Bagaimana Peramalan Bekerja di Tableau: Membuat Prakiraan

Peramalan adalah tentang meramalkan nilai masa depan dalam setiap model. Banyak model matematika yang digunakan untuk peramalan. Pada saat yang sama, Tableau adalah salah satu perintah, dan alat visualisasi data yang tepat terutama berfokus pada menghasilkan untuk Industri Intelijen Bisnis. Peramalan data sangat penting untuk memprediksi, dan bertindak berdasarkan intelijen bisnis yang dihasilkan. Tableau dapat digunakan dengan banyak sumber data seperti teks, database No SQL, Excel, database SQL, dll.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Pemulusan eksponensial adalah teknik yang digunakan untuk peramalan di Tableau . Algoritme peramalan mencoba membangun pola reguler yang dapat diadopsi untuk kelangsungan masa depan. Anda secara alami menambahkan perkiraan ke dalam tampilan, yang berisi bidang data yang terdiri dari satu ukuran. Namun, Tableau membuat perkiraan untuk melihat jika data tidak ada, yang terdiri dari dimensi dengan nilai integer dan setidaknya satu ukuran.

Algoritma Prakiraan

Data dunia nyata yang dihasilkan memerlukan algoritme yang lebih sederhana untuk menghasilkan hasil yang lebih baik dan mudah digunakan, yang tersedia dengan semua algoritme prakiraan di Tableau. Untuk menghasilkan peramalan berkualitas tinggi, baik pola yang dihasilkan oleh model maupun peramalan data dunia nyata harus cocok secara wajar. Di sini metrik kualitas digunakan untuk mengukur kecocokan ini. Jika kualitasnya rendah, pita kepercayaan pita kualitas dan skor kualitas tidak dipertimbangkan karena ketidakakuratan dalam perkiraan pengujian.

Peramalan di Tableau , Tableau berulang kali memilih yang teratas, hingga delapan model; ramalan kualitas tertinggi dipilih terlebih dahulu. Sebelum Tableau menilai kualitas perkiraan, parameter pemulusan setiap model dioptimalkan.

Metode optimasi umum dan digunakan di setiap model, sehingga tidak mungkin untuk memilih parameter pemulusan optimal lokal yang tidak optimal secara global. Namun, parameter nilai utama dipilih berdasarkan praktik terbaik dan tidak dioptimalkan. Jadi, ada kemungkinan parameter nilai awal kurang optimal.

Ketika ada batasan data untuk visualisasi, Tableau secara otomatis mencoba untuk memperkirakan dengan perincian berbasis waktu yang lebih baik dan kemudian menjumlahkan perkiraan ke perincian visualisasi. Tableau memberikan kelompok perkiraan yang dapat dihitung dari persamaan bentuk tertutup. Setiap model dengan komponen perkalian atau dengan prakiraan data gabungan berisi pita simulasi, di mana setiap model didasarkan pada persamaan bentuk tertutup.

Pemulusan Eksponensial dan Tren

Model pemulusan eksponensial digunakan untuk meramalkan nilai masa depan dalam rangkaian nilai waktu yang konsisten menggunakan nilai rata-rata bias dari nilai masa lalu dalam rangkaian yang diketahui. Salah satu model sederhana adalah Simple Exponential Smoothing; di sini, perhitungan didasarkan pada nilai yang dihaluskan dari nilai rata-rata tertimbang dan nilai aktual terakhir. Metode ini eksponensial karena nilai yang lebih baru diberi bobot lebih, dan setiap nilai didasarkan pada setiap nilai aktual sebelumnya.

Komponen musiman berlaku ketika nilai yang diukur menunjukkan tren atau musiman selama periode waktu pada nilai operasi. Tren adalah properti data untuk naik atau turun dalam periode waktu tertentu. Musiman adalah pengulangan, variasi yang diharapkan dalam pencarian nilai, seperti fluktuasi curah hujan atau terjadinya banjir bandang.

Secara umum, peramalan data yang lebih baik dapat dihasilkan ketika banyak data tersedia selama periode waktu tertentu. Memiliki data yang cukup adalah yang paling penting saat pemodelan musiman karena kompleksitas dalam model, dan presisi yang lebih besar dapat dicapai hanya dengan lebih banyak bukti data yang tersedia. Karena keterbatasan, perkiraan tidak dapat dihasilkan dari 2 atau lebih nilai data.

Musiman

Untuk memperkirakan perkiraan data dalam uji coba Tableau untuk siklus musiman biasanya dengan panjang untuk agregasi waktu di antara deret waktu. Jika dikumpulkan berdasarkan bulan, Tableau akan memeriksa siklus 12 bulan; jika dikumpulkan menurut kuartal, siklus empat kuartal dicari, dan jika dikumpulkan menurut hari, dicari musiman mingguan. Jika Anda mempertimbangkan siklus enam bulan dalam deret waktu bulanan, Tableau akan mencari pola tahun yang berisi dua sub-pola serupa. Jika siklus tujuh bulan dalam deret waktu bulanan dipertimbangkan, Tableau tidak akan mencari siklus sama sekali karena jarang terjadi.

Karena setiap pilihan dipilih dengan otomatis, Tableau memperoleh kemungkinan panjang musim dari data yang diberikan, tipe model "Otomatis" default di menu Forecast Options Dialog Model Type tidak berubah. Sementara Memilih "Otomatis tanpa musiman" membantu kinerja dengan memprediksi semua panjang musim menyelidiki dan menilai model musiman.

Tipe Model

Dalam Peramalan di Tableau , ketika Anda memilih kotak dialog Opsi Prakiraan, Anda diberikan tipe model yang digunakan untuk data Anda. Di sini pengaturan Otomatis default disediakan, dan ini optimal untuk tampilan utama data. Di bawah Kustom, Anda perlu menentukan karakteristik tren dan musim, di antara jenis Tidak Ada, Aditif, atau Perkalian.

Sumber

Dalam model Aditif, setiap kontribusi komponen model ditambahkan, sedangkan dalam model perkalian, kontribusi komponen minimal dikalikan. Model multiplikasi cenderung meningkatkan kualitas ramalan dari nilai data secara signifikan, dan tren atau musiman didasarkan pada besarnya data. Karena perkalian terlibat dalam model perkalian, tidak ada nilai yang harus nol atau cenderung nol.

Granularitas dan Pemangkasan

Untuk membuat ramalan data, pemilihan dimensi waktu sangat penting untuk dilihat dan diprediksi dalam referensi waktu yang diberikan. Tanggal Tableau menyediakan berbagai unit waktu, termasuk hari, bulan, kuartal, dan tahun. Granularity adalah unit yang dipilih untuk tanggal.

Biasanya, data tidak akan selaras secara tepat dengan unit granularitas. Misalnya, jika Anda menyetel data dalam nilai kuartal, data aktual mungkin berhenti sebelum kuartal. Lebih lanjut menciptakan masalah saat memprediksi model, sebagai seperempat penuh, dianggap oleh model, yang biasanya bernilai lebih rendah daripada seperempat penuh.

Jika Anda mengizinkan model peramalan data untuk memilih data, maka peramalan selanjutnya tidak akan tepat. Pemangkasan data adalah salah satu solusinya. Periode tambahan yang menggagalkan prakiraan diabaikan dengan menggunakan opsi Abaikan Terakhir yang disediakan di kotak dialog Opsi Prakiraan Data . Opsi default adalah memangkas/menyelesaikan satu periode.

Baca Juga: 16 Proyek Ilmu Data Teratas dengan Python yang Harus Anda Ketahui

Kesimpulan

Nilai data berbasis waktu memiliki aturan dan implikasinya sendiri. Menggunakan volume data yang tepat sangat penting untuk prediksi dan estimasi yang lebih baik yang diperlukan untuk adaptasi bisnis di masa depan. Peramalan di Tableau sangat layak sehingga dapat dihubungkan ke perangkat lunak apa pun dan digunakan untuk mendapatkan prediksi data yang futuristik dan kaya berdasarkan nilai data. Peramalan di Tableau secara otomatis mencoba memprediksi tren; setelah membaca artikel ini, Anda harus jelas bahwa penggunaan "Otomatis" tidak sesuai dengan semua nilai data.

Learning Tableau sangat penting bagi individu yang ingin belajar dan berkarir di bidang Ilmu Data dan visualisasi. Memahami konsep dan menggunakan alat ini cukup rumit untuk pemula, sementara pembelajaran pakar industri memberikan awal yang tepat.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.