An introduction to time series data. Learn to identify common patterns and formats of time data, and transform them to meet your needs.

Fundamentals of time series data

Identifying time series analysis types

Time series variation

Analyzing birth rates

Analyzing influenza

Basics of time series data transformation

Order of operations

Transforming dates

Calculating shipping delays

Calculating receivables delay

Analyzing promotion effectiveness

Introduction to time series data

Learn about and create window functions within Power BI to analyze data over a set period of time.

Window functions in Power BI

Identifying window functions

Average population

Segment performance

Rolling average sales

Rolling total quantity

Applications of window functions

Steps to calculate year over year change

Analyzing five star reviews

Historical segment performance

Discount rate distribution

Customer ranking

Working with window functions 

Learn the basics of forecasting and how to predict values in the future using different methods in Power BI.

Power BI'de Tahminleme

Power BI'da tahminleme

Tahminde işlem sırası

Enerji tüketimi türleri için tahmin

Tahmin beklentilerini belirleme

MSFT kapanış fiyatını tahmin etme

MSFT kapanış fiyatı için geriye dönük tahmin (hindcasting)

Power BI’de Tahminleme: DAX

Seçenekler

CAGR değil

CAGR

CAGR ne zaman kullanılır

Enerji tüketimi türlerini tahmin etme - DAX

Tahmin değişkenleri oluşturma

CAGR ile tahminleme

CMGR ile Tahmin

Kursun özeti

Looking ahead with forecasting

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Power BI ile Zaman Serisi Verilerini Analiz Et
Veri kümelerini alıp her açıdan analiz ettin, peki her analizin ortak paydası olan tek bir boyut olduğunun farkında mısın? Doğru tahmin: zaman! Verilerinin zaman içinde nasıl değiştiğini hiç düşündün mü?

Yaygın Analiz Tekniklerini Uygula
Bu Power BI'de Zaman Serisi Analizi kursunda, iki farklı veri kümesiyle çalışacak ve verileri zaman içinde analiz etmek için yaygın teknikleri uygulayacaksın. Çeşitli konum ve zamanlar için Superstore PoS (Satış Noktası) verilerini analiz ederek başlayacak, farklı türde pencere, döneme-kadarki (period-to-date) ve dönemler-arası (period-over-period) işlevlerle değişimleri hesaplayacaksın.

Yerleşik ve DAX Algoritmalarını Kullan
Ardından Microsoft'un (NASDAQ: MSFT) finansal verilerine dalacak ve hem yerleşik hem de DAX algoritmalarını kullanarak geleceğe yönelik tahminler yapmayı göreceksin.

Bu kurstan sonra, zaman serisi verilerine gönül rahatlığıyla yaklaşmanı sağlayacak kapsamlı bir araç setine sahip olacak ve dördüncü boyuta hakim olacaksın.


<h2>Power BI ile Zaman Serisi Verilerini Analiz Edin</h2>
Veri setlerini aldınız ve her açıdan analiz ettiniz, ancak her analizin ortak bir boyutu olduğunu biliyor muydunuz? Doğru, zamanı geldi! Verilerinizin zaman içinde nasıl değiştiğini hiç düşündünüz mü?
<br><br>
<h2>Yaygın Analiz Tekniklerini Uygulama</h2>
Power BI'daki Zaman Serisi Analizi kursunda, iki farklı veri kümesiyle çalışacak ve zaman içindeki verileri analiz etmek için yaygın teknikleri uygulayacaksınız. Çeşitli konum ve zamanlardaki Satış Noktası (PoS) verileri için Superstore verilerini analiz ederek başlayacaksınız. Burada, farklı türde pencere, dönem başından bugüne ve dönemden döneme fonksiyonları ile değişiklikleri hesaplayacaksınız.
<br><br>
<h2>Yerleşik ve DAX Algoritmalarını Kullanın</h2>
Ardından, Microsoft'un (NASDAQ: MSFT) ve bunu yapmak için hem yerleşik hem de DAX algoritmalarını kullanarak verileri geleceğe nasıl tahmin edebileceğimizi görelim.
<br><br>
Kursu tamamladıktan sonra, zaman serisi verilerini ele almak ve dördüncü boyutu ustaca kullanmak için kapsamlı bir araç setine sahip olacaksınız.


Exploratory Data Analysis in Power BI

Intermediate DAX in Power BI

Power BI'de Zaman Serisi Analizi kursuyla veri analizi öğrenin. Gerçek verilerle çalışın.

Enerji tüketimi türlerini tahmin etme - DAX

Create Your Free Account