Утверждения об анализе временных рядов

Какое из утверждений об анализе временных рядов является ложным?

Это упражнение является частью курса

Анализ трендов в Power BI

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Анализ трендов в Power BI

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

3368 reviews

Начать курс бесплатно

В этой главе вы подробнее познакомитесь с переменными на основе времени и различными способами извлечения дополнительных переменных с помощью разведочного анализа данных — например, дня недели и временного интервала. На практике в Power BI вы построите линейные графики, рассчитаете новые метрики и обнаружите скрытые тренды в данных — в том числе изменение за период и скользящие средние.

Exercise 1: Знакомство с данными временных рядов Exercise 2: Утверждения об анализе временных рядов

Текущее упражнение

Exercise 3: Исследование временных рядов AirBnB Exercise 4: Создание новой переменной даты Exercise 5: Анализ трендов по дням недели Exercise 6: Вычисление изменения год к году

Exercise 1: Линейный график временного ряда Exercise 2: Циклические и сезонные паттерны Exercise 3: Анализ отзывов Glassdoor в динамике Exercise 4: Создание первого графика временного ряда Exercise 5: Вычисление скользящих средних Exercise 6: Поиск аномалий в данных временного ряда

Одна из наиболее мощных возможностей разведочного анализа данных в Power BI — определение переменных, оказывающих наибольшее влияние на целевой результат. Встроенный инструмент визуализации Power BI, позволяющий это сделать, — деревья декомпозиции. Вы узнаете, что такое деревья декомпозиции, как их построить и интерпретировать, чтобы объяснить целевой результат через другие переменные.

Exercise 1: Введение в деревья декомпозиции Exercise 2: Утверждения о деревьях декомпозиции Exercise 3: Использование деревьев декомпозиции в Power BI Exercise 4: Первые шаги с деревьями декомпозиции Exercise 5: Углублённый анализ с помощью деревьев декомпозиции Exercise 6: Анализ показателей текучести кадров

В этой главе вы создадите ещё один встроенный инструмент Power BI — визуализацию «Ключевые факторы влияния». Он помогает понять, насколько целевой результат изменяется в зависимости от конкретных переменных и сегментов наблюдений.

Exercise 1: Введение в ключевые факторы влияния Exercise 2: Деревья декомпозиции и ключевые факторы влияния Exercise 3: Использование ключевых факторов влияния в Power BI Exercise 4: Ключевые факторы влияния на среднюю цену объявления Exercise 5: Сегменты из ключевых факторов влияния Exercise 6: Ключевые факторы влияния для суперхостов Exercise 7: Поздравляем!