In this chapter, you’ll get more familiar with time-based variables and the multiple ways to extract further variables using EDA for analysis—like day of week and time difference. You’ll get hands-on with Power BI as you build line charts to calculate new metrics and uncover trends hiding in your data—including period-over-period change and rolling averages.

Starting to explore time series data

Statements about time series analysis

Exploring AirBnB time series

Generating a new date variable

Analyzing trends by day of week

Calculating year-over-year change

Exploring Time Series Data

Time series run chart

Cyclical vs. Seasonal

Analyzing Glassdoor reviews over time

Building your first time series chart

Calculating rolling averages

Finding anomalies in time series data

Analyzing Time Series in Power BI

One of the most powerful functions of EDA in Power BI is being able to identify which variables have the most influence on your target outcome. A native Power BI visualization tool enabling that is Decomposition Trees. You'll learn about Decomposition Trees, how to construct, then interpret in order to explain a target outcome by other variables. 

Introduction to decomposition trees

Statements about decomposition trees

Using decomposition trees in Power BI

Getting started with decomposition trees

Diving deeper into decomposition trees

Decomposing attrition rates

Decomposition Trees

In this chapter you'll build another native Power BI tool, Key Influencers visual. It helps you to understand how much a target outcome changes based on specific variables and segments of observations.

Introduzione ai key influencers

Opzioni

Decomposition Tree

Key Influencer

Decomposition tree vs. key influencers

Usare i key influencers in Power BI

Key influencers per il prezzo medio degli annunci

Segmenti dai key influencers

Key influencers per i superhost

Congratulazioni!

Key Influencers

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

In questo corso imparerai ad analizzare serie temporali, visualizzare i dati e individuare le tendenze. Creerai nuove variabili di data, scoprirai i run chart e imparerai a calcolare le medie mobili. Infine, vedrai come identificare le variabili che influenzano maggiormente la variabile di destinazione usando gli alberi di scomposizione e i key influencers di Power BI.

<h2>Dati non temporali</h2>
In questo corso imparerai come analizzare le serie temporali, visualizzare i tuoi dati e individuare le tendenze. Creerai nuove variabili di data, scoprirai i grafici di andamento e imparerai a calcolare le medie mobili. 
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<h2>Capire le variabili che influiscono</h2>
Infine, scoprirai come capire quali variabili hanno più influenza sulla variabile target usando gli alberi di decomposizione e i fattori chiave di Power BI.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Migliora i tuoi report con tecniche di analisi delle tendenze come serie temporali e alberi di decomposizione.

Analisi delle tendenze in Power BI

Migliora i tuoi report con tecniche di analisi delle tendenze come serie temporali, alberi di decomposizione e fattori chiave di influenza.

Analista dati in Power BI

Consente di esplorare una variabile target seguendo percorsi diversi

Utile per confrontare direttamente l’influenza tra variabili

Dipende da un numero sufficiente di osservazioni per individuare pattern

Esplora l’impatto di un valore specifico sul cambiamento di una variabile target

Decomposition tree vs. key influencers

Analisi delle tendenze in Power BI

Esercizio pratico interattivo