Forecast trong Tableau Desktop 9.0

Discussion in 'Tableau' started by tableau, Jun 29, 2015.

  1. tableau

    tableau Well-Known Member

    Với Tableau Desktop cho phép bạn lập mô hình dự báo giá trị dựa trên mô hình exponential smoothing. Chức năng này làm cho khả năng phân tích của Tableau trở nên mở rộng, tạo cơ hội cho người dùng tiếp cận hơn với dữ liệu tương lai dựa trên tính chất biến đổi theo xu hướng, mùa vụ của dữ liệu.

    Tableau_forecast1.png

    Bài viết bao gồm các nội dung sau:

    + Quick start: Forecasting và Forecast Options Dialog Box
    + Describe Forcast Dialog Box
    + How Forecasting Works in Tableau
    + Forecast Field Results
    + Troubleshooting Forecasting
    + Resolving Forecasting Erros


    I. Quick start Forecasting và Forecast Options Dialog Box
    Dự báo là một phép tính có thể dự đoán xu hướng trong tương lai dựa trên các xu hướng và dữ liệu hiện hành. Thực hiện theo các bước dưới đây để thêm một dự báo cho quan điểm của bạn.
    Bước 1: Xây dựng view
    Xây dựng một view bao gồm một measure theo thời gian. Các measure hoặc thời gian có thể là rời rạc hoặc liên tục. Ví dụ, xem dưới đây cho thấy doanh số bán hàng (sales) theo quý và năm.
    Tableau_forecast2.png

    Bước 2: Thêm chức năng Forecast vào View
    Để thêm một dự báo cho Forecast view , kéo từ cửa sổ Analytics và thả nó vào giao diện cần dự báo. Trục thời gian được gia hạn và giá trị ước tính được hiển thị.
    Bạn cũng có thể thêm forecast vào view bằng cách nhấp phải chuột > Forecast > Show Forecast.

    Tableau_forecast3.png

    Bước 3: Change the Forecast Options
    Bạn có thể sửa đổi các tùy chọn dự báo bằng cách chọn Analysis > Forecast > Forecast Options. Trong Forecast Options, bạn có thể chỉ định ước tính bao xa, và các mô hình dự báo để sử dụng.

    Tableau_forecast4.png

    Forecast Length: Thời gian dự báo
    - Auto: Thời gian dự báo mặc định
    - Exactly: Cho phép mỡ rộng đơn vị dự báo trong tương lai (1 quarter : tướng ứng dự báo 3 tháng tiếp theo)
    - Until: cho phép mỡ rộng điểm dự báo trong tương lai ( 1 quarter : tướng ứng dự báo đến tháng đầu tiên của quarter thứ nhất)
    Soucre Data: Nguồn dữ liệu
    - Aggregate by: tập hợp dữ liệu dể dự báo
    - Ignore last: số tháng cuối trong dữ liệu mà người dùng bỏ qua khi thực hiện dự báo, mặc định là 1.
    Forecast model: Các mô hình dự báo (automatic: mô hình mặc định tốt nhất cho việc dự báo), cho phép tùy chỉnh theo ý của người dùng.
    Tableau_forecast6.png

    None: Khi bạn chọn None cho Trend, mô hình này không đánh giá các dữ liệu cho xu hướng. Khi bạn chọn None cho Season, mô hình này không đánh giá số liệu cho mùa vụ.
    Additive: Một mô hình additive là ảnh hưởng kết hợp của nhiều yếu tố độc lập là tổng các hiệu ứng riêng biệt của từng yếu tố. Bạn có thể đánh giá dữ liệu trong view của bạn theo additive trend, additive seasonality hoặc cả hai.
    Multiplicative: Một mô hình Multiplicative là ảnh hưởng kết hợp của nhiều yếu tố độc lập là sản phẩm của những tác động riêng biệt của từng yếu tố. Bạn có thể đánh giá các dữ liệu trong view của bạn cho multiplicative trend, multiplicative seasonality, hoặc cả hai.
    Chú ý: Bạn không thể sử dụng một mô hình Multiplicative khi các measure để được dự báo có một hoặc nhiều giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 0, hoặc ngay cả khi một số các điểm dữ liệu là quá gần bằng không, so với các điểm dữ liệu khác.
    Bạn không thể chỉ định một mô hình với x multiplicative trend và additive season vì kết quả có thể không ổn định về số lượng.
    Prediction Interval: Thiết lập khoản tin cậy của dự báo,có thể thiết lập khoảng dự đoán đến 90, 95, hay 99 phần trăm, hoặc nhập một giá trị tùy chỉnh. Giá trị này được sử dụng trong hai địa điểm:Upper Prediction Interval và Lower Prediction Interval.


    Bước 4: Xem chi tiết view forecast
    Để xem các mô hình dự báo và các thông số được sử dụng để tạo ra các dự báo, nhấn phải chuột Forecast > Describe Forecast.

    Tableau_forecast5.png

    upload_2015-6-29_16-47-39.png


    II. Describe Forcast Dialog Box

    Chức nằng này dùng để mô tả tổng quan về mô hình dự báo, để có thể sử dụng chức năng này: nhấn phải chuột Forecast > Describe Forecast.
    TrongDescribe Forecast dialog box có hai tab: Summary tab và Models tab.( như hình trong bước 4).

    Options Used to Create Forecasts:
    Time series: Các nhóm ngày liên tục được sử dụng để xác định chuỗi thời gian (Month of Order Date).
    Measures: Các measure được ước tính
    Forecast forward: Chiều dài và phạm vi ngày của dự báo.
    Forecast based on: Các phạm vi ngày của dữ liệu thực tế được sử dụng để tạo ra các dự báo.
    Ignore last: Giá trị bị bỏ qua trong dự báo
    Seasonal pattern: Chiều dài của chu kỳ theo mùa được tìm thấy trong các dữ liệu, hoặc None nếu không có chu kỳ theo mùa đã được tìm thấy trong bất kỳ dự báo.

    Forecast Summary Tables:
    Đối với mỗi measure được dự báo, một bảng tóm tắt được hiển thị mô tả các dự báo. Các field trong bảng dự báo tóm tắt là:
    Initial: Giá trị và khoảng dự báo (Prediction Interval) đàu tiên.
    Change From Initial: Giá trị chệnh lệch của điểm đầu và cuối dự báo, thời gian điêmt đầu và cuối sẽ được thể hiện.
    Seasonal Effect: Các field này được hiển thị cho mô hình có yếu tố mùa vụ, chỉ ra điểm có giá trị cáo nhất và thấp nhất trong dự báo.
    Contribution: Mức độ mà Trend và season đóng góp cho dự báo. Những giá trị này luôn được thể hiện như là tỷ lệ phần trăm và lên đến 100%.
    Quality: Chất lượng dự báo của mô hình, kết quả có thể là Good, Ok, Poor,

    Model Tab: Chỉ ra mô hình được dự báo dựa trên hàm nào.
    Model: thể hiện các lựa chọn mô hình dự báo trong Forecast Options
    Quality metrics: Các giá trị thống kê và chất lượng của mô hình dự báo:
    RMSE: Sai số tiêu chuẩn (sai số quân phương)

    MAE: Sai số trung bình tuyệt đối
    MASE:
    MAPE:
    AIC:

    Smoothing Coefficients:

    To be continued...


     
    Last edited by a moderator: Jul 2, 2015
  2. Loading...

    Similar Threads Forum Date
    SAS Retail Forecasting Phân phối & Bán lẻ Dec 26, 2014
    SAS Demand Forecasting for Retail Phân phối & Bán lẻ Dec 26, 2014
    Tận dụng sức mạnh của Python trong Tableau với TabPy Tableau Aug 12, 2017
    Cách Tính Cohort Retention Trong SQL Tableau Aug 11, 2017
    5 chỉ số trong giao hàng nhà quản lý logistics cần biết Công nghệ Jul 29, 2017

Share This Page