Orqestria Letöltés
← ERP rendszer építők adatlapja

Skill · 1.0.0 verzió

Megbízható időbeli kimutatások

Úgy mutatja meg a változásokat és az időszakok összehasonlítását, hogy az időzóna, az adathiány és a még lezáratlan nap se vezessen félre.

time-series-temporal-aggregation

Ezt a skillt használó csapattagok

Nézd meg, miben segít

Mikor hasznos?

Akkor használd, ha napi vagy havi grafikonból szeretnél következtetni, és fontos megkülönböztetni a valódi változást az adatok hiányosságaitól.

Miben segít neked?

  • A választott időzónához igazítja az összesítést, az óraátállítást is figyelembe véve.
  • Külön jelzi a hiányzó mérést és a valóban nulla forgalmat.
  • Megjelöli a még folyamatban lévő időszakot és az alkalmazott mozgóátlagot.

Például ezt kérheted

Készíts napi értékesítési grafikont budapesti idő szerint. A mai nap legyen részleges, a hiányzó import látszódjon, és az előző időszak azonos hétköznapjaival hasonlítsunk. A minta tartalmazzon importkiesést és óraátállítást. A hiányzó nap maradjon adathiány, az igazolt eladás nélküli nap pedig nulla legyen.

Részletes dokumentáció

Itt a skill eredeti útmutatóját, példáit és ellenőrzési szempontjait olvashatod az eredeti nyelven.

Részletek…Összecsukás

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?

Csomagban lévő fájlok 1

  • SKILL.md