Analiza danych. Wykorzystanie wizualizacji w analizie danych: trendy i anomalie

Zapraszam do nowego cyklu „Analiza danych” oraz pierwszych artykułów na blogu w 2025 roku!

W ramach tego cyklu podzielę się z Wami sprawdzonymi metodami i technikami, które na co dzień wykorzystuję w pracy z danymi. Omówię najskuteczniejsze podejścia, które pozwalają mi analizować informacje szybko i precyzyjnie, a także ułatwiają wyciąganie trafnych wniosków. Mam nadzieję, że znajdziecie tu inspirację i praktyczne wskazówki, które usprawnią Waszą własną pracę analityczną! W dzisiejszym artykule kontynuujemy wcześniej rozpoczęty wątek. Skupimy się w nim na tym, w jaki sposób wykorzystanie wizualizacji może pomóc w wykrywaniu i mówieniu o trendach oraz anomaliach.

W erze cyfrowej analiza danych przekształca sposób, w jaki podejmujemy decyzje. Niezależnie od branży – od mediów, przez e-commerce, po administrację publiczną – wizualizacja danych staje się nieodzownym narzędziem do odkrywania ukrytych wzorców i wykrywania nieprawidłowości.

Dlaczego wizualizacja ma znaczenie?

Jak wielokrotnie podnosiłem w moich publikacjach, wizualizacja jest jednym z najważniejszych narzędzi w analizie danych i storytellingu.

Wizualizacja danych pomaga:

lepiej zrozumieć złożone zbiory danych,
szybko (szybciej) wykrywać zależności i odchy0lenia,
podejmować trafniejsze decyzje, bez konieczności zapoznawania się z zaawansowanymi technikami statystycznymi lub programami,
budować narrację (data storytelling).

Aby jednak wizualizacja była użyteczna, musi być przejrzysta, odpowiednio dobrana do danych i kontekstu oraz wolna od manipulacji.

Trendy w danych – jak je rozpoznać?

Trend to ogólny kierunek zmian wartości w czasie. Co do zasady, trend może przyjąć następujące postaci:

rosnący (np. wzrost liczby użytkowników),
malejący (np. spadek konwersji),
horyzontalny (brak istotnych zmian).

Narzędzia do analizy trendów

W analizie trendu krytyczne jest wychwycenie i interpretacja zmiany trendu, np. zmiany wzrostu na spadek. Nadto, pomocnym jest oddzielenie elementów faktycznie związanych z trendem, od wpływu zjawisk sezonowych np. pory roku czy dnia tygodnia (dekompozycja trendu). Więcej o trendach piszę w tym artykule.

Anomalie – co to jest i jak je wykrywać?

Anomalie to dane, które nie pasują do ogólnego wzorca – mogą być sygnałem błędów lub wyjątkowych zdarzeń.

Typy anomalii:

punktowe (outliers) – pojedyncze wartości znacząco odbiegające od średniej,
kontekstowe – nietypowe w danym czasie lub miejscu,
zbiorowe – grupy danych, które razem tworzą nietypowy wzorzec.

Techniki wykrywania

Anomalie można względnie łatwo wykrywać przy pomocy wizualizacji. W wielu przypadkach są one wystarczające do wychwycenia wartości odstających, czy powstawania skupień (klastrów). Niemniej, potwierdzenie obserwacji "wzrokowej" będzie już dokonywane przy pomocy metod statystycznych. Będą to metody proste (np. średnia, odchylenie standardowe), po zaawansowane modele predykcyjne (np. regresja czy drzewo decyzyjne).

Więcej o wykrywaniu anomalii piszę tu.

Analiza trendów i anomalii przy pomocy wizualizacji

Aby efektywnie analizować trendy, warto korzystać z wykresów liniowych. Przykładowo, analizując miesięczne dane sprzedaży, można szybko dostrzec, czy sprzedaż wzrasta czy maleje, co umożliwia podejmowanie trafnych decyzji strategicznych.

Przykład: Wykres przedstawiający miesięczną sprzedaż pokazuje wyraźny trend wzrostowy, sugerujący sukces strategii marketingowej:

Anomalia to punkt danych wyraźnie odstający od innych wartości. Zwykle sygnalizuje nietypowe zjawisko, błąd pomiarowy lub wyjątkową sytuację wartą dalszego badania. Anomalie są istotne, gdyż mogą wskazywać na potencjalne problemy operacyjne lub okazje biznesowe.

Do wykrywania anomalii idealne są:

wykresy liniowe z zaznaczeniem anomalii,
wykresy pudełkowe (boxplot),
wykresy rozrzutu (scatter plot).

Przykład: Na wykresie poniżej widoczny jest skok sprzedaży w czerwcu, który jest klasycznym przykładem anomalii punktowej. Takie anomalie wymagają dalszej analizy, by ustalić ich przyczynę (np. akcja promocyjna czy błąd w systemie):

Zasady efektywnego wykorzystania wizualizacji do analizy trendów Analiza trendów pozwala nam uchwycić ogólny kierunek zmian w danych na przestrzeni czasu. Dzięki odpowiednim wizualizacjom możemy szybko i skutecznie interpretować zjawiska takie jak wzrost sprzedaży, sezonowe zmiany czy długofalowe tendencje. Poniżej spisałem praktyczne zasady, które pomogą Wam wizualizować i zrozumieć trendy, ułatwiając podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych.

1. Odpowiedni typ wykresu

Najczęściej powinnien być używany wykres liniowy, ponieważ jasno pokazuje zmiany w czasie.
W przypadku danych sezonowych warto używać także wykresów sezonowych lub wykresów słupkowych.

2. Jasny kontekst danych

Dokłądne oznaczenie osi (czasu oraz wartości).
Jasny i opisowy tytuł wykresu, by odbiorca wiedział, co analizuje.

3. Linia trendu

Dodajmy do wykresu linię trendu (regresję liniową lub inną dopasowaną krzywą). Taką funkcję mają już popularne arkusze kalkulacyjne jak Excel czy Sheets.
Ułatwi to interpretację ogólnego kierunku zmian i pozwoli na predykcję przyszłych wartości.

4. Zwróćmy uwagę na skalę

Upewnijmy się, że skala na osi Y zaczyna się od zera, by uniknąć manipulacji wizualnych.
Używajmy spójnej skali, zwłaszcza gdy porównujemy kilka wykresów.

5. Sezony i cykle

Zwracajmy uwagę na powtarzalność wzorców (np. wzrost sprzedaży co grudzień).
Użyjmy dodatkowych wykresów np. miesięcznych lub pudełkowych (boxplot), które pomagają uwidocznić sezonowość.

6. Punkty zwrotne

Sprawdzajmy miejsca, w których trend wyraźnie zmienia kierunek (z rosnącego na spadający lub odwrotnie).
Zaznaczmy takie punkty na wykresie, aby ułatwić ich analizę.

7. Dane historyczne

Przy wizualizacji trendu należy uwzględnić dłuższe okresy historyczne (odpowiednie dla danego biznesu).
Pozwala to lepiej ocenić, czy obecny trend jest typowy, czy wyjątkowy.

8. Komentarze i interpretacja

Wykres powinien zawierać krótkie, jasne komentarze wyjaśniające, dlaczego wartości zmieniają się w określony sposób.

Techniki wizualne związane z analizą trendu. Źródło: opracowanie własne autora

Zasady efektywnego wykrywania i analizy anomalii z pomocą wizualizacji Wykrywanie anomalii, czyli punktów danych wyraźnie odbiegających od normy, to istotna część analizy danych. Wizualizacja stanowi doskonałe narzędzie, dzięki któremu szybko zauważysz wartości nietypowe, mogące sygnalizować błędy systemowe lub wyjątkowe sytuacje. Poniżej przedstawiłem zestaw zasad, które pomogą Wam efektywnie identyfikować anomalie, analizować ich kontekst oraz podejmować świadome działania na ich podstawie.

1. Odpowiedni wykres

Wykres punktowy (scatter plot) – najlepszy do identyfikacji nietypowych wartości w zbiorze.
Wykres pudełkowy (boxplot) – bardzo skuteczny do wskazywania wartości odstających.
Histogram – pozwala na identyfikację nietypowych rozkładów danych.

2. Linie lub punkty progowe

Dodajmy do wykresu linie oznaczające typowy zakres wartości (np. średnia ± 2 odchylenia standardowe).
Punkty znajdujące się poza liniami mogą być anomaliami.

3. Wyraźnie zaznaczone anomalie

Użyjmy kolorów lub specjalnych symboli do oznaczenia anomalii na wykresie.
Pozwoli to szybko zauważyć nietypowe punkty.

4. Kontekst anomalii

Nie każda anomalia oznacza problem – ważne jest, by zrozumieć, dlaczego się pojawiła (promocja, błąd systemowy, nagły wzrost zainteresowania produktem).
Czasem anomalia oznacza szansę - nową otwierającą się możliwość dla przedsiębiorstwa.
Dodajmy komentarze na wykresie, które opisują lub sugerują możliwą przyczynę.

5. Częstotliwość i powtarzalność

Należy zweryfikować, czy anomalia występuje jednorazowo, czy regularnie.
Regularne anomalie mogą wskazywać na sezonowe wydarzenia lub systematyczne błędy.

6. Korzystajmy z dodatkowych analiz statystycznych

Po wizualnej identyfikacji anomalii użyjmy analiz statystycznych (np. testy statystyczne, algorytmy jak Isolation Forest lub DBSCAN).
Wizualizacja jest wstępem do głębszej analizy statystycznej.

7. Sprawdzajmy anomalie w różnych ujęciach

Wizualizujmy dane z różnych perspektyw (np. miesięcznie, dziennie, godzinowo).
Anomalie mogą być widoczne tylko w specyficznym ujęciu czasowym.

8. Podejmijmy działania na podstawie anomalii

Po zidentyfikowaniu anomalii podejmij konkretne działania: skoryguj błędy danych, wprowadź środki zaradcze lub wykorzystaj zdarzenie do poprawy strategii marketingowej.

Techniki wizualne związane z analizą anomalii. Źródło: opracowanie własne autora

Podsumowanie

Wizualizacja danych to nie tylko estetyka – to przede wszystkim skuteczne narzędzie analizy. Pozwala:

szybciej podejmować decyzje,
lepiej zrozumieć zachowania użytkowników lub procesy,
wcześnie identyfikować problemy.

Trendy i anomalie to kluczowe elementy każdej analizy – ich wykrycie może być punktem zwrotnym w strategii biznesowej lub badawczej.