Aplicații ale funcțiilor de fereastră

Analiza seriilor de timp în Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Context și importanță

Funcțiile de fereastră extensibile și mobile pot fi aplicate în multe moduri!

Există mai multe calcule care pot fi aplicate unor perioade specifice de timp:

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

SAMEPERIODLASTYEAR vs. PARALLELPERIOD

SAMEPERIODLASTYEAR()

Returnează un tabel cu o coloană de date decalate cu un an în trecut față de datele din coloana specificată, în contextul curent.

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)

PARALLELPERIOD()

Returnează un tabel cu o coloană de date reprezentând o perioadă paralelă cu datele din coloana specificată, în contextul curent, cu datele decalate cu un număr de intervale înainte sau înapoi în timp.

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

¹ https://learn.microsoft.com/dax

Analiza aceleiași ferestre ca anul trecut

Putem dori să vedem cum arăta aceeași fereastră în anul trecut.

Aplică o funcție de fereastră asupra datelor mai vechi.
Permite obținerea contextului pentru același calcul.
Procesează rapid calcule în diferite momente de timp.

Pași tipici pentru acest tip de analiză:

Calculați o măsură importantă sau un KPI pentru anul curent.
Aplicați același calcul altor perioade similare de timp.
Calculați diferența dintre aceste valori pentru a înțelege amploarea modificării.

Exemple de analiză a aceleiași ferestre ca anul trecut

În industrie, astfel de analize sunt foarte frecvente. Ele oferă două puncte cheie de date:

Cum performează organizația noastră față de un KPI în contextul anului curent?

Cum ne descurcăm față de aceeași perioadă și KPI din anul trecut? Ne îmbunătățim?

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

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

Calcularea variației an-la-an

Putem calcula exact modul în care datele s-au modificat față de anul trecut, aplicând o fereastră asupra datelor istorice.

Cunoscut ca un calcul An-la-An (YoY)
Oferă o perspectivă asupra progresului față de istoric
Afișat de obicei ca procent de modificare

# 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])

Să exersăm!

Analiza seriilor de timp în Power BI