An introduction to time series data. Learn to identify common patterns and formats of time data, and transform them to meet your needs.

Fondamenti dei dati delle serie temporali

Opzioni

Breve termine

Lungo termine

Futuro

Identificare i tipi di analisi delle serie temporali

Variazione nelle serie temporali

Analisi dei tassi di natalità

Analizzare l'influenza

Basi della trasformazione dei dati delle serie temporali

Processo di trasformazione delle date

Ordine delle operazioni

Trasformare le date

Calcolare i ritardi di spedizione

Calcolare il ritardo sugli incassi

Analizzare l’efficacia delle promozioni

Introduction to time series data

Learn about and create window functions within Power BI to analyze data over a set period of time.

Window functions in Power BI

Identifying window functions

Average population

Segment performance

Rolling average sales

Rolling total quantity

Applications of window functions

Steps to calculate year over year change

Analyzing five star reviews

Historical segment performance

Discount rate distribution

Customer ranking

Working with window functions 

Learn the basics of forecasting and how to predict values in the future using different methods in Power BI.

Forecasting in Power BI

Forecasting order of operations

Forecasting types of energy consumption

Setting forecast expectations

Forecasting MSFT close price

Hindcasting MSFT close price

Forecasting in Power BI: DAX

When to use CAGR

Forecasting types of energy consumption - DAX

Creating forecasting variables

Forecasting with CAGR

Forecasting with CMGR

Course wrap-up

Looking ahead with forecasting

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Analizza i dati di serie temporali con Power BI
Hai già esplorato insiemi di dati da ogni possibile angolazione, ma sapevi che c’è una dimensione che tutte le analisi hanno in comune? Esatto: il tempo! Ti sei mai chiesto anche come i tuoi dati cambiano nel tempo?

Metti in pratica le tecniche più diffuse
In questo corso su Time Series Analysis in Power BI lavorerai con due insiemi di dati diversi e metterai in pratica tecniche comuni per analizzare i dati nel tempo. Inizierai analizzando i dati Superstore per il Point of Sale (PoS) in varie sedi e periodi, calcolando le variazioni con diversi tipi di funzioni di finestra, period-to-date e period-over-period.

Usa algoritmi integrati e DAX
Poi passerai ai dati finanziari di Microsoft (NASDAQ: MSFT) e scoprirai come prevedere i dati nel futuro, usando sia le funzionalità integrate sia algoritmi DAX.

Al termine del corso avrai un set di strumenti completo per affrontare i dati di serie temporali e padroneggiare la quarta dimensione.


<h2>Analizza i dati delle serie temporali con Power BI</h2>
Hai preso i set di dati e li hai analizzati da ogni punto di vista possibile, ma sapevi che c'è un aspetto che tutte le analisi hanno in comune? Esatto, è ora! Hai mai pensato a come cambiano i tuoi dati nel tempo?
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<h2>Esercitati con le tecniche di analisi più comuni</h2>
In questo corso sull'analisi delle serie temporali in Power BI, lavorerai con due diversi set di dati e metterai in pratica tecniche comuni per analizzare i dati nel tempo. Inizierai analizzando i dati di Superstore relativi ai punti vendita (PoS) in vari luoghi e periodi, calcolando le variazioni con diversi tipi di funzioni: finestra, periodo fino alla data e periodo su periodo.
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<h2>Usa gli algoritmi DAX e quelli già pronti</h2>
Poi, ti immergerai nei dati finanziari di Microsoft (NASDAQ: MSFT) e vediamo come possiamo prevedere i dati futuri usando sia algoritmi integrati che DAX.
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Dopo il corso, avrai un kit di strumenti completo per gestire i dati delle serie temporali e padroneggiare la quarta dimensione.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Intermediate DAX in Power BI

Impara ad analizzare i dati nel tempo con questo corso pratico su Power BI. Lavora con dati reali.

Analisi delle serie temporali in Power BI

Rendiconto finanziario in Power BI

Il numero di casi di influenza che abbiamo registrato da inizio anno.

Il ricavo totale che abbiamo generato negli ultimi sessanta giorni.

La variazione dei casi di influenza in autunno negli ultimi tre anni.

La visualizzazione del ricavo annuo nell’ultimo decennio.

La previsione del numero di casi di influenza nei prossimi 30 giorni.

La previsione del nostro ricavo totale per i prossimi due anni.

Identificare i tipi di analisi delle serie temporali

Analisi delle serie temporali in Power BI

Esercizio pratico interattivo