시계열 데이터 탐색 시작하기

Power BI 트렌드 분석

Jacob H. Marquez

Data Scientist at Microsoft

"시계열"이란?

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정의:

  • 시간 순서대로 그래프화한 데이터 포인트의 집합.

  • 보통 균등 간격의 시점에서 연속적으로 관측한 값의 열입니다.

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
Power BI 트렌드 분석

시계열 분석의 활용

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활용 사례:

  • 변수의 패턴(예: 주기성)
  • 계절성 트렌드
  • 구조적 문제
  • 목표 변수와의 관계
  • 예측 모델에 활용

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예시:

  • 날씨
  • 심박수 모니터링
  • 분기 매출
  • 금리
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다양한 날짜 그레인에서 분석하기

날짜 2019-03-25 08:30이 연, 월, 일로 분해되는 모습.

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다양한 날짜 그레인에서 분석하기

날짜 2019-03-25 08:30:00이 시, 분, 초로 분해되는 모습.

Power BI 트렌드 분석

다양한 시간 변수로 변환하기

날짜 2019-03-25 08:30:00이 연중 일(day of year), 연중 주(week of year), 요일(day of week)로 변환되는 모습.

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다양한 시간 변수로 변환하기

subscription_start_date 변수를 현재 날짜와 비교해 구독 기간과 age_group을 도출하는 모습.

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기간별 변화 측정하기

기간 대비 변화

기간 대비 변화 계산식.

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기간별 변화 측정하기

기간 대비 변화

기간 대비 변화 계산식.

주가 전월 대비
2018년 1월 $20.67 --
2018년 2월 $19.79 -4.3%
2018년 3월 $21.34 7.9%
2018년 4월 $21.25 -0.4%
2018년 5월 $22.12 4.1%
2018년 6월 $22.85 3.3%
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날짜용 DAX 함수

DATE(): 연, 월, 일 등 구성요소로 날짜 값을 생성

LEFT(): 왼쪽부터 지정한 글자 수를 추출

RIGHT(): 오른쪽부터 지정한 글자 수를 추출

MID(): 지정한 위치에서 시작해 지정한 글자 수를 추출

WEEKDAY(): 요일을 숫자로 반환; 기본값은 일요일=1

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연습해 봅시다!

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