Power BI 預測：DAX

Power BI 的時間序列分析

Kevin Barlow

Data Analytics Professional

情境與重要性

內建功能是好起點，但功能有限。

調校與最佳化幾乎不可行，且僅能設定基礎參數。

其他替代方案

  • 程式語言（Python／R）

  • Excel

  • DAX

Power BI 預測選項

Power BI 的時間序列分析

DAX 預測基本原則

用 DAX，我們可在指定期間近似描述資料集的行為。

  1. 找到最後一個資料點。
  2. 計算資料趨勢（幾何平均）。
  3. 推估未來。

幾何平均能為呈指數變化的資料集提供平均值。

使用幾何平均進行預測

Power BI 的時間序列分析

CAGR

複合年成長率（CAGR）

CAGR 公式

雖然此公式用於年成長，同樣邏輯也可套用到其他時間區間（例如月成長率）。

Power BI 的時間序列分析

用 CAGR 做預測

預測未來數值

未來值計算

LV = Last Value（最後值）

n = 未來期數

你可以用回測來在你的資料上驗證這個公式！

Power BI 的時間序列分析

一起來練習吧！

Power BI 的時間序列分析

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