Applications des fonctions de fenêtre

Analyse des séries temporelles dans Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Contexte et importance

Les fonctions de fenêtre Expanding et Rolling s'appliquent de multiples façons !

Plusieurs calculs peuvent cibler des périodes données :

- RANK()
- LOOKUPVALUE()
- CHISQ.INV()
- GEOMEAN()

SAMEPERIODLASTYEAR vs PARALLELPERIOD

SAMEPERIODLASTYEAR()

Retourne une table contenant une colonne de dates décalées d'un an en arrière par rapport aux dates de la colonne fournie, dans le contexte courant.

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)

PARALLELPERIOD()

Retourne une table contenant une colonne de dates représentant une période parallèle à celle de la colonne de dates spécifiée, dans le contexte courant, avec des dates décalées d'un certain nombre d'intervalles vers le futur ou le passé.

PARALLELPERIOD(<dates>,
    <number_of_intervals>,
    <interval>)

¹ https://learn.microsoft.com/dax

Analyser la même fenêtre que l'an dernier

Il peut être utile d'observer exactement la même fenêtre l'an dernier.

Applique une fonction de fenêtre à des données plus anciennes.
Donne le contexte du même calcul auparavant.
Traite vite des calculs à différents moments.

Étapes typiques pour ce type d'analyse :

Calculer une mesure ou un KPI clé pour l'année en cours.
Appliquer le même calcul à d'autres périodes comparables.
Calculer l'écart entre ces valeurs pour mesurer l'évolution.

Exemples : analyser la même fenêtre que l'an dernier

Dans l'industrie, ces analyses sont courantes. Elles fournissent deux points clés :

Comment l'organisation performe-t-elle sur un KPI donné dans le contexte de l'année en cours ?

Où en sommes-nous par rapport à la même période et au même KPI l'an dernier ? Progressons-nous ?

Avg Cost = CALCULATE(
    AVERAGE(stores[cost]),
    stores[date] >= 
        DATEADD(TODAY(), -30, DAY))

LY Avg Cost = CALCULATE([Avg Cost],
    SAMEPERIODLASTYEAR(stores[date]))

Calculer la variation d'une année sur l'autre

On peut mesurer précisément l'évolution par rapport à l'an dernier en appliquant une fenêtre aux données historiques.

Appelé calcul Year-over-Year (YoY)
Donne une idée des progrès vs l'historique
Généralement exprimé en pourcentage de variation

# En supposant que le mois courant est février

CY Jan Revenue = CALCULATE(
    SUM(sales[revenue]),
    PREVIOUSMONTH(sales[date]))

LY Jan Revenue = CALCULATE(
    [CY Jan Revenue],
    SAMEPERIODLASTYEAR(sales[date]))

Jan Revenue YoY = (
    ([CY Jan Revenue]-[LY Jan Revenue])
        / [LY Jan Revenue])

Passons à la pratique !

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