Tabloda Tahmin Nasıl Çalışır: Tahmin Oluşturma

Tahmin, her modelde gelecekteki değeri öngörmekle ilgilidir. Tahmin için birçok matematiksel model kullanılmaktadır. Aynı zamanda Tableau, temel olarak İş Zekası Endüstrisi için üretmeye odaklanan komutlardan ve hassas veri görselleştirme araçlarından biridir. Veri tahmini , tahmin için hayati öneme sahiptir ve oluşturulan iş zekasına dayalı olarak hareket eder. Tableau, metin, SQL veritabanları yok, Excel, SQL veritabanları vb. birçok veri kaynağı ile kullanılabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri bilimi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Üstel yumuşatma, Tableau'da tahmin yapmak için kullanılan tekniktir . Tahmin algoritmaları, gelecekteki süreklilik için benimsenebilecek düzenli bir model oluşturmaya çalışır. Doğal olarak, bir hesaplamadan oluşan bir veri alanı içeren görünüme bir tahmin eklersiniz. Ancak Tableau, verilerin mevcut olup olmadığını görüntülemek için tamsayı değerlerine sahip boyutlardan ve en az bir hesaplamadan oluşan bir tahmin oluşturur.

Tahmin Algoritmaları

Oluşturulan gerçek dünya verileri, daha iyi sonuçlar elde etmek için daha basit algoritmalar gerektirir ve Tableau'daki tüm tahmin algoritmalarında bulunan kullanımı kolaydır. Yüksek kaliteli bir tahmin oluşturmak için hem model tarafından oluşturulan model hem de gerçek dünya veri tahmini makul şekilde eşleşmelidir. Burada bu eşleşmeyi ölçmek için kalite metrikleri kullanılır. Kalite düşükse, test tahminlerindeki yanlışlık nedeniyle kalite bandı güven aralığı ve kalite puanı dikkate alınmaz.

Tableau'da tahmin yapan Tableau , sekiz adede kadar modele kadar art arda en üstteki modeli seçer; önce en kaliteli tahmin seçilir. Tableau tahmin kalitesini değerlendirmeden önce, her modelin yumuşatma parametreleri optimize edilir.

Optimizasyon yöntemi yaygındır ve her modelde kullanılır, bu da global olarak optimal olmayan yerel olarak optimal yumuşatma parametrelerini seçmeyi imkansız hale getirir. Ancak, birincil değer parametreleri en iyi uygulamalara göre seçilir ve optimize edilmez. Dolayısıyla, başlangıç ​​değer parametrelerinin daha az optimal olma olasılığı vardır.

Görselleştirme için bir veri sınırlaması olduğunda, Tableau otomatik olarak daha iyi zamana dayalı ayrıntı düzeyiyle tahminde bulunmaya çalışır ve ardından tahmini görselleştirmenin ayrıntı düzeyine göre toplar. Tableau, kapalı biçimli bir denklemden hesaplanabilen tahmin grupları sunar. Çarpımsal bileşenli veya birleşik veri tahminlerine sahip her model, her modelin kapalı form denklemine dayandığı simüle edilmiş bantlar içerir.

Üstel Düzeltme ve Trend

Üstel yumuşatma modelleri, bilinen serilerdeki geçmiş değerlerin yanlı ortalama değerlerini kullanarak tutarlı bir zaman dizisindeki gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılır. Mütevazı bir model Basit Üstel Düzeltme'dir; burada hesaplama, ağırlıklı ortalama değerden ve son gerçek değerden elde edilen düzleştirilmiş değere dayanır. Bu yöntem üsteldir çünkü daha yeni değerlere daha fazla ağırlık verilir ve her değer önceki her gerçek değeri temel alır.

Mevsimsel bileşenler, ölçülen değer, çalışma değerindeki zaman periyodu boyunca trendi veya mevsimselliği gösterdiğinde çalışır. Eğilim, belirli bir zaman diliminde artacak veya azalacak verilerin bir özelliğidir. Mevsimsellik, yağış dalgalanması veya ani sel oluşumu gibi değer aramasında yinelenen, beklenen bir değişikliktir.

Genel olarak, zaman periyodu boyunca çok sayıda veri mevcut olduğunda daha iyi veri tahmini yapılabilir. Modeldeki karmaşıklık nedeniyle mevsimselliği modellerken yeterli veriye sahip olmak çok önemlidir ve yalnızca daha fazla veri kanıtı ile daha fazla kesinlik elde edilebilir. Kısıtlamalar nedeniyle, 2 veya daha fazla veri değerinden bir tahmin oluşturulamaz.

mevsimsellik

Tableau denemelerindeki veri tahminini , tipik olarak zaman serileri arasındaki zaman toplama uzunluğu ile bir mevsimsel döngü için tahmin etmek . Aylara göre toplanırsa, Tableau 12 aylık bir döngüyü kontrol edecektir; çeyreklerle toplanırsa dört çeyrek döngü aranır ve günlere göre toplanırsa haftalık mevsimsellik aranır. Aylık bir zaman serisinde altı aylık bir döngü düşünürseniz, Tableau iki benzer alt kalıp içeren bir yıl kalıbı arayacaktır. Aylık zaman serilerinde yedi aylık bir döngü düşünülürse, Tableau, nadiren olduğu için hiçbir döngü arayacaktır.

Her seçim otomatik olarak seçildiğinden bir Tablo verilen verilerden olası sezon uzunluklarını türetdiğinden, Tahmin Seçenekleri Diyalog Model Tipi menüsünde varsayılan “Otomatik” model tipi değiştirilmez. “Mevsimsellik olmadan otomatik” seçimi, mevsimsel modelleri araştırırken ve değerlendirirken tüm sezon uzunluğunu tahmin ederek performansa yardımcı olur.

Model Çeşitleri

Tabloda Tahminde , Tahmin Seçenekleri iletişim kutusunu seçtiğinizde, verileriniz için kullanılan model tipi size sunulur. Burada varsayılan Otomatik ayar sağlanır ve bu, verilerin birincil görünümü için idealdir. Özel altında, Yok, Toplama veya Çarpma türleri arasında trend ve sezon özelliklerini belirtmeniz gerekir.

Kaynak

Toplamsal modelde, model bileşenlerinin her katkısı toplanırken, çarpımsal modelde minimum bileşen katkısı çarpılır. Çarpımsal modeller, verilerin değerinden tahmin kalitesini önemli ölçüde iyileştirme eğilimindedir ve eğilim veya mevsimsellik, verilerin büyüklüğüne bağlıdır. Çarpımsal modelde çarpma söz konusu olduğundan, değerlerin hiçbirinin sıfır olması gerekmez veya sıfıra eğilim göstermez.

Taneciklik ve Kırpma

Verilerin bir tahminini oluşturmak için, verilen zaman referansını görmek ve tahmin etmek için zaman boyutu seçimi esastır. Tablo tarihleri ​​gün, ay, çeyrek ve yıl dahil olmak üzere bir dizi zaman birimi sağlar. Ayrıntı düzeyi, tarih için seçilen birimdir.

Genellikle veriler, ayrıntı düzeyi birimiyle tam olarak hizalanmaz. Örneğin, verileri çeyreğin değerinde ayarlarsanız, gerçek veriler çeyrekten önce durabilir. Modeli tahmin ederken daha fazla sorun yaratmak, tam bir çeyrek olarak, model tarafından tipik olarak tüm bir çeyrekten daha düşük bir değer olarak kabul edilir.

Veri tahmin modellerinin verileri seçmesine izin verirseniz , sonraki tahmin kesin olmayacaktır. Verileri kırpmak çözümlerden biridir. Tahmini rayından çıkaran takip eden dönemler, Veri Tahmini Seçenekleri iletişim kutusunda sağlanan Sonu Yoksay seçeneği kullanılarak ihmal edilir. Varsayılan seçenek, bir noktayı kırpmak/tamamlamaktır.

Ayrıca Okuyun: Python'da Bilmeniz Gereken En İyi 16 Veri Bilimi Projesi

Çözüm

Zamana dayalı veri değerlerinin kendi kuralları ve sonuçları vardır. Gelecekteki iş uyarlamaları için gereken daha iyi tahmin ve tahminler için doğru veri hacminin kullanılması esastır. Tableau'da tahmin yapmak o kadar uygundur ki herhangi bir yazılıma bağlanabilir ve veri değerine dayalı fütüristik ve zengin veri tahminleri elde etmek için kullanılabilir. Tableau'da tahmin, otomatik olarak trendi tahmin etmeye çalışır; Bu makaleyi okuduktan sonra, “Otomatik” kullanımının tüm veri değerlerine uymadığını netleştirmelisiniz.

Öğrenme Tablosu, Veri Bilimi ve görselleştirme alanında kariyer yapmak ve öğrenmek isteyen bireyler için çok önemlidir. Yeni başlayanlar için kavramları anlamak ve aracı kullanmak oldukça zorken, endüstri uzmanlarının öğrenmesi doğru başlangıcı sağlar.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT -B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.