Como funciona a previsão no Tableau: como criar uma previsão

Previsão é sobre prever o valor futuro em cada modelo. Muitos modelos matemáticos são usados ​​para previsão. Ao mesmo tempo, o Tableau é uma das ferramentas de comando e visualização de dados precisas, focada principalmente na geração para o setor de Business Intelligence. A previsão de dados é vital para a previsão e atua com base na inteligência de negócios gerada. O Tableau pode ser usado com muitas fontes de dados, como texto, bancos de dados No SQL, Excel, bancos de dados SQL etc.

Aprenda cursos online de ciência de dados das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

A suavização exponencial é a técnica usada para previsão no Tableau . Algoritmos de previsão tentam estabelecer um padrão regular que pode ser adotado para continuidade futura. Você naturalmente adiciona uma previsão à exibição, que contém um campo de dados que consiste em uma medida. No entanto, o Tableau cria uma previsão para visualizar se os dados não estiverem presentes, que consiste em dimensões com valores inteiros e pelo menos uma medida.

Algoritmos de previsão

Os dados reais gerados exigem algoritmos mais simples para gerar melhores resultados e são fáceis de usar, o que está disponível com todos os algoritmos de previsão no Tableau. Para gerar uma previsão de alta qualidade, tanto o padrão gerado pelo modelo quanto a previsão de dados do mundo real devem corresponder razoavelmente. Aqui as métricas de qualidade são usadas para medir essa correspondência. Se a qualidade for baixa, a faixa de confiança da banda de qualidade e o índice de qualidade não serão considerados devido à imprecisão nas estimativas de teste.

Previsão no Tableau , o Tableau escolhe repetidamente o topo, até oito modelos; a previsão de maior qualidade é escolhida primeiro. Antes que o Tableau avalie a qualidade da previsão, os parâmetros de suavização de cada modelo são otimizados.

O método de otimização é comum e utilizado em cada modelo, impossibilitando a escolha de parâmetros de suavização localmente ótimos que não sejam globalmente ótimos. No entanto, os parâmetros de valor primário são escolhidos com base nas melhores práticas e não são otimizados. Portanto, há uma chance de que os parâmetros de valor inicial sejam menos ideais.

Quando há uma limitação de dados para visualização, o Tableau automaticamente tenta prever com melhor granularidade baseada em tempo e, em seguida, soma a previsão à granularidade da visualização. O Tableau fornece grupos de previsão que podem ser calculados a partir de uma equação de formato fechado. Todo modelo com componente multiplicativo ou com previsão de dados combinados contém bandas simuladas, nas quais todo modelo é baseado na equação de forma fechada.

Suavização Exponencial e Tendência

Modelos de suavização exponencial são usados ​​para prever valores futuros em uma série temporal consistente de valores usando valores médios enviesados ​​de valores passados ​​na série conhecida. Um modelo modesto é a suavização exponencial simples; aqui, o cálculo é baseado no valor suavizado de um valor médio ponderado e o último valor real. Esse método é exponencial porque os valores mais recentes recebem mais peso e cada valor é baseado em todos os valores reais anteriores.

Os componentes sazonais são operativos quando o valor medido apresenta tendência ou sazonalidade ao longo do período de tempo no valor operativo. A tendência é uma propriedade dos dados para aumentar ou diminuir em um determinado período de tempo. A sazonalidade é uma variação reiterada e esperada na busca de valor, como uma flutuação da precipitação ou ocorrência de inundações repentinas.

Em geral, uma melhor previsão de dados pode ser obtida quando muitos dados estão disponíveis durante o período de tempo. Ter dados suficientes é mais importante ao modelar a sazonalidade devido à complexidade do modelo, e maior precisão só pode ser alcançada com mais provas de dados disponíveis. Devido a limitações, uma previsão não pode ser gerada a partir de 2 ou mais valores de dados.

Sazonalidade

Para estimar a previsão de dados nas avaliações do Tableau para um ciclo sazonal, normalmente com a duração da agregação de tempo entre as séries temporais. Se agregado por meses, o Tableau verificará um ciclo de 12 meses; se agregado por trimestres, o ciclo de quatro trimestres é pesquisado e, se agregado por dias, a sazonalidade semanal é pesquisada. Se você considerar um ciclo de seis meses em uma série temporal mensal, o Tableau pesquisará um padrão de ano contendo dois subpadrões semelhantes. Se um ciclo de sete meses em séries temporais mensais for considerado, o Tableau não procurará nenhum ciclo, pois eles são incomuns.

Como todas as seleções são selecionadas automaticamente, o Tableau deriva possíveis durações de temporada a partir dos dados fornecidos, o tipo de modelo "Automático" padrão no menu Tipo de modelo da caixa de diálogo Opções de previsão não é alterado. Enquanto a seleção de “Automático sem sazonalidade” ajuda o desempenho, prevendo toda a duração da temporada, sondando e avaliando modelos sazonais.

Tipos de modelo

Em Previsão no Tableau , ao escolher a caixa de diálogo Opções de previsão, você recebe o tipo de modelo usado para seus dados. Aqui, a configuração automática padrão é fornecida, e isso é ideal para a visualização primária dos dados. Em Personalizado, você precisa especificar as características da tendência e da estação, entre os tipos Nenhum, Aditivo ou Multiplicativo.

Fonte

Em um modelo Aditivo, cada contribuição dos componentes do modelo é somada, enquanto que, em um modelo multiplicativo, uma contribuição mínima dos componentes é multiplicada. Os modelos multiplicativos tendem a melhorar significativamente a qualidade da previsão a partir do valor dos dados, e a tendência ou sazonalidade é baseada na magnitude dos dados. Como a multiplicação está envolvida no modelo multiplicativo, nenhum dos valores precisa ser zero ou tende a zero.

Granularidade e Corte

Para criar uma previsão dos dados, a seleção da dimensão de tempo é essencial para ver e prever na referência de tempo fornecida. As datas do Tableau fornecem uma variedade de unidades de tempo, incluindo dia, mês, trimestre e ano. A granularidade é a unidade escolhida para a data.

Normalmente, os dados não serão alinhados precisamente com a unidade de granularidade. Por exemplo, se você definir os dados no valor do trimestre, os dados reais podem parar antes do trimestre. Criar ainda mais um problema ao prever o modelo, como um trimestre completo, é considerado pelo modelo, que normalmente é um valor menor do que um trimestre inteiro.

Se você permitir que os modelos de previsão de dados escolham dados, a previsão subsequente será imprecisa. Aparar os dados é uma das soluções. Os períodos finais que inviabilizam a previsão são negligenciados usando a opção Ignore Last fornecida na caixa de diálogo Data Forecast Options. A opção padrão é aparar/completar um período.

Leia também: 16 principais projetos de ciência de dados em Python que você deve conhecer

Conclusão

Os valores de dados baseados em tempo têm suas próprias regras e implicações. Usar o volume certo de dados é essencial para uma melhor previsão e estimativas necessárias para futuras adaptabilidades de negócios. A previsão no Tableau é tão viável que pode ser conectada a qualquer software e usada para obter previsões de dados futuristas e ricas com base no valor dos dados. A previsão no Tableau tenta prever a tendência automaticamente; depois de ler este artigo, você deve estar ciente de que o uso de “Automático” não se ajusta a todos os valores de dados.

Aprender o Tableau é essencial para pessoas que desejam aprender e ter uma carreira em Data Science e visualização. Compreender os conceitos e usar a ferramenta é bastante complicado para iniciantes, enquanto o aprendizado de especialistas do setor fornece o começo certo.

Se você está curioso para aprender sobre ciência de dados, confira o Programa PG Executivo em Ciência de Dados do IIIT-B & upGrad, que é criado para profissionais que trabalham e oferece mais de 10 estudos de caso e projetos, workshops práticos práticos, orientação com especialistas do setor, 1 -on-1 com mentores do setor, mais de 400 horas de aprendizado e assistência de trabalho com as principais empresas.