ウィンドウ関数の活用

Power BI での時系列分析

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

背景と重要性

拡張ウィンドウとローリングウィンドウは多様に使えます。

特定の期間に適用できる計算例:

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

SAMEPERIODLASTYEAR と PARALLELPERIOD の比較

SAMEPERIODLASTYEAR()

現在のコンテキストで、指定した日付列の各日付を1年前にシフトした日付列を含むテーブルを返します。

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)

PARALLELPERIOD()

現在のコンテキストで、指定した日付列に対し、一定の間隔だけ前後へシフトした並行期間の日付列を含むテーブルを返します。

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

¹ https://learn.microsoft.com/dax

昨年と同じウィンドウの分析

昨年の同じウィンドウがどうだったかを確認できます。

過去データにウィンドウ関数を適用
同じ計算の文脈を把握可能
複数の時点で迅速に計算処理

この分析の一般的な手順

当年の重要な指標やKPIを算出。
同様の期間に同じ計算を適用。
値の差を計算し、変化量を把握。

昨年と同じウィンドウの分析例

実務では、この種の分析は一般的です。2つの重要な指標を提供します。

当年の文脈で、特定のKPIに対する組織のパフォーマンスは？

昨年の同期間・同KPIと比べてどうか。改善しているか？

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

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

前年比の計算方法

履歴データにウィンドウを適用すると、昨年からの変化を正確に算出できます。

Year-over-Year (YoY) 計算とも呼ばれる
過去との進捗を把握できる
通常は変化率（%）で表示

# Assuming current month is February

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])

演習に進みましょう！

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