Fundamentele datelor de tip serie de timp

Analiza seriilor de timp în Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Cerințe preliminare ale cursului

Acest curs presupune utilizarea funcțiilor DAX intermediare în cadrul exercițiilor, inclusiv:

  • CALCULATE()
  • IF()
  • SUMMARIZE()
Analiza seriilor de timp în Power BI

De ce este important?

Orice set de date conține dimensiunea timp! Analiza datelor în timp relevă tendințe valoroase, iar pentru aceasta este nevoie de instrumente adecvate.

  • Cum s-au modificat datele în timp?
  • Ce ar trebui să indice datele pe baza istoricului?
  • Ce vor arăta datele în viitor?

De ce sunt importante datele de tip serie de timp

Analiza seriilor de timp în Power BI

Definirea datelor de tip serie de timp

Datele de tip serie de timp reprezintă un set de observații (puncte de date) colectate despre același subiect pe parcursul unei perioade de timp.

Două componente esențiale

  • Intervalul total (Span): perioada totală pentru care avem date
  • Intervalul de eșantionare (Interval): timpul dintre două observații consecutive.

Componentele seriei de timp

Analiza seriilor de timp în Power BI

Urmărirea modificărilor în timp

Variație seculară

Variație seculară

Variație sezonieră

Variație sezonieră

Variație ciclică

Variație ciclică

Variație aleatorie (neregulată)

Exemplu de variație aleatorie

Analiza seriilor de timp în Power BI

Analiza seriilor de timp pe termen scurt

Un interval de timp scurt acoperă, de obicei, mai puțin de un an. Scopul este de a înțelege ce arată datele în prezent.

Analize frecvente

  • Ultimele x perioade (ex.: ultimele 90 de zile, ultimele 2 trimestre)
  • Perioadă până în prezent (ex.: de la începutul anului, de la începutul lunii)

Exemplu

Analize pe termen scurt

Analiza seriilor de timp în Power BI

Analiza seriilor de timp pe termen lung

Analizele pe termen lung acoperă perioade mai mari de un an. Scopul este de a înțelege datele istorice și relația acestora cu datele curente.

Analize frecvente:

  • An față de an
  • Lună față de lună
  • Aceeași perioadă a anului precedent

Exemplu Calcularea performanței vânzărilor an față de an (YoY) pentru luna ianuarie.

Analiză YoY

Analiza seriilor de timp în Power BI

Prognoza evoluțiilor viitoare

Analizele prospective, cum ar fi prognoza, utilizează datele istorice pentru a proiecta evoluții viitoare. Acestea permit anticiparea tendințelor și luarea deciziilor în consecință.

Analize frecvente

  • Regresii (ex.: liniare)
  • Estimări la un moment dat
  • Învățare automată

Exemplu

Prognoze ale volumului de tranzacții bursiere pentru câteva luni viitoare.

Exemplu de prognoză

Analiza seriilor de timp în Power BI

Passons à la pratique !

Analiza seriilor de timp în Power BI

Preparing Video For Download...