În acest capitol, te vei familiariza cu variabilele bazate pe timp și cu modalitățile de a extrage variabile suplimentare prin EDA – cum ar fi ziua din săptămână sau diferența de timp. Vei lucra direct în Power BI, construind grafice linie pentru a calcula noi metrici și a descoperi tendințe ascunse în date – inclusiv variații perioadă-după-perioadă și medii mobile.

Primii pași în explorarea datelor de tip serie temporală

Afirmații despre analiza seriilor de timp

Explorând serii de timp AirBnB

Generarea unei noi variabile de dată

Analiza tendințelor pe zile ale săptămânii

Calcularea variației de la an la an

Explorarea datelor de tip serie de timp

Grafic de evoluție a seriei de timp

Opțiuni

Ciclic

Sezonier

Ciclic vs. Sezonier

Analiza recenziilor Glassdoor în timp

Construiești primul tău grafic de serie de timp

Calcularea mediilor mobile

Identificarea anomaliilor în datele de tip serie de timp

Analiza seriilor de timp în Power BI

Una dintre cele mai utile funcționalități ale EDA în Power BI este capacitatea de a identifica variabilele cu cea mai mare influență asupra rezultatului țintă. Instrumentul nativ de vizualizare care permite acest lucru este arborele de descompunere. Vei învăța ce sunt arborii de descompunere, cum se construiesc și cum se interpretează pentru a explica un rezultat țintă prin intermediul altor variabile.

Introducere în arborii de descompunere

Afirmații despre arborii de descompunere

Utilizarea arborilor de descompunere în Power BI

Primii pași cu arborii de descompunere

Aprofundarea arborilor de descompunere

Descompunerea ratelor de fluctuație a personalului

Arbori de descompunere

În acest capitol vei construi un alt instrument nativ din Power BI: vizualizarea factorilor cheie de influență. Aceasta te ajută să înțelegi cât de mult se modifică un rezultat țintă în funcție de anumite variabile și segmente de observații.

Introducere în Key Influencers

Arbori de descompunere vs. factori cheie de influență

Utilizarea vizualului Key Influencers în Power BI

Factorii cheie de influență pentru prețul mediu al unui anunț

Segmente din Key Influencers

Factori cheie de influență pentru super hosts

Felicitări!

Factori cheie de influență

Exercises and Datasets

Course Glossary

DataCamp vs. Local Experience

În acest curs, vei învăța cum să analizezi serii de timp, să îți vizualizezi datele și să identifici tendințe. Vei crea variabile de dată noi, vei descoperi grafice de evoluție și vei calcula medii mobile. În final, vei afla cum să determini care variabile au cea mai mare influență asupra variabilei țintă, folosind arborii de descompunere și factorii cheie de influență din Power BI.

Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.

Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de cel puțin 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea făcând clic pe notificarea CPE credits din dreapta.

<h2>Analizează datele din serii temporale</h2>
În acest curs, vei învăța cum să analizezi serii temporale, să vizualizezi datele și să identifici tendințele. Vei crea noi variabile de dată, vei descoperi grafice de tip run chart și vei învăța să calculezi medii mobile. 
<br><br>
<h2>Înțelege variabilele care influențează</h2>
În cele din urmă, vei afla cum să identifici ce variabile exercită cea mai mare influență asupra variabilei țintă folosind arborii de descompunere și factorii cheie de influență din Power BI.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Îmbunătățește rapoartele cu analize de tendințe: serii temporale, arbori de descompunere, influențatori.

Analiza tendințelor în Power BI

Îmbunătățește-ți rapoartele cu tehnici de analiză a tendințelor precum time series, decomposition trees și key influencers.

Analist de date în Power BI

Tiparul se repetă pe parcursul mai multor ani

Înregistrarea alegătorilor pentru alegerile majore

Tiparul se repetă în mai puțin de un an

Ciclic vs. Sezonier

Analiza tendințelor în Power BI

Exercițiu interactiv practic