時系列データの探索を始める

Power BI によるトレンド分析

Jacob H. Marquez

Data Scientist at Microsoft

「時系列」とは？

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定義:

  • 時系列順に並んだデータ点の系列。

  • 一般的には、等間隔の時点で取得された連続データの列。

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
Power BI によるトレンド分析

時系列分析のユースケース

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ユースケース:

  • 変動パターン（周期など）
  • 季節要因の傾向
  • 構造的な課題
  • 目的変数との関係
  • 予測モデルへの活用

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例:

  • 天気
  • 心拍モニタリング
  • 四半期売上
  • 金利
Power BI によるトレンド分析

異なる粒度での日付分析

日時 2019-03-25 08:30 を年・月・日へ分解する図。

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異なる粒度での日付分析

日時 2019-03-25 08:30:00 を時・分・秒へ分解する図。

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多様な時間変数への変換

日時 2019-03-25 08:30:00 を年内日、年内週、曜日に変換する図。

Power BI によるトレンド分析

多様な時間変数への変換

subscription_start_date を現在日付と比較し、subscription age と age_group を算出する図。

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一定期間における変化の測定

期間比の変化

期間比の変化の計算式。

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一定期間における変化の測定

期間比の変化

期間比の変化の計算式。

月 株価 前月比
2018年1月 $20.67 --
2018年2月 $19.79 -4.3%
2018年3月 $21.34 7.9%
2018年4月 $21.25 -0.4%
2018年5月 $22.12 4.1%
2018年6月 $22.85 3.3%
Power BI によるトレンド分析

日付のための DAX 関数

DATE(): 年・月・日などの部品から日付を作成

LEFT(): 文字列の左から指定数の文字を取得

RIGHT(): 文字列の右から指定数の文字を取得

MID(): 文字列の指定位置から指定数の文字を取得

WEEKDAY(): 曜日を数値で返す（既定は日曜=1）

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練習しましょう！

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