Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Phân tích Xu hướng trong Power BI

Trung cấp3 giờ

Nâng cao báo cáo của bạn với các kỹ thuật phân tích xu hướng như chuỗi thời gian, cây phân rã và các yếu tố ảnh hưởng chính.

Python3 giờ9 video25 bài tập1,950 XP39,881Giấy chứng nhận thành tích

Tạo tài khoản miễn phí

Tiếp tục với Google
hoặc
Bằng việc tiếp tục, ban chấp nhận Điều khoản sử dụng, của chúng tôi Chính sách bảo mật và rằng dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng nghìn công ty yêu thích

Đào tạo đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phân tích chuỗi thời gian, trực quan hóa dữ liệu của mình và nhận diện các xu hướng. Bạn sẽ xây dựng các biến ngày mới, khám phá biểu đồ chạy, và bắt đầu tính toán trung bình trượt.

Hiểu các biến ảnh hưởng

Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu cách xác định những biến nào có ảnh hưởng lớn nhất đến biến mục tiêu bằng cách sử dụng cây phân rã và các yếu tố ảnh hưởng chính của Power BI.

Yêu cầu tiên quyết

Chương trình học

Đề cương khóa học

1

Khám phá dữ liệu chuỗi thời gian

Trong chương này, bạn sẽ làm quen hơn với các biến theo thời gian và nhiều cách trích xuất thêm biến bằng EDA để phân tích—như ngày trong tuần và độ chênh lệch thời gian. Bạn sẽ thực hành với Power BI để dựng biểu đồ đường, tính các chỉ số mới và tìm ra những xu hướng đang ẩn trong dữ liệu—bao gồm thay đổi theo giai đoạn (period-over-period) và trung bình trượt.
Bắt đầu chương
2

Phân tích chuỗi thời gian trong Power BI

Trong chương này, bạn sẽ làm quen hơn với các biến theo thời gian và nhiều cách trích xuất thêm biến bằng EDA để phân tích—như ngày trong tuần và độ chênh lệch thời gian. Bạn sẽ thực hành với Power BI để dựng biểu đồ đường, tính các chỉ số mới và tìm ra những xu hướng đang ẩn trong dữ liệu—bao gồm thay đổi theo giai đoạn (period-over-period) và trung bình trượt.
Bắt đầu chương
3

Cây phân rã

Một trong những chức năng mạnh mẽ nhất của EDA trong Power BI là khả năng xác định những biến nào có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả mục tiêu. Công cụ trực quan hóa gốc của Power BI hỗ trợ việc này là Decomposition Trees. Bạn sẽ tìm hiểu về Decomposition Trees, cách xây dựng và cách diễn giải để giải thích kết quả mục tiêu dựa trên các biến khác.
Bắt đầu chương
4

Key Influencers

Trong chương này, bạn sẽ xây dựng một công cụ gốc khác của Power BI: trực quan Key Influencers. Nó giúp bạn hiểu mức độ thay đổi của kết quả mục tiêu dựa trên các biến cụ thể và các phân khúc quan sát.
Bắt đầu chương

Phân tích Xu hướng trong Power BI

Hoàn
thành khóa học

Nhận Chứng nhận Hoàn thành

Đăng ký ngay

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút hàng ngày.