Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式
链接：https://pan.baidu.com/s/1Du4TCmhQV8yBMcGNA7iO2g 提取码：c7co
大家都知道“具体问题，具体分析”。是的，估计大家从小学的思想政治课本就听过这八个字。问题是：这句话本身就很不具体啊！到底怎样的问题算“具体”问题，啥样的分析又算“具体”分析呢？其实并没有一个很明确的标准。如何使用结构化思维表达观点重构四核：结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进——论证类比。结论先行：先明确观点，一次展示，最后总结观点。以上统下：上下表达要一致。归类分组：快速归类，
首先，神经网络是横截面模型，时间序列是研究时间序列，行与行之间的关系。时间序列也有大数据模型，两者之间不太好做对比。
长期和短期的分界点是不确定的，根据情况而定。通常2-3个月为短期，大于3个月的为长期
时间序列对象是一种专为时间序列分析而设计的对象类型，其中包括两个维度，一个是描述指标的数值，还有一维是时间。时间序列对象和一般数值型向量类似，只不过是加了一个时间的描述。在R语言中可以使用ts(数据向量，frequency=表示将时间分开的时间间隔，start=c(第一个数据所表示的年，月))。详见下面的的例子。> sales.data
时间序列预测主要是以连续性原理作为依据的。连续性原理是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。时间序列预测就是利用统计技术与方法，从预测指标的时间序列中找出演变模式，建立数学模型，对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。
时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
1、长期趋势（Secular Trends）由于某种根本原因的影响，客观现象在一个相当长的时间内所呈现出来的持续增加或持续减少的一种趋势和状态。例如：随着经济条件、医疗条件的发展，人口出生率有高于死亡率的趋势；随着劳动条件和手段的改善，劳动生产率有上升趋势等。2、季节趋势（Seasonal fluctuation）由于季节的转变而使时间数列发生周期性变化。这种周期性变化是以年为周期的可以预见
问、时间序列分析的主要用途是什么？答： 时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。主要包括从以下几个方面入手进行研究分析。l 系统描述 根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。l 系统分析 当观测值取自两个以上变量
问、什么是偏自相关系数（PACF）？答：滞后K阶偏自相关系数是指在给定中间k-1个随机变量Xt-1，Xt-2，Xt-k 1的条件下（剔除了中间k-1个随机变量的干扰后）， Xt-k对Xt影响的相关度量，用数学语言描述如下： 其中， 经过推导，ARMA(p,q) 序列的偏自相关系数为：
问、什么是自相关系数（ACF）？答将一列数据按照滞后数拆成两列数据再对两列数据做类似相关系数的操作。如：{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10} --原始数据{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}{x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10} –求滞后数为2的自相关系数，即求两者的“相关系数” 所以，可以理解自相关字数就是用来表达一组数据前
问、时间序列有哪些特征？答： 序列相关性：当期的序列值和前期某个或某些序列值线性相关l 自相关系数（ACF)(全相关系数)： 用来度量同一事件在不同时期之间的相关程度𝜌_ℎ=(𝑟(ℎ))/(𝑟(0))，其中r(h)为h期协方差函数，r(0)为方差l 偏自相关系数（PACF)(条件相关系数)：度量去除中间变量影响后的相关程度Xt和Xt-2通过Xt-1产生关联，PACF即为去除Xt-1的
问、时间序列预测法有哪些？答：时间序列预测法可用于短期预测、中期预测和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单序时平均数法、加权序时平均数法。简单平均数法：也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设：“过去这样，今后也将这样”，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下
问、常用时间序列分析的方法？答：趋势拟合法和平滑法。l 趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。a) 线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数估计方法为最小二乘估计。b) 非线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出非线形特征的场合。其参数估计的思想是把能转换成线性模型的都转换成线性模型，用线性最小
问、时间序列分析目的是什么？答：1) 确定性时序分析的目的：克服其它因素的影响，单纯测度出某一个确定性因素对序列的影响；推断出各种确定性因素彼此之间的相互作用关系及它们对序列的综合影响。2) 时间序列趋势分析目的：有些时间序列具有非常显著的趋势，我们分析的目的就是要找到序列中的这种趋势，并利用这种趋势对序列的发展作出合理的预测。
问、时间序列的分析方法有哪些?答：时间序列依据其特征，有以下几种表现形式，并产生与之相适应的分析方法：1) 长期趋势变化：受某种基本因素的影响，数据依时间变化时表现为一种确定倾向，它按某种规则稳步地增长或下降。使用的分析方法有：移动平均法、指数平滑法、模型拟和法等。2) 季节性周期变化：受季节更替等因素影响，序列依一固定周期规则性的变化，又称商业循环。采用的方法：季节指数。3) 循环变化
问、时间序列模型预测方法有哪些？答：算数平均法：对时间序列的过去数据进行简单平均来进行预测移动平均法：不考虑远期的数据，仅考虑近期数据产生的影响加权移动平均法：给予近期数据较大的权重，远期数据较小的权重指数平滑法：给予近期数据较大的权重，远期数据较小的权重，但是权重以指数的形式递减
问、怎样做时间序列分析？答：时间序列分析尝试找出序列值在过去所呈现的特征模式，假定这种模 式在未来能够持续，进而对未来进行预测时间序列基本特征：趋势性，序列相关性，随机性时间序列模型预测方法：算数平均法，移动平均法，加权移动平均，指数平滑法，自回归和移动平均法(ARIMA)ARIMA模型的优点：信息浪费最少，集趋势性，相关性和随机性于一身
问、什么是时间序列？答：时间序列是按照时间顺序，按照一定的时间间隔取得的一系列观测值时间间隔可以是日，周，月，季度，年等等例子：国内生产总值，消费者物价指数，利率，汇率，股票价格
关注
换一批
480.0000