Fondamenti dei dati di serie temporali

Analisi delle serie temporali in Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Prerequisiti del corso

Questo corso richiede funzioni DAX intermedie negli esercizi, tra cui:

CALCULATE()
IF()
SUMMARIZE()

Perché è importante?

Ogni dataset ha il tempo come dimensione! L’analisi nel tempo rivela trend interessanti e serve una buona cassetta degli attrezzi.

Come sono cambiati i miei dati nel tempo?
Cosa dovrebbero mostrare in base alla storia?
Cosa mostreranno in futuro?

Perché i dati di serie temporali sono importanti

Definire i dati di serie temporali

I dati di serie temporali sono osservazioni (cioè punti dati) raccolte sullo stesso soggetto nel tempo.

Due componenti chiave

Span: periodo totale coperto dai dati
Intervallo: tempo tra un’osservazione e la successiva.

Componenti di una serie temporale

Monitorare i cambiamenti nel tempo

Variazione secolare

Variazione stagionale

Variazione ciclica

Variazione casuale (irregolare)

Esempio di variazione casuale

Analisi di serie temporali a breve termine

Un periodo di breve termine è in genere inferiore a un anno. Qui vogliamo capire cosa mostrano i dati ora.

Analisi comuni

Ultimi x periodi (es. Ultimi 90 giorni, Ultimi 2 trimestri)
Periodo a oggi (es. Anno a oggi, Mese a oggi)

Esempio

Analisi di breve termine

Analisi di serie temporali a lungo termine

Le analisi di lungo termine coprono un arco superiore a un anno. Vogliamo capire i dati storici e il loro rapporto con quelli attuali.

Analisi comuni:

Year over Year
Month over Month
Stesso periodo dell'anno scorso

Esempio Calcolare le vendite Year over Year (YoY) per il mese di gennaio.

Analisi YoY

Prevedere il futuro

Le analisi future, come il forecasting, usano i dati storici per proiettarli nel futuro. Queste analisi ci permettono di prevedere dove saremo e decidere di conseguenza.

Analisi comuni

Regressioni (es. lineare)
Stime puntuali
Machine Learning

Esempio

Prevedere il volume di scambi azionari per i prossimi mesi.

Esempio di forecasting

Ayo berlatih!

Analisi delle serie temporali in Power BI