Обеспечение анализа биржевых данных с помощью Power BI: подробное руководство

На современных быстро меняющихся финансовых рынках анализ биржевых данных имеет решающее значение для принятия обоснованных инвестиционных решений. Power BI, мощный инструмент бизнес-аналитики, разработанный Microsoft, предлагает ряд функций и возможностей, которые можно использовать для детального анализа данных о запасах. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и приемы применения Power BI для анализа биржевых данных, а также приведем примеры кода.

  1. Подключение к источникам данных.
    Первым шагом анализа биржевых данных с помощью Power BI является подключение к соответствующим источникам данных. Power BI поддерживает широкий спектр соединителей данных, включая Excel, файлы CSV, базы данных и веб-API. Вот пример подключения к CSV-файлу, содержащему исторические данные по акциям:
let
    Source = Csv.Document(File.Contents("C:\Path\to\StockData.csv"),[Delimiter=",", Columns=4, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
    #"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true]),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Promoted Headers",{{"Date", type date}, {"Open", type number}, {"High", type number}, {"Low", type number}, {"Close", type number}, {"Volume", Int64.Type}}),
    #"Sorted Rows" = Table.Sort(#"Changed Type",{{"Date", Order.Ascending}})
in
    #"Sorted Rows"
  1. Преобразование и очистка данных.
    После того как данные подключены, необходимо преобразовать и очистить их, чтобы обеспечить их точность и удобство использования. Power BI предоставляет богатый набор возможностей преобразования и очистки данных. Вот пример расчета дневной доходности акций с использованием DAX (выражения анализа данных):
DailyReturn = DIVIDE([Close] - CALCULATE([Close], PREVIOUSDAY()), CALCULATE([Close], PREVIOUSDAY()))
  1. Визуализация данных о запасах.
    Power BI предлагает широкий спектр вариантов визуализации для представления данных о запасах в визуально привлекательной и понятной форме. Вот пример создания линейного графика для визуализации цен на акции с течением времени:
Line Chart = 
    VAR Dates = Table1[Date]
    VAR Prices = Table1[Close]
    RETURN
    LINESTOCK(Dates, Prices)
  1. Применение расширенной аналитики.
    Power BI позволяет использовать методы расширенной аналитики для более глубокого понимания биржевых данных. Например, вы можете использовать встроенные возможности прогнозирования для прогнозирования будущих цен на акции на основе исторических данных. Вот пример создания прогноза с использованием встроенной функции прогнозирования:
Forecast = 
    FORECAST.LINEAR(Table1[Date], Table1[Close])
  1. Создание интерактивных информационных панелей.
    С помощью Power BI вы можете создавать интерактивные информационные панели, которые позволяют пользователям динамически исследовать биржевые данные. Пользователи могут фильтровать и детализировать конкретные символы акций, периоды времени или другие соответствующие измерения. Вот пример создания среза для фильтрации биржевых символов:
StockSymbolSlicer = 
    SELECTCOLUMNS(Table1, "StockSymbol", Table1[Symbol])

Power BI предоставляет надежную платформу для анализа данных о запасах. Используя его мощные функции, возможности подключения к данным и возможности расширенной аналитики, аналитики и инвесторы могут получать полезную информацию и принимать обоснованные решения. В этой статье мы рассмотрели различные методы с примерами кода для применения Power BI при анализе данных о запасах.