Pengantar data deret waktu. Pelajari cara mengenali pola dan format umum data waktu, serta mentransformasikannya sesuai kebutuhan Anda.

Dasar-dasar data deret waktu

Mengidentifikasi jenis analisis deret waktu

Variasi deret waktu

Menganalisis tingkat kelahiran

Menganalisis influenza

Dasar-dasar transformasi data deret waktu

Urutan operasi

Transformasi tanggal

Menghitung keterlambatan pengiriman

Menghitung keterlambatan piutang

Menganalisis efektivitas promosi

Pengantar data deret waktu

Pelajari dan buat fungsi window di Power BI untuk menganalisis data dalam rentang waktu tertentu.

Fungsi jendela di Power BI

Mengidentifikasi fungsi window

Rata-rata populasi

Kinerja segmen

Rata-rata berjalan penjualan

Total kuantitas bergulir

Penerapan fungsi jendela

Langkah menghitung perubahan year over year

Menganalisis ulasan bintang lima

Kinerja segmen historis

Distribusi tingkat diskon

Peringkat pelanggan

Bekerja dengan fungsi window 

Pelajari dasar-dasar peramalan dan cara memprediksi nilai di masa mendatang menggunakan berbagai metode di Power BI.

Peramalan di Power BI

Urutan langkah peramalan

Peramalan jenis konsumsi energi

Menetapkan ekspektasi peramalan

Peramalan harga penutupan MSFT

Hindcasting harga penutupan MSFT

Peramalan di Power BI: DAX

Opsi

Bukan CAGR

CAGR

Kapan menggunakan CAGR

Peramalan jenis konsumsi energi - DAX

Membuat variabel peramalan

Peramalan dengan CAGR

Peramalan dengan CMGR

Penutup kursus

Melihat ke depan dengan peramalan

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Menganalisis Data Deret Waktu dengan Power BI
Anda telah menganalisis himpunan data dari berbagai sudut, tetapi tahukah Anda bahwa ada satu dimensi yang selalu ada dalam setiap analisis? Benar; yaitu waktu! Pernahkah Anda memikirkan bagaimana data Anda berubah seiring waktu?

Latih Teknik Analisis Umum
Dalam kursus Analisis Deret Waktu di Power BI ini, Anda akan bekerja dengan dua himpunan data berbeda dan melatih teknik-teknik umum untuk menganalisis data dari waktu ke waktu. Anda akan mulai dengan menganalisis data Superstore untuk data Point of Sale (PoS) di berbagai lokasi dan waktu, di mana Anda akan menghitung perubahan menggunakan berbagai jenis fungsi window, period-to-date, dan period-over-period.

Gunakan Algoritme Bawaan dan DAX
Selanjutnya, Anda akan menelusuri data keuangan dari Microsoft (NASDAQ: MSFT) dan melihat bagaimana kita dapat membuat prakiraan data ke masa depan, menggunakan algoritme bawaan maupun DAX.

Setelah mengikuti kursus ini, Anda akan memiliki seperangkat alat yang andal untuk menangani data deret waktu dan menguasai dimensi keempat.


<h2>Analisis Data Seri Waktu dengan Power BI</h2>
Anda telah mengumpulkan dataset dan menganalisisnya dari segala sudut pandang yang mungkin, tetapi tahukah Anda bahwa ada satu dimensi yang dimiliki oleh setiap analisis? Benar sekali; saatnya! Apakah Anda pernah memikirkan bagaimana data Anda berubah seiring waktu?
<br><br>
<h2>Latih Teknik Analisis Umum</h2>
Dalam kursus Analisis Deret Waktu di Power BI ini, Anda akan bekerja dengan dua dataset yang berbeda dan berlatih teknik-teknik umum untuk menganalisis data sepanjang waktu. Anda akan memulai dengan menganalisis data Superstore untuk data Point of Sale (PoS) di berbagai lokasi dan waktu, di mana Anda akan menghitung perubahan menggunakan berbagai jenis jendela, fungsi periode hingga tanggal, dan fungsi periode ke periode.
<br><br>
<h2>Gunakan Algoritma Bawaan dan DAX</h2>
Kemudian, Anda akan menyelami data keuangan dari Microsoft (NASDAQ: MSFT) dan lihat bagaimana kita dapat memprediksi data ke masa depan, menggunakan algoritma bawaan dan DAX untuk melakukannya.
<br><br>
Setelah mengikuti kursus ini, Anda akan memiliki kumpulan alat yang lengkap untuk mengolah data deret waktu dan menguasai dimensi keempat.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Intermediate DAX in Power BI

Pelajari analisis data seiring waktu dengan kursus Praktis Analisis Runtun Waktu di Power BI.

Analisis Deret Waktu di Power BI

Pelaporan Keuangan di Power BI

Format data dengan benar sesuai kebutuhan Anda.

Terapkan teknik pemulusan (seperti exponential smoothing).

Visualisasikan data historis dan data hasil peramalan.

Urutan langkah peramalan

Analisis Deret Waktu di Power BI

Latihan interaktif langsung