Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
วิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์อนุกรมเวลา สร้างภาพข้อมูลของคุณ และสังเกตแนวโน้ม คุณจะได้สร้างตัวแปรวันที่ใหม่ ค้นพบกราฟรัน และเริ่มคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำความเข้าใจตัวแปรที่มีอิทธิพล
สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้วิธีระบุว่าตัวแปรใดมีอิทธิพลต่อค่าตัวแปรเป้าหมายมากที่สุด โดยใช้ decomposition trees และ key influencers ของ Power BIข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การสำรวจข้อมูลอนุกรมเวลา
ในบทนี้ คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับตัวแปรที่อิงตามเวลา และวิธีต่าง ๆ ในการดึงตัวแปรเพิ่มเติมด้วย EDA เพื่อการวิเคราะห์ เช่น วันในสัปดาห์และส่วนต่างของเวลา รวมถึงได้ลงมือปฏิบัติจริงใน Power BI โดยสร้าง line chart เพื่อคำนวณเมตริกใหม่และค้นหาแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงแบบ period-over-period และค่าเฉลี่ยแบบ rolling
2
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Power BI
ในบทนี้ คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับตัวแปรที่อิงตามเวลา และวิธีต่าง ๆ ในการดึงตัวแปรเพิ่มเติมด้วย EDA เพื่อการวิเคราะห์ เช่น วันในสัปดาห์และส่วนต่างของเวลา รวมถึงได้ลงมือปฏิบัติจริงใน Power BI โดยสร้าง line chart เพื่อคำนวณเมตริกใหม่และค้นหาแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงแบบ period-over-period และค่าเฉลี่ยแบบ rolling
3
Decomposition Trees
หนึ่งในฟีเจอร์ที่ทรงพลังที่สุดของ EDA ใน Power BI คือความสามารถในการระบุว่าตัวแปรใดมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์เป้าหมายมากที่สุด เครื่องมือแสดงผลเนทีฟของ Power BI ที่รองรับการทำงานนี้คือ Decomposition Trees ในบทนี้คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Decomposition Trees วิธีสร้าง และวิธีตีความเพื่ออธิบายผลลัพธ์เป้าหมายด้วยตัวแปรอื่น ๆ
4
Key Influencers
ในบทนี้ คุณจะได้สร้างเครื่องมือเนทีฟของ Power BI อีกตัวหนึ่งคือ Key Influencers visual ซึ่งช่วยให้เข้าใจว่าผลลัพธ์เป้าหมายเปลี่ยนแปลงไปมากเพียงใดตามตัวแปรและกลุ่มของการสังเกตการณ์ที่กำหนด
การวิเคราะห์แนวโน้มใน Power BI
เรียนจบแล้ว
