В отчете разобраны 3 подхода к прогнозированию значения продаж по текущей описательной статистики, которую мы получаем с помощью выгрузки mybi connect.
1. Встроенный функционал Power BI. Заботливые разработчики Power BI для ряда визуальных элементов — в частности, для линейных графиков — предусмотрели встроенный инструмент «Прогноз», доступный при выборе визуального элемента (графика) во вкладке «Аналитика» в блоке «Визуализации». Именно этот функционал реализован в первой вкладке.
2. Регрессия известна всем, в той или иной степени. Многие рассуждают о регрессии как о прогнозном инструменте, что верно отчасти, ведь регрессия — это нечто большее. В общем понимании, регрессия — это зависимость одной переменной от другой или нескольких других. Регрессионный анализ, в свою очередь, предполагает исследование этой зависимости — установления ее наличия, силы, достоверности.
На второй закладке вы найдете модель простой линейной регрессии. Простой — потому что мы исследуем влияние только одного фактора (время в днях) на выручку. Линейной — потому что зависимость, наличие которой мы предполагаем, отображается прямой линией (таков смысл модели).
3. Скользящая средняя — этот термин слышали все, как и в случае с регрессией. Напомним суть — за прогнозное значение показателя в определенном периоде принимается арифметическое среднее значений этого показателя в нескольких предыдущих периодах.
Данная модель в отчете реализована на основании дней и месяцев.
Данный отчет является шаблонным и после подключения к нашей выгрузке он заполнится данными пользователя. После этого вы можете использовать его в текущем виде или изучить и перестроить под ваши задачи самостоятельно.
1. Встроенный функционал Power BI. Заботливые разработчики Power BI для ряда визуальных элементов — в частности, для линейных графиков — предусмотрели встроенный инструмент «Прогноз», доступный при выборе визуального элемента (графика) во вкладке «Аналитика» в блоке «Визуализации». Именно этот функционал реализован в первой вкладке.
2. Регрессия известна всем, в той или иной степени. Многие рассуждают о регрессии как о прогнозном инструменте, что верно отчасти, ведь регрессия — это нечто большее. В общем понимании, регрессия — это зависимость одной переменной от другой или нескольких других. Регрессионный анализ, в свою очередь, предполагает исследование этой зависимости — установления ее наличия, силы, достоверности.
На второй закладке вы найдете модель простой линейной регрессии. Простой — потому что мы исследуем влияние только одного фактора (время в днях) на выручку. Линейной — потому что зависимость, наличие которой мы предполагаем, отображается прямой линией (таков смысл модели).
3. Скользящая средняя — этот термин слышали все, как и в случае с регрессией. Напомним суть — за прогнозное значение показателя в определенном периоде принимается арифметическое среднее значений этого показателя в нескольких предыдущих периодах.
Данная модель в отчете реализована на основании дней и месяцев.
Данный отчет является шаблонным и после подключения к нашей выгрузке он заполнится данными пользователя. После этого вы можете использовать его в текущем виде или изучить и перестроить под ваши задачи самостоятельно.