Funções de modelagem preditiva em visualizações de séries temporais

Este documento descreve as etapas necessárias para estender um eixo de tempo para o futuro, para que você possa fazer previsões de datas futuras usando funções de modelagem preditiva.

Para ver como, acompanhe o exemplo abaixo.

Etapa 1: criar uma visualização

  1. No Tableau Desktop, conecte-se à fonte de dados salva Exemplo - Superloja, incluída no Tableau.

  2. Navegue até a Planilha 1.

  3. No painel Dados, arraste a dimensão Data do pedido até a divisória Colunas.

  4. Abra o menu de contexto da medida para alterar o nível de lista para Mês e ano:

    menu de contexto de medida

  5. Arraste Lucro até a divisória Linhas.

Etapa 2: criar um cálculo de previsão

  1. Clique para abrir o menu Análise na parte superior e selecione Criar campo calculado.

  2. No Editor de cálculo, faça o seguinte:

    • Nomeie o cálculo: Lucro mediano preditivo de quantil.

    • Insira a fórmula a seguir:

    • MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Profit]),ATTR(DATETRUNC('month', [Order Date])))

    A função MODEL_QUANTILE pega determinado quantil e prevê os valores com base nos preditores inseridos. Nesse caso, o quantil é igual a 0,5, o que prevê a mediana. Queremos prever o lucro, então a expressão de destino é a SUM([Profit]). E já que queremos basear a previsão no desempenho anterior, precisamos incluir a data como preditor.

    Observação: com as funções de Modelagem preditiva, você não pode misturar argumentos agregados e não agregados. Uma vez que a expressão de destino deve ser um agregado, o preditor também deve. Nesse caso, usamos ATTR(DATETRUNC('month', [Order Date])). Para obter mais informações sobre o uso das funções ATTR, consulte Quando usar a função Atributo (ATTR).
  3. Ao terminar, clique em OK.

    Agora o cálculo da previsão é adicionado como campo calculado no painel Dados.

Etapa 3: adicionar o cálculo de previsão à exibição

  1. Arraste o cálculo de previsão para a divisória Linhas à direita de SUM(Profit).

  2. Clique com o botão direito do mouse (clique pressionando a tecla Control, no Mac) na medida e selecione Eixo duplo.

  3. Para alinhar os dois eixos em um gráfico de eixo duplo para usar a mesma escala, clique com o botão direito do mouse (clique pressionando a tecla Control, no Mac) no eixo secundário, neste caso, Lucro mediano preditivo de quantil, e selecione Sincronizar eixo. Isso alinha a escala dos dois eixos.

    gráfico de linha com lucro e curva de previsão

Etapa 4: estender o intervalo de datas e densificar os dados

A etapa final é estender o eixo horizontal para o futuro para que você possa adicionar marcas além do intervalo de datas atual.

  1. Para isso, basta abrir o menu de contexto de uma pílula de MONTH(Order Date) e selecionar Estender o intervalo de datas.

  2. Na caixa de diálogo Estender o intervalo de datas, vamos estender o eixo em 16 meses:

    Caixa de diálogo Estender período

    O Tableau atualizou automaticamente a exibição estendendo o eixo horizontal e inclui previsões sobre essas datas futuras:

    gráfico de linha com eixo de data estendido para o futuro

    Observe que a linha Lucro azul não se estende até o final do gráfico. No entanto, a linha laranja que representa o cálculo da previsão, Lucro mediano de previsão do quantil, se estendeaté o final do gráfico. O cálculo do lucro previsto em datas futuras é um exemplo de densificação de dados, que ocorre quando o Tableau cria marcas adicionais na exibição para compensar os valores ausentes. Os dados não são adicionados à fonte de dados subjacente. Basta gerar e adicionar as marcas à exibição.

Observação: quando você estende um intervalo de datas para o futuro, o Tableau habilita automaticamente a opção Inferir propriedades de valores ausentes no menu Análise. Isso garante que seu cálculo de previsão funcionará nos valores ausentes. Para obter mais detalhes sobre essa opção de menu, consulte Modelagem preditiva com marcas geradas.

Para obter mais informações sobre densificação de dados, consulte esta publicação de densificação de dados(O link abre em nova janela) de Data Plus Science(O link abre em nova janela).
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