Những điều cơ bản về dữ liệu chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Yêu cầu tiên quyết của khóa học

Khóa học yêu cầu dùng các hàm DAX trung cấp trong suốt bài tập, gồm:

  • CALCULATE()
  • IF()
  • SUMMARIZE()
Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Vì sao quan trọng?

Mọi tập dữ liệu đều có chiều thời gian! Phân tích theo thời gian cho thấy nhiều xu hướng thú vị, và ta cần bộ công cụ vững để làm điều đó.

  • Dữ liệu của tôi đã thay đổi thế nào theo thời gian?
  • Dựa vào lịch sử, dữ liệu nên thể hiện gì?
  • Trong tương lai, dữ liệu sẽ cho thấy gì?

Vì sao dữ liệu chuỗi thời gian quan trọng

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Định nghĩa dữ liệu chuỗi thời gian

Dữ liệu chuỗi thời gian là tập các quan sát (các điểm dữ liệu) thu thập về cùng một đối tượng qua một khoảng thời gian.

Hai thành phần chính

  • Khoảng bao phủ (span): tổng thời gian có dữ liệu
  • Khoảng cách (interval): thời gian giữa các quan sát.

Thành phần chuỗi thời gian

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Theo dõi thay đổi theo thời gian

Xu thế dài hạn (Secular Variation)

Xu thế dài hạn

Biến thiên theo mùa (Seasonal Variation)

Biến thiên theo mùa

Chu kỳ (Cyclical Variation)

Biến thiên theo chu kỳ

Ngẫu nhiên (Bất thường)

Ví dụ biến thiên ngẫu nhiên

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Phân tích chuỗi thời gian ngắn hạn

Khoảng thời gian ngắn thường dưới một năm. Với loại này, ta muốn hiểu dữ liệu đang cho thấy gì ngay bây giờ.

Phân tích thường dùng

  • X kỳ gần nhất (ví dụ: 90 ngày qua, 2 quý qua)
  • Tính đến kỳ hiện tại (ví dụ: Từ đầu năm, Từ đầu tháng)

Ví dụ

Phân tích ngắn hạn

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Phân tích chuỗi thời gian dài hạn

Phân tích dài hạn bao phủ khoảng thời gian trên một năm. Mục tiêu là hiểu dữ liệu lịch sử và mối liên hệ với dữ liệu hiện tại.

Phân tích thường dùng:

  • Năm so với năm
  • Tháng so với tháng
  • Cùng kỳ năm trước

Ví dụ Tính hiệu suất bán hàng Year over Year (YoY) cho tháng 1.

Phân tích YoY

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Dự báo tương lai

Phân tích tương lai, như dự báo, dùng dữ liệu lịch sử để ước lượng cho tương lai. Loại phân tích này giúp dự đoán vị thế và ra quyết định.

Phân tích thường dùng

  • Hồi quy (ví dụ: tuyến tính)
  • Ước lượng tại một thời điểm
  • Machine Learning

Ví dụ

Dự báo khối lượng giao dịch cổ phiếu vài tháng tới.

Ví dụ dự báo

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Ayo berlatih!

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Preparing Video For Download...