Prévisions dans Power BI : DAX

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Contexte et importance

Les fonctions intégrées sont un bon point de départ, mais restent limitées.

Le réglage fin et l'optimisation sont quasi absents et se limitent aux paramètres de base.

Autres options

  • Langages de programmation (Python / R)

  • Excel

  • DAX

Options de prévision Power BI

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Principes de base des prévisions avec DAX

Avec DAX, nous pouvons approximer le comportement d'un jeu de données sur une période donnée.

  1. Repérer le dernier point de données.
  2. Calculer la tendance (moyenne géométrique).
  3. Projeter dans le futur.

La moyenne géométrique donne une moyenne pour un jeu de données à évolution exponentielle.

Prévision avec moyenne géométrique

Analyse des séries temporelles dans Power BI

CAGR

Taux de croissance annuel composé (CAGR)

Formule CAGR

Bien que cette formule concerne la croissance annuelle, la même logique s'applique à d'autres intervalles (ex. taux mensuel).

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Utiliser le CAGR pour prévoir

Prévoir des valeurs futures

Calcul de la valeur future

LV = Last Value

n = nombre de périodes dans le futur

Vous pouvez tester cette formule sur vos données par rétropojection !

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Passons à la pratique !

Analyse des séries temporelles dans Power BI

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