在整門課裡，你已用探索式資料分析（EDA）來找出可能影響房源價格的關鍵變數。Power BI 的「Key Influencers」功能能加速這個流程，或至少能引導你後續的 EDA 方向。
在本練習中，你將開始體驗這項功能，分析哪些因素會影響房源的平均價格。
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在本章中，你會更熟悉時間型變數，以及如何用 EDA 擷取更多可供分析的變數，例如星期幾與時間差。你將實際操作 Power BI，建立折線圖以計算新指標，並找出資料中隱含的趨勢，包括期間對期間的變化與移動平均。
在 Power BI 的 EDA 中，最強大的功能之一是能辨識哪些變數對你的目標結果影響最大。支援這點的原生 Power BI 視覺化工具是分解樹。你將學習分解樹是什麼、如何建置，並加以解讀，藉此用其他變數來說明目標結果。
在本章中，你將建立另一個原生的 Power BI 視覺化工具：關鍵影響因素。它能幫助你了解在特定變數與觀測分群下，目標結果會改變多少。
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