Analyse des tendances dans Power BI

Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les variables temporelles et les multiples façons d'extraire d'autres variables à l'aide de EDA à des fins d'analyse, comme le jour de la semaine et le décalage horaire. Vous vous familiariserez avec Power BI en créant des graphiques linéaires pour calculer de nouvelles mesures et découvrir les tendances qui se cachent dans vos données, y compris les changements d'une période à l'autre et les moyennes glissantes.

Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les variables temporelles et les multiples façons d'extraire d'autres variables à l'aide de EDA à des fins d'analyse, comme le jour de la semaine et le décalage horaire. Vous vous familiariserez avec Power BI en créant des graphiques linéaires pour calculer de nouvelles mesures et découvrir les tendances qui se cachent dans vos données, y compris les changements d'une période à l'autre et les moyennes glissantes.

L'une des fonctions les plus puissantes de EDA dans Power BI est de pouvoir identifier les variables qui ont le plus d'influence sur votre résultat cible. Les arbres de décomposition sont un outil de visualisation natif de Power BI qui permet d'atteindre cet objectif. Vous apprendrez à connaître les arbres de décomposition, à les construire, puis à les interpréter afin d'expliquer un résultat cible par d'autres variables.

Dans ce chapitre, vous allez créer un autre outil Power BI natif, le visuel des influenceurs clés. Il vous aide à comprendre dans quelle mesure un résultat cible change en fonction de variables spécifiques et de segments d'observations.