Основи перетворення часових рядів

Аналіз часових рядів у Power BI

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

Контекст і значущість

Дані часових рядів стають дедалі поширенішими в усіх галузях.
Різні системи мають різні вимоги та формати.

Макет архітектури даних

ISO як міжнародний стандарт

ISO 8601

Міжнародний стандарт для роботи з датами й часом
Дозволяє відображати дати й час у різних форматах
Забезпечує локалізацію та персоналізацію під потреби користувача
Змінюйте поле дати за допомогою FORMAT()

Приклад дати:

var date = January 1st 2022 
# US Standard (MM DD YYYY)

var date2 = FORMAT(date, "DD MM YYYY")
# UK Standard
# 1 January 2022

var date3 = FORMAT(date, "YYYY MM DD")
# ISO Standard
# 2022 January 01

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601#Combined_date_and_time_representations

UNIX для високоточного часового штампування

UNIX Time

Також називають Epoch time
Це кількість секунд, що минули з Epoch time (January 1st, 1970, о 00:00:00 UTC)
Зазвичай застосовується в комп'ютерних системах
Представляє мітку часу (дату й час)

Приклади дат і часу

January 1st, 2022 06:00:00 UTC

1641016800

January 1st, 2022 18:00:00 UTC

1641060000

¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time

Робота з датами в Power BI

DATEADD()

Дозволяє змістити дату на задану кількість інтервалів від опорної дати.

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

Приклади:

DATEADD('date', 30, DAY)

var timestamp_PST = 
    DATEADD('timestamp_EST', -3, HOUR)

DATEDIFF()

Обчислює кількість часових інтервалів між двома датами.

DATEDIFF(<Date1>, <Date2>, <Interval>)

Приклади:

DATEDIFF(DATE(2019,2,1),
        DATE(2020,4,30),
        MONTH)

Result: 14

Підсумовування даних у DAX

Часові ряди не завжди мають регулярні інтервали — це залежить від збору даних. Це може бути проблемою:

Алгоритми часу та формули припускають сталий інтервал
Між точками можуть відбуватися суттєві зміни

Застосуйте SUMMARIZE() до таблиці, щоб «згладити» набір даних. Агрегуючи його, ви все ще побачите тренди, навіть якщо дані відсутні або нерегулярні.

Приклад:

SUMMARIZE('<table>', 
    [group_column(s)], 
    [new aggregated column(s)])

SUMMARIZE('sales', 
    sales[Quarter], 
    sales[Region], 
    "Total Sales", SUM(sales[revenue]))

Обробка пропущених даних

Імпутація — корисна стратегія, коли ми добре розуміємо, яким має бути пропущене значення; часто виконується в Power Query.

Приклад імпутації даних

Видалення даних — застосовуйте, коли в рядку чи стовпці бракує значної частини даних; уникайте, якщо це не дає суттєвої користі аналізу

Приклад видалення даних

Набір даних Superstore

У наступних вправах ви працюватимете з набором даних Superstore. Це дані точки продажу (PoS) для магазинів Superstore у США. Ви відформатуєте дати у коректний формат для подальшого аналізу.

Дані Superstore

Давайте потренуємось!

Аналіз часових рядів у Power BI