Aplikasi fungsi window

Analisis Deret Waktu di Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Konteks dan pentingnya

Fungsi window Expanding dan Rolling bisa diterapkan dengan banyak cara!

Ada beberapa perhitungan untuk periode waktu tertentu:

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

SAMEPERIODLASTYEAR vs. PARALLELPERIOD

SAMEPERIODLASTYEAR()

Mengembalikan tabel yang berisi kolom tanggal yang digeser satu tahun ke belakang dari kolom tanggal yang ditentukan, dalam konteks saat ini.

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)

PARALLELPERIOD()

Mengembalikan tabel dengan kolom tanggal yang mewakili periode paralel terhadap kolom tanggal yang ditentukan, dalam konteks saat ini, dengan tanggal digeser sejumlah interval ke depan atau ke belakang.

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

¹ https://learn.microsoft.com/dax

Menganalisis window yang sama seperti tahun lalu

Kita mungkin ingin melihat seperti apa window yang sama persis tahun lalu.

Menerapkan fungsi window ke data lama.
Memungkinkan kita melihat konteks dari perhitungan yang sama.
Memproses perhitungan cepat di berbagai titik waktu.

Langkah umum untuk analisis ini:

Hitung metrik atau KPI penting untuk tahun berjalan.
Terapkan perhitungan yang sama ke periode waktu serupa.
Hitung selisih nilainya untuk memahami besarnya perubahan.

Menganalisis window yang sama seperti tahun lalu: contoh

Di industri, analisis seperti ini sangat umum. Analisis ini memberi dua poin data kunci:

Bagaimana kinerja organisasi pada KPI tertentu di tahun berjalan?

Bagaimana kinerja pada periode dan KPI yang sama tahun lalu? Apakah ada peningkatan?

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

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

Menghitung perubahan year over year

Kita dapat menghitung perubahan dari tahun lalu dengan menerapkan window pada data historis.

Dikenal sebagai perhitungan Year-over-Year (YoY)
Memberi gambaran progres dibandingkan historis
Biasanya ditampilkan sebagai persentase perubahan

# 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])

Ayo berlatih!

Analisis Deret Waktu di Power BI