Основи часових рядів

Аналіз часових рядів у Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Попередні вимоги курсу

Упродовж вправ у цьому курсі потрібні функції DAX середнього рівня, зокрема:

CALCULATE()
IF()
SUMMARIZE()

Чому це важливо?

У кожному наборі даних час є виміром! Аналізуючи дані в часі, ми бачимо цікаві тренди, тож потрібні надійні інструменти.

Як мої дані змінювалися з часом?
Що мають показувати дані з огляду на історію?
Що покажуть дані в майбутньому?

Чому часові ряди важливі

Визначення часових рядів

Часовий ряд — це набір спостережень (тобто точок даних), зібраних про один і той самий об'єкт упродовж періоду часу.

Два ключові компоненти

Проміжок: загальний період, за який маємо дані
Інтервал: час між окремими спостереженнями.

Компоненти часових рядів

Відстеження змін у часі

Секулярні зміни

Сезонні зміни

Циклічні зміни

Випадкові (нерегулярні) зміни

Приклад випадкових змін

Короткостроковий аналіз часових рядів

Короткий період зазвичай менший за один рік. Тут ми хочемо зрозуміти, що показують дані саме зараз.

Поширені аналізи

Останні x періодів (напр., останні 90 днів, останні 2 квартали)
Період з початку (напр., з початку року, з початку місяця)

Приклад

Короткострокові аналізи

Довгостроковий аналіз часових рядів

Довгостроковий аналіз охоплює період понад рік. Ми намагаємося зрозуміти історичні дані та їхній зв'язок із поточними.

Поширені аналізи:

Year over Year
Month over Month
Той самий період торік

Приклад Обчислення показників продажів Year over Year (YoY) для січня.

Аналіз YoY

Прогнозування майбутнього

Майбутній аналіз, зокрема прогнозування, екстраполює історичні дані в майбутнє. Такі підходи дають змогу передбачати стан і приймати рішення на цій основі.

Поширені аналізи

Регресії (напр., лінійна)
Оцінки на певний момент часу
Машинне навчання

Приклад

Прогнозування обсягу біржових угод на кілька місяців уперед.

Приклад прогнозування

Давайте потренуємось!

Аналіз часових рядів у Power BI