Funcții de fereastră în Power BI

Analiza seriilor de timp în Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Context și importanță

Intervalul de timp identificat al unui set de date de tip serie temporală influențează tipul de analiză care poate fi realizat. Diferite dimensiuni ale „ferestrelor" temporale oferă niveluri diferite de informații.

Diferențe între intervalele de timp

Analiza seriilor de timp în Power BI

Funcții de fereastră expandabilă - cum funcționează

  • Au un singur punct de ancorare
  • Pot „privi" înainte sau înapoi

Funcții de fereastră expandabilă

Analiza seriilor de timp în Power BI

Funcții de fereastră expandabilă - cazuri de utilizare

Funcțiile de fereastră expandabilă sunt utilizate în general pentru analize pe scară largă, pornind de la un punct de referință.

Câteva exemple:

  1. Suma totală a profitului obținut de la o decizie cheie.
  2. Temperatura medie pentru o locație, calculată pe toate datele disponibile până astăzi.
  3. Numărul de produse livrate de la începutul anului.

Exemple:

CALCULATE(SUM(sales[profit]), 
    sales[date] >= DATE(2020,1,1))

CALCULATE(AVERAGE(weather[temp]),
    weather[date] <= TODAY())

TOTALYTD(COUNT(shipping[id]), 
    shipping[ship_date])
Analiza seriilor de timp în Power BI

Funcții de fereastră glisantă - cum funcționează

  • Au puncte de ancorare relative
  • Se aplică pe intervale de timp diferite pe măsură ce apar date noi

Funcții de fereastră glisantă

Analiza seriilor de timp în Power BI

Funcții de fereastră glisantă - cazuri de utilizare

Funcțiile de fereastră glisantă sunt utilizate de obicei pentru a analiza starea curentă. Adesea, acestea servesc la calcularea diverselor KPI-uri relevante pentru sănătatea organizației.

Câteva exemple:

  1. Prețul maxim atins de o acțiune în ultimele treizeci de zile.
  2. Reducerea medie acordată unui client în ultimul an.
  3. Calcularea întârzierii medii la livrare în ultimele șase luni.

Exemple:

CALCULATE(MAX(stocks[high]), 
    stocks[date] >= DATEADD(TODAY(), 
    -30, DAYS))

CALCULATE(AVERAGE(sales[discount]), 
    sales[date] >= DATEADD(TODAY(), 
    -1, YEAR))

CALCULATE(AVERAGE(ship[delay]), 
    ship[ship.date] >= DATEADD(TODAY(), 
    -6, MONTH))
Analiza seriilor de timp în Power BI

Să exersăm!

Analiza seriilor de timp în Power BI

Preparing Video For Download...