この章では、時間ベースの変数についての理解を深め、曜日や時間差など、EDA（探索的データ分析）を使ってさらなる変数を抽出するさまざまな方法を学びます。Power BI を実際に操作しながら折れ線グラフを作成し、新しい指標を算出して、前期比の変化や移動平均など、データに潜むトレンドを明らかにしましょう。

時系列データの探索を始めましょう

時系列分析に関する記述

AirBnBの時系列データを探る

新しい日付変数を作成する

曜日別のトレンドを分析する

前年比の変化を計算する

時系列データの探索

時系列ランチャート

選択肢

循環

季節性

循環と季節性の違い

Glassdoorのレビューを時系列で分析する

はじめての時系列チャートを作る

移動平均の計算

時系列データで異常を見つける

Power BI による時系列分析

Power BI における EDA の強力な機能の一つが、目標結果に最も影響を与える変数を特定できる点です。それを実現する Power BI のネイティブ可視化ツールが分解ツリーです。この章では、分解ツリーの概要、作成方法、そして目標結果を他の変数で説明するための解釈方法を学びます。

分解ツリー入門

分解ツリーに関する記述

Power BIでの分解ツリーの活用

分解ツリーを始めてみましょう

分解ツリーをさらに深掘りする

離職率を分解して理解する

分解ツリー

この章では、Power BI のネイティブツールであるキー インフルエンサー ビジュアルを作成します。このツールを使うと、特定の変数や観測値のセグメントに基づいて、目標結果がどのように変化するかを把握できます。

キーインフルエンサー入門

分解ツリー vs. 主要な影響要因

Power BIでキーインフルエンサーを使う

平均掲載価格のキーインフルエンサー

Key influencers からのセグメント

スーパーホストのキーファクター

おめでとうございます！

キー インフルエンサー

Exercises and Datasets

Course Glossary

DataCamp vs. Local Experience

このコースでは、時系列データの分析方法、データの可視化、トレンドの読み取り方を学びます。新しい日付変数の作成、ランチャートの活用、移動平均の計算方法を習得します。さらに、Power BI の分解ツリーとキー インフルエンサーを使って、目標変数に最も影響を与える変数を特定する方法も学びましょう。

コースの用語集は、右側のリソースセクションに掲載されています。

CPE クレジットを取得するには、コースを修了し、認定評価で 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットのリンクをクリックすると、評価画面に移動できます。

Exploratory Data Analysis in Power BI

時系列、分解ツリー、主要因子などのトレンド分析技術でレポートを強化しましょう。

Power BI によるトレンド分析

時系列分析、分解ツリー、主要な影響要因などのトレンド分析手法を用いて、レポートの質を高めてください。

データアナリスト Power BIで

Data Scientist at Microsoft

Glassdoorのレビューの経年分析

演習に進みましょう

Power BI による時系列分析 - Glassdoorのレビューを時系列で分析する

Glassdoorのレビューを時系列で分析する

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