Aplicaciones de las funciones de ventana
Análisis de series temporales en Power BI
Kevin Barlow
Data Analytics Professional
Contexto e importancia
¡Las funciones de ventana Expanding y Rolling se pueden aplicar de muchas formas!
Hay varios cálculos que puedes aplicar a periodos concretos:
- RANK()
- LOOKUPVALUE()
- CHISQ.INV()
- GEOMEAN()
SAMEPERIODLASTYEAR vs. PARALLELPERIOD
SAMEPERIODLASTYEAR()
Devuelve una tabla con una columna de fechas desplazadas un año hacia atrás respecto a la columna de fechas indicada, en el contexto actual.
SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)
PARALLELPERIOD()
Devuelve una tabla con una columna de fechas que representa un periodo paralelo al de la columna de fechas indicada, en el contexto actual, con las fechas desplazadas un número de intervalos hacia delante o hacia atrás en el tiempo.
PARALLELPERIOD(<dates>,
<number_of_intervals>,
<interval>)
Analizar la misma ventana del año pasado
Puede interesarnos ver cómo era exactamente la misma ventana el año pasado.
- Aplica una función de ventana a datos históricos.
- Permite ver el contexto de ese mismo cálculo.
- Procesa cálculos rápidamente en distintos momentos.
Pasos típicos para este análisis:
- Calcula una medida o KPI clave para el año actual.
- Aplica el mismo cálculo a otros periodos similares.
- Calcula la diferencia para entender el cambio.
Ejemplos: analizar la misma ventana del año pasado
En la industria, estos análisis son muy comunes. Aportan dos puntos de datos clave:
- ¿Cómo está rindiendo la organización en un KPI concreto en el contexto del año actual?
- ¿Cómo vamos en el mismo periodo y KPI del año pasado? ¿Estamos mejorando?
Avg Cost = CALCULATE(
AVERAGE(stores[cost]),
stores[date] >=
DATEADD(TODAY(), -30, DAY))
LY Avg Cost = CALCULATE([Avg Cost],
SAMEPERIODLASTYEAR(stores[date]))
Calcular la variación interanual (YoY)
Podemos calcular exactamente cómo han cambiado los datos desde el año pasado aplicando una ventana a datos históricos.
- Conocido como cálculo Year-over-Year (YoY)
- Da una idea del progreso frente al histórico
- Suele mostrarse como porcentaje de cambio
# Assuming current month is February
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])
¡Vamos a practicar!
Análisis de series temporales en Power BI
