Applicazioni delle funzioni finestra

Analisi delle serie temporali in Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Contesto e importanza

Le funzioni finestra espansive e mobili si applicano in molti modi!

Ci sono vari calcoli per periodi specifici:

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

SAMEPERIODLASTYEAR vs. PARALLELPERIOD

SAMEPERIODLASTYEAR()

Restituisce una tabella con una colonna di date spostate indietro di un anno rispetto alle date nella colonna specificata, nel contesto corrente.

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)

PARALLELPERIOD()

Restituisce una tabella con una colonna di date che rappresenta un periodo parallelo alle date nella colonna specificata, nel contesto corrente, con date spostate avanti o indietro di un certo numero di intervalli.

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

¹ https://learn.microsoft.com/dax

Analizzare la stessa finestra dell’anno scorso

Potremmo voler vedere come appariva esattamente la stessa finestra l’anno scorso.

Applica una funzione finestra a dati storici.
Dà contesto su quale fosse lo stesso calcolo.
Elabora rapidamente calcoli in vari momenti.

Passi tipici per questo tipo di analisi:

Calcola una misura o KPI importante per l’anno corrente.
Applica lo stesso calcolo ad altri periodi simili.
Calcola la differenza tra i valori per capire la variazione.

Analizzare la stessa finestra dell’anno scorso: esempi

Nel settore, queste analisi sono molto comuni. Forniscono due punti chiave:

Come sta andando l’organizzazione su un KPI specifico nell’anno in corso?

Come stiamo andando rispetto allo stesso periodo e KPI dell’anno scorso? Stiamo migliorando?

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

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

Calcolare la variazione anno su anno

Possiamo misurare esattamente come i dati sono cambiati rispetto all’anno scorso applicando una finestra ai dati storici.

Nota come calcolo Year-over-Year (YoY)
Dà il senso del progresso rispetto alla storia
Di solito mostrato come percentuale di variazione

# Supponendo che il mese corrente sia febbraio

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])

Passiamo alla pratica !

Analisi delle serie temporali in Power BI