Now using the STL( ) function:Concl

Now using the STL( ) function:ConclusionDecomposition is often used to remove the seasonal effect from a time series. It provides a cleaner way to understand trends. For instance, lower ice cream sales during winter don’t necessarily mean a company is performing poorly. To know whether or not this is the case, we need to remove the seasonality from the time series. Here, at Anomaly.io we detect anomalies,and we use seasonally adjusted time series to do so. we also use the random (also call remember) time series from the decomposed time series to detect anomalies and outliers.

Results (Indonesian) 1:

Sekarang menggunakan fungsi STL ():

Kesimpulan
penguraian sering digunakan untuk menghilangkan efek musiman dari time series. Ini menyediakan cara bersih untuk memahami tren. Misalnya, penjualan es krim rendah selama musim dingin tidak selalu berarti sebuah perusahaan yang berkinerja buruk. Untuk mengetahui apakah hal ini terjadi, kita perlu untuk menghapus musiman dari seri waktu. Di sini, di Anomaly.io kami mendeteksi anomali, dan kami menggunakan musiman disesuaikan seri waktu untuk melakukannya. kami juga menggunakan random (juga panggilan ingat) time series dari seri waktu membusuk untuk mendeteksi anomali dan outlier.

Results (Indonesian) 2:

Sekarang menggunakan fungsi STL ():

Kesimpulan
Dekomposisi sering digunakan untuk menghilangkan efek musiman dari seri waktu. Ini memberikan cara yang lebih bersih untuk memahami tren. Misalnya, penjualan es krim yang lebih rendah selama musim dingin tidak selalu berarti perusahaan berkinerja buruk. Untuk mengetahui apakah atau tidak hal ini terjadi, kita perlu menghapus musim dari seri waktu. Di sini, di Anomaly.io kami mendeteksi anomali, dan kami menggunakan rangkaian waktu yang disesuaikan secara musiman untuk melakukannya. kita juga menggunakan rangkaian waktu acak (juga panggilan ingat) dari seri waktu yang telah diurai untuk mendeteksi anomali dan outliers.