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इस अध्याय में, आप समय-आधारित वैरिएबल्स और EDA के ज़रिए विश्लेषण के लिए अतिरिक्त वैरिएबल निकालने के कई तरीकों से और परिचित होंगे—जैसे सप्ताह का दिन और समय का अंतर। आप Power BI में हाथ-से अभ्यास करेंगे, जहाँ आप नई मेट्रिक्स निकालने और अपने डेटा में छिपे ट्रेंड्स पहचानने के लिए लाइन चार्ट्स बनाएँगे—जिसमें period-over-period बदलाव और रोलिंग एवरेजेस शामिल हैं।
Power BI में EDA की सबसे प्रभावशाली क्षमताओं में से एक है यह पहचानना कि आपकी टार्गेट आउटकम पर किन वैरिएबल्स का सबसे अधिक प्रभाव है। इसे सक्षम करने वाला एक नेटिव Power BI विज़ुअलाइज़ेशन टूल है Decomposition Trees। आप Decomposition Trees के बारे में सीखेंगे—इन्हें कैसे बनाना है और फिर अन्य वैरिएबल्स के आधार पर टार्गेट आउटकम को समझाने के लिए कैसे व्याख्या करनी है।
इस अध्याय में आप एक और नेटिव Power BI टूल, Key Influencers विज़ुअल, बनाएँगे। यह आपको समझने में मदद करता है कि किसी विशिष्ट वैरिएबल्स और ऑब्ज़र्वेशन के सेगमेंट्स के आधार पर टार्गेट आउटकम कितना बदलता है।
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