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कोर्स

Power BI में ट्रेंड एनालिसिस

इंटरमीडिएट3 घंटे

टाइम सीरीज़, डीकंपोज़िशन ट्री और की इन्फ्लुएंसर्स जैसी ट्रेंड एनालिसिस तकनीकों से अपनी रिपोर्ट्स बेहतर बनाएं।

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कोर्स विवरण

समय-श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करें

इस पाठ्यक्रम में, आप समय श्रृंखला का विश्लेषण करना, अपने डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन करना, और रुझानों को पहचानना सीखेंगे। आप नए तिथि चर बनाएँगे, रन चार्ट्स की खोज करेंगे, और रोलिंग औसत की गणना करना सीखेंगे।

प्रभावित करने वाले चर को समझें

अंत में, आप जानेंगे कि Power BI के decomposition trees और key influencers का उपयोग करके किन variables का target variable पर सबसे अधिक प्रभाव है, इसे कैसे पहचाना जाए।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

टाइम सीरीज़ डेटा की खोज

इस अध्याय में, आप समय-आधारित वैरिएबल्स और EDA के ज़रिए विश्लेषण के लिए अतिरिक्त वैरिएबल निकालने के कई तरीकों से और परिचित होंगे—जैसे सप्ताह का दिन और समय का अंतर। आप Power BI में हाथ-से अभ्यास करेंगे, जहाँ आप नई मेट्रिक्स निकालने और अपने डेटा में छिपे ट्रेंड्स पहचानने के लिए लाइन चार्ट्स बनाएँगे—जिसमें period-over-period बदलाव और रोलिंग एवरेजेस शामिल हैं।
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2

Power BI में टाइम सीरीज़ का विश्लेषण

इस अध्याय में, आप समय-आधारित वैरिएबल्स और EDA के ज़रिए विश्लेषण के लिए अतिरिक्त वैरिएबल निकालने के कई तरीकों से और परिचित होंगे—जैसे सप्ताह का दिन और समय का अंतर। आप Power BI में हाथ-से अभ्यास करेंगे, जहाँ आप नई मेट्रिक्स निकालने और अपने डेटा में छिपे ट्रेंड्स पहचानने के लिए लाइन चार्ट्स बनाएँगे—जिसमें period-over-period बदलाव और रोलिंग एवरेजेस शामिल हैं।
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3

Decomposition Trees

Power BI में EDA की सबसे प्रभावशाली क्षमताओं में से एक है यह पहचानना कि आपकी टार्गेट आउटकम पर किन वैरिएबल्स का सबसे अधिक प्रभाव है। इसे सक्षम करने वाला एक नेटिव Power BI विज़ुअलाइज़ेशन टूल है Decomposition Trees। आप Decomposition Trees के बारे में सीखेंगे—इन्हें कैसे बनाना है और फिर अन्य वैरिएबल्स के आधार पर टार्गेट आउटकम को समझाने के लिए कैसे व्याख्या करनी है।
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4

Key Influencers

इस अध्याय में आप एक और नेटिव Power BI टूल, Key Influencers विज़ुअल, बनाएँगे। यह आपको समझने में मदद करता है कि किसी विशिष्ट वैरिएबल्स और ऑब्ज़र्वेशन के सेगमेंट्स के आधार पर टार्गेट आउटकम कितना बदलता है।
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