Come funziona la previsione in Tableau: creazione di una previsione

La previsione riguarda la previsione del valore futuro in ciascun modello. Molti modelli matematici vengono utilizzati per la previsione. Allo stesso tempo, Tableau è uno dei comandi e degli strumenti precisi di visualizzazione dei dati focalizzati principalmente sulla generazione per il settore della Business Intelligence. La previsione dei dati è fondamentale per la previsione e agisce in base alla business intelligence generata. Tableau può essere utilizzato con molte origini dati come testo, database No SQL, Excel, database SQL, ecc.

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Il livellamento esponenziale è la tecnica utilizzata per la previsione in Tableau . Gli algoritmi di previsione cercano di stabilire uno schema regolare che può essere adottato per la continuità futura. È naturale aggiungere una previsione nella vista, che contiene un campo dati costituito da una misura. Tuttavia, Tableau crea una previsione per visualizzare se i dati non sono presenti, che consiste in dimensioni con valori interi e almeno una misura.

Algoritmi di previsione

I dati del mondo reale generati richiedono algoritmi più semplici per ottenere risultati migliori e sono facili da utilizzare, il che è disponibile con tutti gli algoritmi di previsione in Tableau. Per generare una previsione di alta qualità, sia il modello generato dal modello che la previsione dei dati del mondo reale dovrebbero corrispondere ragionevolmente. Qui le metriche di qualità vengono utilizzate per misurare questa corrispondenza. Se la qualità è bassa, la banda di confidenza della banda di qualità e il punteggio di qualità non vengono considerati a causa dell'imprecisione nelle stime dei test.

Previsione in Tableau , Tableau sceglie ripetutamente il top, fino a otto modelli; viene scelta per prima la previsione di qualità più alta. Prima che Tableau valuti la qualità delle previsioni, i parametri di smoothing di ciascun modello vengono ottimizzati.

Il metodo di ottimizzazione è comune e utilizzato in ogni modello, rendendo impossibile la scelta di parametri di livellamento ottimali a livello locale che non siano ottimali a livello globale. Tuttavia, i parametri del valore primario vengono scelti in base alle migliori pratiche e non sono ottimizzati. Quindi, esiste la possibilità che i parametri del valore iniziale siano meno ottimali.

Quando c'è una limitazione dei dati per la visualizzazione, Tableau tenta automaticamente di prevedere con una migliore granularità basata sul tempo, quindi somma la previsione alla granularità della visualizzazione. Tableau fornisce gruppi di previsioni che possono essere calcolati da un'equazione in forma chiusa. Ogni modello con una componente moltiplicativa o con dati previsionali combinati contiene bande simulate, in cui ogni modello si basa sull'equazione in forma chiusa.

Smoothing e Trend esponenziale

I modelli di livellamento esponenziale vengono utilizzati per prevedere i valori futuri in una serie temporale coerente di valori utilizzando valori medi distorti dei valori passati nelle serie note. Un modello modesto è Simple Exponential Smoothing; qui, il calcolo si basa sul valore livellato da un valore medio ponderato e dall'ultimo valore effettivo. Questo metodo è esponenziale perché ai valori più recenti viene dato più peso e ogni valore si basa su ogni valore effettivo precedente.

Le componenti stagionali sono operative quando il valore misurato mostra l'andamento o la stagionalità nel periodo di tempo sul valore operativo. La tendenza è una proprietà dei dati per aumentare o diminuire in un determinato periodo di tempo. La stagionalità è una variazione ripetuta e attesa nella ricerca del valore, come una fluttuazione delle precipitazioni o il verificarsi di inondazioni improvvise.

In generale, è possibile ottenere una migliore previsione dei dati quando sono disponibili molti dati nel periodo di tempo. Avere dati sufficienti è molto importante durante la modellazione della stagionalità a causa della complessità del modello e una maggiore precisione può essere ottenuta solo con più prove di dati disponibili. A causa di limitazioni, una previsione non può essere generata da 2 o più valori di dati.

Stagionalità

Per stimare la previsione dei dati nelle prove di Tableau per un ciclo stagionale, in genere con la durata dell'aggregazione temporale tra le serie temporali. Se aggregato per mesi, Tableau verificherà un ciclo di 12 mesi; se aggregato per trimestri, viene ricercata il ciclo quadrimestrale e, se aggregato per giorni, viene ricercata la stagionalità settimanale. Se consideri un ciclo di sei mesi in una serie temporale mensile, Tableau cercherà un modello annuale contenente due sottomodelli simili. Se viene considerato un ciclo di sette mesi in serie temporali mensili, Tableau non cercherà alcun ciclo poiché non sono comuni.

Poiché ogni selezione viene selezionata automaticamente, Tableau ricava le possibili lunghezze della stagione dai dati forniti, il tipo di modello "Automatico" predefinito nel menu Tipo di modello della finestra di dialogo Opzioni di previsione non viene modificato. Mentre la selezione di "Automatico senza stagionalità" aiuta le prestazioni prevedendo la durata di tutta la stagione, sondando e valutando i modelli stagionali.

Tipi di modello

In Previsione in Tableau , quando scegli la finestra di dialogo Opzioni di previsione, ti viene fornito il tipo di modello utilizzato per i tuoi dati. Qui viene fornita l'impostazione automatica predefinita, che è ottimale per la visualizzazione principale dei dati. In Personalizzato, è necessario specificare la tendenza e le caratteristiche della stagione, tra i tipi Nessuno, Additivo o Moltiplicativo.

Fonte

In un modello additivo, viene aggiunto ogni contributo delle componenti del modello, mentre, in un modello moltiplicativo, viene moltiplicato un contributo minimo della componente. I modelli moltiplicativi tendono a migliorare significativamente la qualità delle previsioni rispetto al valore dei dati e la tendenza o la stagionalità si basa sull'entità dei dati. Poiché la moltiplicazione è coinvolta nel modello moltiplicativo, nessuno dei valori deve essere zero o tende a zero.

Granularità e Rifilatura

Per creare una previsione dei dati, la selezione della dimensione temporale è essenziale per vedere e prevedere nel riferimento temporale fornito. Le date di Tableau forniscono una gamma di unità di tempo, inclusi giorno, mese, trimestre e anno. La granularità è l'unità scelta per la data.

Di solito, i dati non si allineano esattamente con l'unità di granularità. Ad esempio, se si impostano i dati nel valore del trimestre, i dati effettivi potrebbero interrompersi prima del trimestre. L'ulteriore creazione di un problema durante la previsione del modello, come un intero trimestre, viene considerata dal modello, che in genere è un valore inferiore rispetto a un intero trimestre.

Se consenti ai modelli di previsione dei dati di scegliere i dati, la previsione successiva sarà imprecisa. Il taglio dei dati è una delle soluzioni. I periodi finali che fanno deragliare la previsione vengono trascurati utilizzando l'opzione Ignora ultimo fornita nella finestra di dialogo Opzioni previsione dati . L'opzione predefinita è tagliare/completare un periodo.

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Conclusione

I valori dei dati basati sul tempo hanno le proprie regole e implicazioni. L'uso del giusto volume di dati è essenziale per una migliore previsione e stime necessarie per le future adattabilità del business. La previsione in Tableau è così fattibile che può essere collegata a qualsiasi software e utilizzata per ottenere previsioni di dati avanzate e futuristiche basate sul valore dei dati. Le previsioni in Tableau tentano automaticamente di prevedere la tendenza; dopo aver letto questo articolo, dovresti essere chiaro che l'uso di "Automatico" non si adatta a tutti i valori dei dati.

L'apprendimento di Tableau è essenziale per le persone che aspirano ad apprendere e ad avere una carriera nella scienza dei dati e nella visualizzazione. Comprendere i concetti e utilizzare lo strumento è piuttosto complicato per cominciare, mentre l'apprendimento degli esperti del settore fornisce l'inizio giusto.

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