Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Si desea tener un escenario de ejemplo del mundo real de pronóstico con LuckyTemplates, está en la página correcta. Encontrará en este tutorial una técnica de pronóstico que seguramente podrá implementar en su propio entorno de trabajo. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
En el ejemplo, comparo mis resultados reales con mis pronósticos y los miro acumulativamente. Los totales acumulados me brindan una visión general mucho mejor y me aseguran que sabré cuándo aparece una tendencia. Si utiliza la técnica de pronóstico que analizo en este tutorial, podrá lograr lo mismo.
Sin embargo, primero debe crear el pronóstico real. Puede tener esto en una fuente de datos u hoja de cálculo separada, o puede necesitar crearlo porque aún no tiene uno. Hay muchas maneras de crearlo: a veces es simple y, a veces, en mi opinión, es más complejo de lo que debe ser.
Una vez que haya configurado eso, desarrollar una lógica simple y utilizar fórmulas con DAX realmente puede brindarle información sobre sus datos.
Revisar los resultados reales por sí mismos está bien, pero en muchos casos, necesita un punto de referencia para mostrar realmente el rendimiento relativo.
A menos que tenga un conocimiento profundo de los números, usar un punto de referencia o pronóstico (como en este caso) es la mejor manera de mostrárselo a sus consumidores.
Además, al usar los otros filtros en su modelo de datos, puede configurar sus informes para sumergirse en áreas específicas de sus conjuntos de datos de manera efectiva y ver cómo se han desempeñado los resultados en comparación con el punto de referencia único. A veces hay algunos matices para entender, pero este es otro tutorial.
Tabla de contenido
Creación de un pronóstico
Aquí tenemos un modelo de datos simple con Ventas totales, que es solo información histórica, por lo que necesitamos crear un pronóstico. Hay muchas maneras de hacer esto, pero te mostraré cómo crear uno simple.
En esta demostración, voy a proyectar lo que hemos logrado en 2015 a 2016. Uso con Total Sales y luego voy y pongo Dates .
Esto nos dará las ventas del año pasado. Podemos ver que en nuestra tabla aquí, los primeros datos ingresados fueron el 1 de junio de 2014.
Ahora se refleja en nuestro 2015 (el total de ventas del año pasado).
Sin embargo, tenemos que ir un paso más allá. Queremos pronosticar 2016, por lo que nuestros datos comenzarán a partir de enero de 2016 y luego serán para todo el año. Para hacer eso, cambiamos el contexto del cálculo (usando CALCULATE ), pero estamos filtrando información que no está en 2016 (con una instrucción ). Y así filtramos la tabla Fechas donde el año es igual a 2016.
Esto literalmente eliminará o borrará cualquier fecha que no sea 2016 para este pronóstico. Arrástrelo a nuestra tabla y veremos que nuestros datos comienzan en enero de 2016.
Ya tenemos pronóstico para 2016.
Cuando lo mostramos en un gráfico, podemos ver nuestras Ventas totales por día y nuestro Pronóstico de ventas, que es solo una proyección del año anterior.
Elaboración del pronóstico acumulativo
Ahora vamos a convertirlos en totales acumulativos y los vamos a ver de forma acumulativa, lo que nos permite obtener mejores perspectivas. Lo primero que tenemos que hacer es calcular las ventas acumuladas .
Luego podemos reutilizar esto para calcular nuestro pronóstico acumulativo de 2016 . Todo lo que tenemos que hacer es sub-en Ventas totales con pronóstico de 2016 .
Ahora tenemos el total acumulado del Pronóstico 2016 , que son solo los resultados proyectados para 2015. Los convertimos en un total acumulativo, que podemos comparar con nuestras Ventas acumuladas de este año .
Podemos convertir esto en una visualización y poder analizar esta información sobre cómo vamos acumulativamente. Hay un pequeño problema aquí en el que el total acumulativo se proyecta hasta el final, a pesar de que no hay información y probablemente no la queramos.
Podemos arreglarlo muy fácilmente agregando en nuestra fórmula. Entonces, si literalmente no hay ventas ese día, esto devolverá . Esto eliminará toda la información que se reenvíe desde una fecha en particular.
Presionamos Enter y veremos en nuestro gráfico que la línea desaparece, ya que superponemos nuestras ventas actuales con nuestro pronóstico de ventas.
Pronóstico Versus Ventas
Desde aquí, podemos calcular nuestras Ventas frente a nuestro Pronóstico a través de la ramificación de medidas .
Y podríamos convertir esto solo en una visualización, pero en realidad no genera ningún conocimiento para nosotros en este momento porque no tenemos datos de septiembre a diciembre y simplemente lo toma como cero.
Podemos arreglar esto nuevamente poniendo esa lógica ISBLANK .
Y con eso, ahora podemos ver cómo avanzamos en el tiempo en comparación con nuestro pronóstico acumulativo.
Además, dado que esto está conectado en el modelo de datos, podemos traer nuestros Productos, por ejemplo. Lo convertimos en cortadora y vemos como vamos con cada uno de nuestros productos.
Podemos seleccionar dinámicamente todos nuestros productos y ver cómo se están rastreando.
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Conclusión
Esta es una técnica de pronóstico única que he demostrado en este tutorial. Primero, creamos un pronóstico, lo mantuvimos bastante simple y luego usamos un total acumulativo para visualizarlo mejor. Después de eso, lo comparamos y pudimos rastrear a través del tiempo y ver cómo iban todas las ventas.
Se trata de las aplicaciones comerciales con esto. De hecho, cubro muchas aplicaciones similares relacionadas con la previsión en mi Vale la pena echarle un vistazo si desea obtener más información sobre la técnica de previsión, la elaboración de presupuestos, las técnicas de segmentación y agrupación y el análisis de escenarios, por nombrar algunas.
Espero que pueda encontrar una manera de incorporar esta técnica de pronóstico en su propio trabajo.
¡Mis mejores deseos!
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