Empezar a explorar series temporales

Análisis de tendencias en Power BI

Jacob H. Marquez

Data Scientist at Microsoft

¿Qué es una «serie temporal»?

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Definición:

  • Una serie de puntos de datos graficados en orden cronológico.

  • Normalmente es una secuencia tomada en puntos de tiempo sucesivos y equiespaciados.

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
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Casos de uso del análisis de series temporales

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Casos de uso:

  • Patrones (p. ej., cíclicos) en una variable
  • Tendencias estacionales
  • Retos sistémicos
  • Relación con un resultado objetivo
  • Informar un modelo de pronóstico

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Ejemplos:

  • Clima
  • Frecuencia cardiaca
  • Ventas trimestrales
  • Tipos de interés
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Análisis en distintos granos de fecha

Una imagen que muestra la fecha 2019-03-25 08:30 descompuesta en año, mes y día.

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Análisis en distintos granos de fecha

Una imagen que muestra la fecha 2019-03-25 08:30:00 descompuesta en horas, minutos y segundos.

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Transformar en variables temporales

Una imagen que muestra la fecha 2019-03-25 08:30:00 transformada en día del año, semana del año y día de la semana.

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Transformar en variables temporales

La variable subscription_start_date comparada con la fecha actual para derivar la antigüedad de la suscripción y el age_group.

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Medir el cambio en un periodo

Cambio periodo a periodo

El cálculo del cambio periodo a periodo.

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Medir el cambio en un periodo

Cambio periodo a periodo

El cálculo del cambio periodo a periodo.

Mes Precio acción Var. MoM
Ene 2018 $20.67 --
Feb 2018 $19.79 -4.3%
Mar 2018 $21.34 7.9%
Abr 2018 $21.25 -0.4%
May 2018 $22.12 4.1%
Jun 2018 $22.85 3.3%
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Funciones DAX para fechas

DATE(): construye una fecha a partir de partes (p. ej., año, mes y día)

LEFT(): extrae un número de caracteres desde la izquierda.

RIGHT(): extrae un número de caracteres desde la derecha.

MID(): extrae un número de caracteres desde una posición indicada.

WEEKDAY(): devuelve el día de la semana como número; por defecto 1 es domingo.

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¡Vamos a practicar!

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