Dự báo trong Power BI: DAX

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Ngữ cảnh và tầm quan trọng

Khả năng tích hợp là khởi đầu tốt nhưng còn hạn chế.

Tinh chỉnh và tối ưu hầu như không thể, chỉ giới hạn ở tham số cơ bản.

Các lựa chọn khác

  • Ngôn ngữ lập trình (Python / R)

  • Excel

  • DAX

Tùy chọn Dự báo trong Power BI

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Nguyên tắc cơ bản dự báo với DAX

Với DAX, ta có thể xấp xỉ hành vi của dữ liệu trong khoảng thời gian đã chọn.

  1. Xác định điểm dữ liệu cuối.
  2. Tính xu hướng dữ liệu (trung bình nhân).
  3. Dự phóng vào tương lai.

Trung bình nhân cho mức trung bình của tập dữ liệu thay đổi theo cấp số nhân.

Dự báo bằng Trung bình nhân

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

CAGR

Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR)

Công thức CAGR

Dù công thức áp dụng cho tăng trưởng năm, có thể dùng cùng logic cho các khoảng khác (ví dụ: tăng trưởng tháng).

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Dùng CAGR để dự báo

Dự báo giá trị tương lai

Tính giá trị tương lai

LV = Giá trị cuối

n = số kỳ trong tương lai

Bạn có thể kiểm tra công thức này bằng cách dự báo lùi (hindcasting)!

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Hãy thực hành!

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Preparing Video For Download...