시계열 데이터 소개입니다. 시간 데이터의 일반적인 패턴과 형식을 파악하고, 필요에 맞게 변환하는 방법을 배웁니다.

시계열 데이터의 기본

Options

Short-term

Long-term

Future

시계열 분석 유형 식별하기

시계열 변동

출생률 분석

인플루엔자 분석

시계열 데이터 변환의 기본

날짜 변환 프로세스

연산 순서

날짜 변환하기

배송 지연 계산하기

매출채권 지연 시간 계산하기

프로모션 효과 분석

시계열 데이터 소개

Power BI에서 시간 구간을 기준으로 데이터를 분석하기 위한 윈도 함수를 이해하고 직접 만들어 봅니다.

Power BI의 윈도 함수

윈도 함수 식별하기

평균 인구

세그먼트 성과

이동 평균 매출

롤링 총 수량

윈도 함수의 활용

연간 증감(YoY) 계산 단계

별점 5개 리뷰 분석하기

과거 세그먼트 성과

할인율 분포

고객 순위 매기기

윈도 함수 다루기 

예측의 기본을 배우고, Power BI에서 다양한 방법으로 미래 값을 예측하는 방법을 익힙니다.

Power BI에서 예측하기

예측 작업 순서

에너지 소비 유형 예측

예측 기대치 설정하기

MSFT 종가 예측

MSFT 종가 힌드캐스팅

Power BI에서의 예측: DAX

CAGR를 사용할 때

에너지 소비 유형 예측 - DAX

예측 변수 만들기

CAGR로 예측하기

CMGR로 예측하기

강의 마무리

예측으로 미래를 내다보기

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Power BI로 시계열 데이터 분석하기
여러분은 다양한 각도에서 데이터셋을 분석해 보셨을 텐데요, 모든 분석이 공통으로 가지는 차원이 하나 있다는 것을 아시나요? 맞습니다, 바로 시간입니다! 데이터가 시간에 따라 어떻게 달라지는지도 생각해 보셨나요?

자주 쓰는 분석 기법 연습하기
이 Time Series Analysis in Power BI 코스에서는 서로 다른 두 개의 데이터셋으로 시간에 따른 분석에 자주 쓰이는 기법을 연습해 봅니다. 먼저 Superstore의 PoS(Point of Sale) 데이터를 다양한 지점과 시점별로 분석하면서, 여러 종류의 윈도 함수, 누적(Period-to-date), 기간 대비(Period-over-period) 함수로 변화를 계산해 볼 거예요.

내장 기능과 DAX 알고리즘 활용하기
그다음에는 Microsoft(NASDAQ: MSFT)의 재무 데이터를 살펴보며, 내장 기능과 DAX 알고리즘을 모두 활용해 미래 데이터를 예측하는 방법을 알아봅니다.

이 코스를 마치면, 시계열 데이터를 다루는 데 필요한 탄탄한 도구 상자를 갖추고 시간이라는 네 번째 차원을 자신 있게 다룰 수 있게 됩니다.


<h2>Power BI로 시계열 데이터 분석하기</h2>
데이터세트를 가져와 가능한 모든 각도에서 분석해 보셨겠지만, 모든 분석이 공통으로 공유하는 한 가지 차원이 있다는 사실을 알고 계셨나요? 맞습니다. 이제 때가 왔습니다! 데이터가 시간이 지남에 따라 어떻게 달라지는지도 생각해 본 적이 있나요?
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<h2>일반적인 분석 기법 실습 문제</h2>
이 Power BI의 시계열 분석 강의에서는 두 개의 서로 다른 데이터세트를 다루며, 시간에 따른 데이터를 분석하는 데 자주 쓰이는 기법을 실습 문제로 익히게 됩니다. 여러 위치와 시간대에 걸친 판매 시점(PoS) 데이터에 대해 Superstore데이터를 분석하는 것부터 시작하며, 여기서 다양한 종류의 윈도우, 기간 누적, 기간 대비 기간 함수로 변화를 계산하게 됩니다.
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<h2>내장 및 DAX 알고리즘 사용하기</h2>
그런 다음, Microsoft(NASDAQ:의 재무 데이터에 깊이 들어가게 됩니다. MSFT)와 함께 내장 알고리즘과 DAX 알고리즘을 모두 사용해 데이터를 미래로 예측하는 방법을 살펴봅니다.
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강의를 마치면 시계열 데이터를 다루고 네 번째 차원을 마스터할 수 있는 균형 잡힌 도구를 갖추게 됩니다.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Intermediate DAX in Power BI

Power BI의 시계열 분석 실습 과정으로 데이터 분석을 배우세요. 실제 데이터로 연습하세요.

Power BI로 하는 시계열 분석

Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.

재무 보고 Power BI에서

올해 현재까지(Year to Date) 발생한 인플루엔자 사례 수.

지난 60일 동안 발생한 총 매출액.

지난 3년간 가을철 인플루엔자 사례 수의 변화.

지난 10년간 연간 매출의 시각화.

앞으로 30일 동안의 인플루엔자 사례 수 예측.

시계열 분석 유형 식별하기

Power BI로 하는 시계열 분석

실습형 인터랙티브 연습문제