Funciones de modelado predictivo

En este artículo se presentan las funciones de modelado predictivo y sus usos en Tableau. También se muestra con un ejemplo cómo crear cálculos de tabla mediante las funciones de modelado predictivo.

Por qué utilizar funciones de modelado predictivo

Las funciones de modelado predictivo pueden ayudarle a generar rápidamente predicciones que se pueden manipular, visualizar y exportar como datos mediante cálculos detablas.

Puede que antes haya tenido que integrar Tableau con R y Python para realizar cálculos estadísticos avanzados y visualizarlos en Tableau. Ahora, puede seleccionar destinos e predictores actualizando las variables y visualizando varios modelos con diferentes combinaciones de predictores. Los datos se pueden filtrar, agregar y transformar en todos los niveles de detalle, con entradas y predicciones que se vuelven a calcular automáticamente para que coincidan con los datos de la vista.

Para obtener más información sobre las funciones de modelado predictivo en Tableau, consulte Funciones de modelado predictivo en Tableau.

Funciones de modelado predictivo disponibles en Tableau

MODEL_PERCENTILE

SintaxisMODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
DefiniciónDevuelve la probabilidad (entre 0 y 1) de que el valor esperado sea menor o igual que la marca observada, definida por la expresión de destino y otros predictores. Esta es la función de distribución predictiva posterior, también conocida como función de distribución acumulativa (CDF).
Ejemplo
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))

MODEL_QUANTILE

SintaxisMODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
DefiniciónDevuelve un valor numérico de destino dentro del intervalo probable definido por la expresión de destino y otros predictores, en un cuantil especificado. Este es el cuantil predictivo posterior.
Ejemplo
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

Crear un cálculo de predicción

Siga los pasos que se indican a continuación para obtener información sobre cómo crear un cálculo de predicción simple mediante la función MODEL_QUANTILE. Para obtener un ejemplo más detallado, consulte el apartado Ejemplo: estudiar la esperanza de vida femenina con funciones de modelado predictivo

Paso 1: crear una visualización

  1. En Tableau Desktop, conéctese a la fuente de datos guardada Muestra - Supertienda, que se incluye con Tableau.
  2. Vaya a una hoja de trabajo.
  3. Desde el panel Datos, arrastre la dimensión Fecha de pedido al estante Columnas.
  4. Abra el menú contextual de la medida para cambiar su nivel de lista a Mes y Año:

  5. Arrastre Ventas al estante Filas.

Paso 2: crear el campo calculado

  1. Haga clic para abrir el menú Análisis en la parte superior y, a continuación, seleccione Crear campo calculado.
  2. En el editor de cálculo, haga lo siguiente:
    • Asigne un nombre al cálculo: Predecir ventas medianas.
    • Escriba la fórmula siguiente:
      MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]),ATTR(DATETRUNC('month', [Order Date])))

      Recuerde: la función MODEL_QUANTILE toma un cuantil determinado y predice valores basados en los predictores que introduzca.

      Desglosemos esto:

      • En este caso, el cuantil es 0,5, que predice y media.
      • Queremos predecir las ventas, por lo que la expresión de destino es SUM([Sales]).
      • Queremos basar la predicción en el rendimiento pasado, por lo que incluimos la fecha como predictor, que es el último argumento en el cálculo.
  3. Cuando haya terminado, haga clic en Aceptar.

El cálculo de predicción ahora se agrega como un campo calculado en el panel Datos.

Paso 3: añadir el cálculo de predicción a la vista

  1. Arrastre el cálculo de predicción al estante Filas, a la derecha de SUM(Sales).
  2. Haga clic con el botón derecho (Control + clic en un Mac) en la medida y seleccione Eje doble.
  3. Para alinear los dos ejes de una gráfica de ejes dobles y lograr que tengan la misma escala, haga clic con el botón derecho (Control + clic en Mac) en el eje secundario, en este caso Predecir ventas medianas y seleccione Sincronizar eje. Esto alinea la escala de los dos ejes.

Eso es todo. Para averiguar cómo puede ampliar un eje de fecha y predecir el futuro, consulte Funciones de modelado predictivo en visualizaciones de series temporales.

Reglas para cálculos de predicción

  • No puede mezclar argumentos agregados y no agregados. Si la expresión de destino es un agregado, también debe serlo el predictor.
  • Las funciones se utilizan mejor para predecir valores de registros individuales, en visualizaciones donde cada marca representa una entidad discreta, como una persona, un producto, una venta, etc.
  • Las funciones se utilizan mejor para predecir valores de expresiones de destino agregadas mediante SUM y COUNT.
  • No se recomienda utilizar funciones para predecir valores de expresiones de destino agregadas mediante AVG, MEDIAN, MIN o MAX.
  • Las funciones deben utilizar predictores que estén en el mismo nivel de detalle o en un nivel superior al de la visualización.