Build your ultimate AI agent
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.
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.
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.
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.
Phân tích Xu hướng trong Power BI
Hoàn
thành khóa học
