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Skill · Version 1.0.0

Verlässliche Zeitreihendiagramme

Macht Trends und Zeitvergleiche verständlich, indem Zeitzonen, fehlende Messungen und unvollständige Zeiträume sichtbar bleiben.

time-series-temporal-aggregation

Teammitglieder mit diesem Skill

Entdecke, wie der Skill hilft

Wann ist der Skill hilfreich?

Nutze diesen Skill, wenn Kalendergrenzen oder unvollständige Daten in Tages- und Monatsdiagrammen einen falschen Eindruck erzeugen könnten.

Wobei hilft er dir?

  • Ordnet Zeitabschnitte der gewählten Berichtszeitzone zu, einschließlich Zeitumstellungen.
  • Unterscheidet fehlende Messungen von tatsächlich gemessener Nullaktivität.
  • Kennzeichnet laufende Zeiträume und gleitende Mittelwerte für nachvollziehbare Vergleiche.

Das könntest du fragen

Erstelle ein tägliches Verkaufsdiagramm für Budapest. Markiere den heutigen Tag als unvollständig, fehlende Importe als Lücken und vergleiche entsprechende Wochentage. Nimm Importausfall und Zeitumstellung in die Stichprobe auf. Ein fehlender Tag bleibt eine Lücke; ein bestätigter verkaufsfreier Tag erscheint als null.

Ausführliche Dokumentation

Hier findest du die ursprüngliche Anleitung, Beispiele und Prüfschritte des Skills in ihrer Originalsprache.

Details…Weniger anzeigen

Time Series & Temporal Aggregation

Use this skill when building time-series charts, date-range comparisons, rolling windows, or multi-granularity temporal views.

Explicit Timezone & Bucket Alignment

  1. Bucket in the Target Display Timezone, Not Accidental Browser Local Time:
    • Store and transmit timestamps in UTC ISO-8601 or epoch milliseconds, and bucket daily/weekly/monthly aggregations explicitly in the agreed reporting timezone (e.g., workspace timezone or UTC) using timezone-aware calendar arithmetic (Intl.DateTimeFormat, Temporal, or server-side AT TIME ZONE).
    • Display the active reporting timezone (UTC, Europe/Budapest, etc.) next to the date range picker.
  2. Handle Irregular Calendar Lengths & DST Transitions:
    • Account for 23-hour and 25-hour Daylight Saving Time days when plotting hourly series.
    • When comparing months (28–31 days) or leap years, clarify whether comparisons align by day-of-month index, elapsed days, or day-of-week (e.g., aligning Monday to Monday so weekend dips do not create false weekday anomalies).

Missing Buckets, Partial Periods & Rolling Windows

  • Never Fill Missing Time Buckets with 0 Unconditionally:
    • Distinguish sparse event streams (where zero rows in a bucket genuinely mean 0 orders/clicks in that hour, provided ingestion was healthy) from missing telemetry/measurements (where no sample was recorded, which must remain null and render as a gap).
  • Mark Incomplete Current Periods ("Partial Bucket"):
    • When viewing daily/weekly/monthly series that include the current in-progress bucket (today, this week, this month), style the trailing segment distinctly (dashed line, hatched bar, or "In progress" badge) so a partial day/month is never mistaken for a sudden cliff drop.
  • Labeled Smoothing & Moving Averages:
    • Never replace raw volatility with a smoothed curve (basis spline or moving average) without telling the viewer. Plot raw points/bars as muted context and overlay the explicitly labeled rolling window (7-day moving average) on top.

Checklist

  • Are time buckets aligned to the explicit reporting timezone rather than implicit browser local time?
  • Are missing measurements (null gaps) distinguished from observed 0 counts?
  • Is the current in-progress time bucket visually marked as partial so it does not look like a sudden drop?
  • Are period-over-period overlays (YoY, MoM, prior period) aligned sensibly for weekday/calendar shifts?

Enthaltene Dateien 1

  • SKILL.md