LuckyTemplates で将来予測を作成する方法: 高度な予測テクニック

DAX のタイム インテリジェンス機能を効果的に利用すると、LuckyTemplates での予測分析を非常に効果的に完了できます。この例では、履歴情報に基づいて LuckyTemplates で予測を自動的に作成するために利用できるさまざまなオプションを説明します。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

多くの場合、予測は過去の結果から得られるため、可能であれば予測を自動的に生成する方法を検討してみてはいかがでしょうか。ただし、おそらく賢明ではないのは、前年のレプリカを単に同じように評価することです。データセットの季節性や、場合によっては二度と発生しない可能性のある異常を考慮して、ある程度平滑化することが必要になる場合があります。

ここでは、多数のデータセットにわたって簡単に繰り返すことができるテクニックをいくつか紹介します。これを独自の環境内でどのように適用できるかを考えてください。

目次

• まずは核心的な施策から
• SAMEPERIODLASTYEAR を使用した順投影の作成
• 総利益の移動平均を計算する
• 結論

まずは核心的な施策から

LuckyTemplates で将来予測を作成するには、 DAX 数式を使用し、いくつかのメジャー分岐を行う必要があります。まず最初に、Total SalesやTotal Costsなどの非常に単純なメジャーであるコア メジャーから始める必要があります。

利益の予測を行うので、利益の計算を迅速に行う必要があります。

情報の表を作成するかチャットするだけで結果を確認し、日付ごとの合計利益を確認できます。

時間範囲を絞り込むために、ここでカレンダーに「四半期」を入れてスライサーに変えることができます。

実際のデータは 2016 年末までしか実行されません。したがって、2017 年に行くと何も表示されませんが、2017 年に何かを入れたいと考えています。 

SAMEPERIODLASTYEAR を使用した順投影の作成

この場合、昨年の利益を将来に投影するので、Total Profits Forecastを作成します。使用するのは、計算のコンテキストを変更する唯一の方法だからです。次に、 Total Profits を入力し、Datesを使用して経過します。

これをテーブルに投入すると、実際には昨年の同じ期間と同じ金額であることがわかります。2016 年の最後の日まで遡ると、2015 年の最後の日からの利益の合計がわかります。

しかし、2017 年に行くと、2017 年に向けた情報が得られています。前年に何が起こったかを予測しています。ただし、ここで問題が発生します。2016 年から遡った数字があるため、その数字を削除する必要があります。

これを行う方法は、Total Profitを使用して を実行することです。これは過去の数値にすぎないため、将来の合計利益はありません。そのため、 の場合は、 SAMEPERIODLASTYEAR の計算を表示します。そうでない場合は、 BLANKにします。

また、現時点では将来の予測にすぎないため、総利益予測はここには表示されません。

これを視覚化すると、これは前向き投影になります。

しかし、これを見ると、忙しすぎます。おそらく、予測を移動平均のようなものに単純化したいと考えています。 

総利益の移動平均を計算する

この場合、実際に総利益の移動平均を作成できます。

移動平均は、少なくともある種の季節性を捉えるには適切な方法だと思います。これをチャートにドラッグすると、30 日移動平均が得られます。

ここには修正したい小さな問題があります。移動平均による利益を 2016 年の最終日までにしたいだけです。これを修正するには、IF ISBLANK を再度使用して式に追加します。

このロジックを使用すると、予測から線が消えることがわかります。

さらに、利益予測を毎日の数値として取得する代わりに、それを移動平均に変換します。そこで、そのための新しいメジャーを作成します。

この式では、より正規化されていることがわかります。

DAX 予測手法を使用した LuckyTemplates での将来予測の作成
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結論

このブログ チュートリアルでは、特に LuckyTemplates での将来予測の作成に関するDAX テクニックを示します。この例では、利益を予測します。

時々、かなり複雑な予測プロセスを目にすることがありますが、これは、独自のビジネス要素などにも基づいて構築できる、LuckyTemplates で包括的な予測を完了するための非常に簡単で効果的な方法であることがおわかりいただけると思います。 。

これらの結果を最初のベースライン数値として使用し、適切と思われる箇所に調整できます。これですべてがビジネスアプリケーションになります。

これを拡張する簡単な方法の 1 つは、過去の複数のデータを平均することです。ここではまだそれを行っていませんが、私が言いたいことを正確に示すために、将来そうするかもしれません。

ではごきげんよう！

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