開始探索時間序列資料

Power BI 趨勢分析

Jacob H. Marquez

Data Scientist at Microsoft

什麼是「時間序列」?

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定義

  • 依時間先後繪製的資料點序列。

  • 通常是在等間隔時間點所取得的一連串觀測值。

1 https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series
Power BI 趨勢分析

時間序列分析的應用

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應用情境:

  • 變數中的型態(如週期性)
  • 季節性趨勢
  • 系統性挑戰
  • 與目標結果的關聯
  • 作為預測模型的依據

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範例:

  • 天氣
  • 心率監測
  • 季度銷售
  • 利率
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以不同日期粒度分析

一張圖將日期 2019-03-25 08:30 拆解為年、月、日。

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以不同日期粒度分析

一張圖將日期 2019-03-25 08:30:00 拆解為時、分、秒。

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轉換成不同時間變數

一張圖將日期 2019-03-25 08:30:00 轉換為一年中的第幾天、年第幾週、星期幾。

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轉換成不同時間變數

將 subscription_start_date 與目前日期比較,推得訂閱年齡與 age_group。

Power BI 趨勢分析

衡量一段時間內的變化

期對期變化

期對期變化的計算方式。

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衡量一段時間內的變化

期對期變化

期對期變化的計算方式。

月份 股價 MoM 變化
2018-01 $20.67 --
2018-02 $19.79 -4.3%
2018-03 $21.34 7.9%
2018-04 $21.25 -0.4%
2018-05 $22.12 4.1%
2018-06 $22.85 3.3%
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日期的 DAX 函式

DATE(): 由各部分(如年、月、日)組合出日期值

LEFT(): 從左側擷取指定數量的字元

RIGHT(): 從右側擷取指定數量的字元

MID(): 從指定位置開始擷取指定數量的字元

WEEKDAY(): 回傳星期幾的數字;預設以 1 表示星期日。

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一起來練習吧!

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