Power BI: как измерить эффективность рекламы с помощью линейной статистики в Power BI

Ознакомьтесь с этим подробным руководством по Power BI, чтобы освоить искусство линейной статистики и визуализации данных на диаграмме рассеяния. Узнайте, как рассчитать и отобразить линию наилучшего соответствия с помощью метода наименьших квадратов в DAX для точного измерения влияния расходов на рекламу на продажи в разных регионах. В этом видео вы увидите весь процесс: от импорта данных из нескольких регионов и создания динамической диаграммы рассеяния до использования мощной функции DAX ЛИНЕЙН для генерации всех ключевых статистических значений. Откройте для себя простой пошаговый метод отображения критических метрик, таких как коэффициент детерминации (значение R-квадрат), наклон и пересечение, с помощью новой визуальной карты, позволяющей проводить подробное сравнение региональных показателей.

Помимо механизмов построения отчета, вы получите глубокое понимание значения этих статистических метрик для бизнес-аналитики. Мы интерпретируем значение R-квадрат, чтобы показать, какой процент изменения продаж объясняется расходами на рекламу, — и это подтверждает случай, когда 98% изменения продаж обусловлено рекламой! В этом руководстве объясняется значение F-статистики, стандартной ошибки и наклона, а также демонстрируется, как эти значения отражают точность и надежность вашей модели прогнозирования продаж. К концу курса вы сможете создать информативную панель мониторинга Power BI с удобной навигацией, которая не только визуализирует данные, но и предоставляет понятные и практичные статистические данные для принятия стратегических решений о расходах.

#PowerBI #DAX #LineStatistics #DataAnalysis #ScatterPlot #LeastSquaresMethod #Rsquared #AdvertisingAnalytics #BIAnalytics #DataVisualization #PowerBITutorial #SalesAnalysis