Análise de tendências em energia BI

Neste capítulo, você se familiarizará mais com as variáveis baseadas em tempo e com as diversas maneiras de extrair outras variáveis usando o site EDA para análise, como dia da semana e diferença de horário. Você terá contato prático com o Power BI ao criar gráficos de linha para calcular novas métricas e descobrir tendências ocultas em seus dados, incluindo alterações de período a período e médias móveis.

Neste capítulo, você se familiarizará mais com as variáveis baseadas em tempo e com as diversas maneiras de extrair outras variáveis usando o site EDA para análise, como dia da semana e diferença de horário. Você terá contato prático com o Power BI ao criar gráficos de linha para calcular novas métricas e descobrir tendências ocultas em seus dados, incluindo alterações de período a período e médias móveis.

Uma das funções mais poderosas do EDA no Power BI é a capacidade de identificar quais variáveis têm maior influência sobre o resultado desejado. Uma ferramenta de visualização nativa do Power BI que permite isso é a Decomposition Trees (Árvores de decomposição). Você aprenderá sobre as árvores de decomposição, como construí-las e depois interpretá-las para explicar um resultado-alvo por meio de outras variáveis.

Neste capítulo, você criará outra ferramenta nativa do Power BI, o Key Influencers visual. Ele ajuda você a entender o quanto um resultado-alvo muda com base em variáveis específicas e segmentos de observações.