Tableau 预测示例

引言

预测是一种统计技术，用于在测量之前预测其他数据点。 它是企业智能的重要组成部分，有助于企业确定选项。 Tableau 是最流行的信息展示工具之一，具有高度可配置和直观的内置预测功能。 以下教程将引导您了解 Tableau 的预测功能，并提供有益的示例，以确保您成为该有效工具的熟练用户。

了解预测的基础知识

Tableau 预测使用过去的数据来预测未来的模式。 为了提供这些预测，它利用复杂的统计模型，主要基于指数平滑。 一种称为指数平滑的时间序列预测技术，通过将加权平均值应用于历史数据点，为当前观察提供更多权重。

预测中的基本概念

• 一系列时间测量是在预定时间（例如月度销售数据）获取的信息点的合并。
• 时间序列的方向是一种纵向运动，它表现出向上或向下的倾向。
• 季节性是指时间序列中与季节、星期或月份相关的有规律变化。
• 噪声：模型无法解释的数据中不可预测的变化。

在 Tableau 中设置您的数据以进行预测

在开始任何预测之前准备好您的数据非常重要。 对于预测，Tableau 需要连续的日期字段（如日期或年份）和度量（如销售额、收入）。 确保您的数据完整、组织良好且易于 Tableau 理解。

一个示例数据集可能是零售公司过去五年的每月销售信息。 该数据集可能包含以下列

• 日期： 销售记录的月份和年份。
• 销售额： 该月的总销售额。

Tableau 预测的分步指南

链接和设置数据

• 通过打开 Tableau 连接到您的数据集。 这可能是一个 Excel 工作簿、CSV 文件或直接数据库连接。
• 链接后，将度量（如销售额）拖到“行”功能区，并将相应的日期字段（如日期）拖到“列”功能区。
• Tableau 将自动创建一个时间序列折线图。

使预测成为可能

• 可以通过右键单击图形并选择“显示预测”来启用预测。
• Tableau 将使用可用数据实时提供预测。 通过带有颜色标注的置信区间的预测，采用折线图扩展的形式。

定制预测

您可以修改 Tableau 中的预测模型，使其更适合您的数据。

预测选项

• 可以通过右键单击预测并选择“编辑”来访问“预测选项”框。
• 您可以在“模型”部分中选择自动和自定义模型。 Tableau 使用自动模型选择最佳模型，自定义选项允许您指定预测持续时间和季节性。

年份时间

• 如果您的数据遵循已知的季节性模式（例如，季度销售额激增），请手动设置季节持续时间。
• 例如，如果您的销售数据是季节性的并且每 12 个月达到峰值，则将季节持续时间设置为 12 个月。

预测间隔

• 实际未来值预计会落入的范围由预测间隔表示。
• 要更改间隔的宽度或窄度，您可以更改置信水平（例如，95%）。

了解预测输出

准确理解预测结果至关重要。

• 点预测： 预期未来值由中间线显示。
• 预测区间： 可能的未来值范围由预测区间表示，预测区间由预测线周围的阴影区域指示。
• 实际与预测： 要评估模型的准确性，请将实际数据点与预测值进行比较。

Tableau 预测的最佳实践

• 准备和整理数据： 确保您的数据一致且整洁。 离群值或缺失数据可能会歪曲预测。 在执行预测之前，适当地解决这些问题。
• 识别季节性： 如果您的数据表现出季节性，请确保 Tableau 准确检测并将其纳入预测中。 如果 Tableau 的自动识别与您对数据的理解不符，您可以手动修改季节性参数。
• 自定义预测模型： 虽然 Tableau 的默认设置通常令人满意，但您的数据的特定背景可能需要您更改模型类型、平滑参数或预测持续时间。
• 评估置信区间： Tableau 预测包括置信区间，显示预测值周围可能结果的范围。 请注意这些区间，因为它们可能会为您提供有关预测可靠性的信息。
• 不断评估和修改： 预测是一个持续的过程。 每当有新数据可用时，更新您的预测以检查季节性或模式是否已更改。 通过使用迭代过程，您可以确信您的预测是准确和最新的。

Tableau 中的高级预测技术

Tableau 为那些想要更好地控制其预测的人员提供了复杂的工具

• 自定义季节性： 如果 Tableau 的自动季节性与您知道存在于您的数据中的模式不匹配，您可以手动调整季节性周期的持续时间。
• 预测长度： 更改预测长度以满足您的要求，无论是未来几年还是几个月。 应谨慎使用较长的预测，因为不确定性程度往往会上升。
• 排除数据点： 要提高预测准确性，您可以排除与即将到来的趋势无关的离群值或数据点。
• 检查预测说明： Tableau 提供了对其用于预测的模型的详细解释。 这种透明度使了解预测是如何创建的成为可能，这在向利益相关者展示结果时可能很有用。
• 将预测与其他分析相结合： 同类群组分析、聚类和假设情景只是您可以将预测与 Tableau 分析相结合的一些示例。 这可以为您提供更全面的数据视图，并支持您根据数据做出决策。

Tableau 预测的优势

用户友好的界面

Tableau 以提供简单易用的架构而广为人知，这使得没有技术专业知识的个人也可以充分利用它。

示例： 假设一位对数据分析不太了解的工业经理。 该经理不需要理解复杂的统计模型，就可以使用过去的销售数据和 Tableau 快速简单地生成预测。 只需点击几下，他们就可以通过拖放功能创建预测并以可视方式与数据互动。

交互式可视化

Tableau 高度交互式可视化的优势在于，它们允许用户交互地检查数据和预测。

例如，营销分析师可以使用 Tableau 构建一个交互式仪表板，该仪表板显示客户对各种产品的预期需求。 分析师可以通过与仪表板互动并根据期间、产品类别或地理位置过滤数据来观察不同的因素如何影响预测。

合并不同的数据源以进行集成

优势： Tableau 访问多种不同的信息资源（例如电子表格、关系数据库和云服务）使得广泛的信息集成成为可能。

例如， 一位会计专业人士可能希望使用通过许多不同地方收集的知识来制定投资预测，这些知识包括市场动向新闻报道、销售数据库和经济活动指标。 他们可以使用 Tableau 将所有这些数据源合并到一个单一的、连贯的预测模型中，从而为他们提供更精确和全面的画面。

高级预测技术

Tableau 使用高级统计模型进行预测，例如指数平滑，它可以生成更准确的预测。

示例： 为了预测未来的库存需求，供应链管理可能会利用 Tableau 的高级预测技术。 他们可以通过使用指数平滑技术来考虑趋势和季节性波动，从而提高库存管理和预测准确性。

实时预测

Tableau 的实时数据集成和预测功能使公司能够快速响应变化。

例如， 物流企业可以使用 Tableau 实时预测交货时间并跟踪包裹交付情况。 该组织可以快速修改其流程以防止延误并提高客户满意度，这要归功于实时预测。

情景分析

Tableau 允许用户通过更改变量并观察各种要素如何影响预测来进行情景分析。

示例： 使用 Tableau，一家公司的预算计划员可以进行情景研究，在其中他们更改不同的收入和支出因素。 他们可以通过这样做来生成多个预算预测并为各种财务情景做好准备，这将有助于企业做出更好的决策。

Tableau 的协作工具

借助这些协作工具，团队可以协作进行预测、交流见解并作为一个整体做出决策。

例如，一家大型公司内的多个部门可以在同一个 Tableau 仪表板上进行协作。 例如，财务团队可以提供其成本预测，而销售团队可以提供对预期收入增长的反馈。 组织更彻底且相互认可的财务预测是这种合作的产物。

可配置的仪表板

Tableau 允许客户设计高度可配置的仪表板，从而有助于以适合特定业务要求的方式展示预测。

这方面的一个例子是项目经理创建一个独特的仪表板，展示与其工作相关的关键绩效指标 (KPI)。 管理层可以使用该仪表板成功地将此信息传达给利益相关者，该仪表板可能包含预计的截止日期、支出和资源需求。

结论

企业可以使用 Tableau 的预测技能，通过使用这种强大的工具来预测未来趋势来做出数据驱动的决策。 通过遵循本文中的方法和示例，您可以充分利用 Tableau 的预测工具，无论您是预测销售额、网站流量还是财务业绩。

您可以通过遵循上述步骤和最佳实践来生成准确的预测，从而指导您的公司战略。 不断改进您的模型并随时了解尖端方法，以保持您的预测准确且相关。