Iniziare a esplorare le serie temporali

Analisi delle tendenze in Power BI

Jacob H. Marquez

Data Scientist at Microsoft

Cos’è una “serie temporale”?

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Definizione:

  • Una serie di dati tracciati in ordine cronologico.

  • Di solito è una sequenza a intervalli di tempo uguali.

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
Analisi delle tendenze in Power BI

Casi d’uso dell’analisi delle serie temporali

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Casi d’uso:

  • Pattern (es. ciclici) in una variabile
  • Trend stagionali
  • Problemi sistemici
  • Relazioni con un obiettivo
  • Supporto a modelli di forecasting

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Esempi:

  • Meteo
  • Monitoraggio del battito cardiaco
  • Vendite trimestrali
  • Tassi d’interesse
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Analisi a diversi livelli di data

Un’immagine che mostra la data 2019-03-25 08:30 scomposta in anno, mese e giorno.

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Analisi a diversi livelli di data

Un’immagine che mostra la data 2019-03-25 08:30:00 scomposta in ore, minuti e secondi.

Analisi delle tendenze in Power BI

Trasformare in diverse variabili temporali

Un’immagine che mostra la data 2019-03-25 08:30:00 trasformata in giorno dell’anno, settimana dell’anno e giorno della settimana.

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Trasformare in diverse variabili temporali

La variabile subscription_start_date confrontata con la data corrente per ottenere subscription age e age_group.

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Misurare il cambiamento nel tempo

Variazione periodo su periodo

La formula della variazione periodo su periodo.

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Misurare il cambiamento nel tempo

Variazione periodo su periodo

La formula della variazione periodo su periodo.

Mese Prezzo azione Var. MoM
Gen 2018 $20.67 --
Feb 2018 $19.79 -4,3%
Mar 2018 $21.34 7,9%
Apr 2018 $21.25 -0,4%
Mag 2018 $22.12 4,1%
Giu 2018 $22.85 3,3%
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Funzioni DAX per le date

DATE(): crea una data da componenti (es. anno, mese, giorno)

LEFT(): estrae un numero di caratteri da sinistra.

RIGHT(): estrae un numero di caratteri da destra.

MID(): estrae un numero di caratteri da una posizione definita.

WEEKDAY(): restituisce il giorno della settimana come numero; per default 1 = domenica.

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Passons à la pratique !

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