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

Gráfico de execução de série temporal

Opções

Cíclico

Sazonalidade

Cíclico vs. Sazonal

Analisando avaliações do Glassdoor ao longo do tempo

Construindo seu primeiro gráfico de série temporal

Calculando médias móveis

Encontrando anomalias em dados de séries temporais

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.

Introduction to key influencers

Decomposition trees vs. key influencers

Using key influencers in Power BI

Key influencers for average listing price

Segments from key influencers

Key influencers for super hosts

Congratulations!

Key Influencers

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

Neste curso, você vai aprender a analisar séries temporais, visualizar seus dados e identificar tendências. Você vai criar novas variáveis de data, conhecer run charts e calcular médias móveis. Por fim, vai descobrir como identificar quais variáveis exercem mais influência sobre a variável-alvo usando as árvores de decomposição e os principais influenciadores do Power BI.

<h2>Analisar dados de séries temporais</h2>
Neste curso, você aprenderá a analisar séries temporais, visualizar seus dados e identificar tendências. Você criará novas variáveis de data, descobrirá gráficos de execução e começará a calcular médias móveis. 
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<h2>Compreender as variáveis de influência</h2>
Por fim, você descobrirá como identificar quais variáveis exibem a maior influência sobre a variável-alvo usando as árvores de decomposição e os principais influenciadores do Power BI.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Melhore seus relatórios com técnicas de análise de tendências como séries temporais e árvores de decomposição.

Análise de Tendências no Power BI

Aprimore seus relatórios com técnicas de análise de tendências, como séries temporais, árvores de decomposição e influenciadores-chave.

Analista de Dados no Power BI

Registro de eleitores para grandes eleições

Cíclico vs. Sazonal

Análise de Tendências no Power BI

Exercício interativo prático