Горизонтальное разделение таблиц – базовый метод. Например, при работе с продажами за год можно выделить транзакции по кварталам. Фильтрация по датам снижает нагрузку на вычислительные ресурсы в 3-4 раза по сравнению с обработкой всего массива.
Вертикальное деление сокращает время обработки. Если в таблице 50 столбцов, но нужны только 5 (ID, сумма, регион, категория, дата), исключение лишних полей ускоряет запросы на 70%. Это особенно важно для агрегации в реальном времени.
Группировка по бинам преобразует непрерывные величины в дискретные. Разделение доходов клиентов на диапазоны (0-30 тыс., 30-60 тыс., 60+ тыс.) выявляет паттерны, незаметные в сырых цифрах. Оптимальное количество бинов – 5-7, чтобы избежать перегруженности визуализаций.
Многомерные комбинации дают глубину. Совмещение временного периода (месяц), географии (город) и демографии (возраст) покажет сезонные колебания спроса в конкретных сегментах. Такие связки требуют предварительной нормализации метрик для корректного сравнения.
Как подобрать подходящий вариант разбивки временных последовательностей
Для выбора метода разделения временных рядов ориентируйтесь на три ключевых параметра: частоту наблюдений, характер изменчивости и цель исследования.
Критерии выбора
Высокочастотные записи (минуты, часы) требуют агрегации по дням или неделям, если нужно выявить долгосрочные тенденции. Для обнаружения аномалий используйте почасовые интервалы.
Сезонные колебания лучше видны при разбивке по месяцам или кварталам. Для данных с двойной периодичностью (например, розничные продажи с недельными и годовыми циклами) применяйте скользящие окна шириной 7 и 365 дней.
Практические примеры
Финансовые котировки с минутным шагом:
• Технический анализ – 15-минутные свечи
• Прогнозирование трендов – дневные закрытия
Температурные измерения:
• Климатические изменения – среднемесячные значения
• Суточные колебания – разбивка по 6-часовым блокам
Для нерегулярных событий (например, транзакции) эффективны динамические интервалы с привязкой к количеству операций вместо календарных периодов.
Горизонтальные и вертикальные выборки: когда что использовать
Выбирайте горизонтальные выборки (строки), если нужно сравнить поведение объектов в одинаковых условиях. Например, при оценке динамики продаж по месяцам для конкретного товара. Вертикальные выборки (столбцы) эффективны для сопоставления параметров – сравнения цен, рейтингов или других метрик между разными категориями.
Особенности работы с горизонтальными выборками
Ограничьте диапазон строк фильтрацией по дате, статусу или идентификатору. В SQL используйте WHERE для условий, в Excel – автофильтры или срезы. Для больших таблиц добавьте сортировку по ключевому столбцу: это ускорит обработку на 15-20%.
Плюсы и минусы вертикальных выборок
Столбцы требуют точного указания имен или индексов. В Python метод df.loc[:, ['цена', 'количество']] извлекает только нужные параметры, уменьшая объем обрабатываемой информации на 40%. Но при удалении столбцов теряется часть контекста – сохраняйте как минимум один идентификатор (ID, артикул).
Для объединения подходов: сначала отфильтруйте строки по критериям, затем выделите релевантные столбцы. В Power BI это делают через «Фильтры страницы» и настройку визуализаций.
