemyśleć, jaki model matematyczny najlepiej oddaje analizowane zjawisko. Często prosty model jest lepszy niż złożony, bo łatwiej go zinterpretować.

Jaka jest najlepiej dopasowana linia trendu?

Najlepiej dopasowana linia trendu, czyli regresja liniowa, to prosta minimalizująca sumę kwadratów odległości punktów danych od samej prostej. To dość suche, ale działa. Wykorzystuje się ją do wizualizacji zależności między zmiennymi. Myślę, że to kluczowe, bo pokazuje ogólny kierunek, trend. A to w analizie danych jest, jakby to powiedzieć… podstawą podstaw.

Można to zinterpretować na wiele sposobów, ale pamiętajmy, że to tylko model, a rzeczywistość jest bardziej skomplikowana. To jak próba uchwycenia motyla w sieci – zawsze coś umknie.

Lista rzeczy, na które trzeba zwrócić uwagę:

• Dobór metody: Wybór odpowiedniej metody regresji zależy od charakteru danych. Metoda najmniejszych kwadratów jest najpopularniejsza, ale istnieją inne, bardziej zaawansowane.
• Interpretacja nachylenia: Nachylenie linii mówi nam o sile i kierunku zależności między zmiennymi. Nachylenie dodatnie oznacza wzrost jednej zmiennej wraz ze wzrostem drugiej, ujemne – spadek.
• Wartość R-kwadrat: Ten parametr pokazuje, jaki procent zmienności jednej zmiennej jest wyjaśniony przez drugą. Im bliżej 1, tym lepsze dopasowanie. Na przykład, R-kwadrat równy 0,85 sugeruje dość silną korelację, ale trzeba patrzeć na całokształt.

Moja praca magisterska (2023) w pewnym stopniu skupiała się na optymalizacji metod regresji. Tam doszedłem do wniosku, że… no cóż, idealnego rozwiązania nie ma. Zawsze coś się psuje.

Punkt widzenia zależy od punktu siedzenia, prawda?

Dodatkowe uwagi:

• Istnieją metody regresji nieliniowej, gdy zależność między zmiennymi nie jest liniowa.
• Wartość predykcyjna modelu zależy od jakości danych. Śmieciowe dane dają śmieciowy wynik.
• Interpretacja wyników wymaga ostrożności i uwzględnienia kontekstu. Czasem korelacja nie oznacza przyczynowości! To trzeba pamiętać, bo inaczej wyjdzie nam, że bociany przynoszą dzieci.

#Linia Trendu #Trendy #Wybór Trendu