Técnica de previsão: explorando a lógica de previsão em modelos do LuckyTemplates

Se você deseja ter um cenário de exemplo real de previsão usando o LuckyTemplates, você está na página certa. Você encontrará neste tutorial uma técnica de previsão que certamente poderá implementar em seu próprio ambiente de trabalho. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.

No exemplo, comparo meus resultados reais com minhas previsões e os vejo cumulativamente. Os totais cumulativos me dão uma visão geral muito melhor e me garantem que saberei quando uma tendência está aparecendo. Se você usar a técnica de previsão que discuto neste tutorial, conseguirá a mesma coisa.

Primeiro, porém, você precisa criar a previsão real. Você pode ter isso em uma fonte de dados ou planilha separada, ou pode precisar criá-lo porque ainda não tem um. Existem várias maneiras de criá-lo – às vezes é simples e, às vezes, na minha opinião, é mais complexo do que precisa ser.

Depois de configurar isso, desenvolver uma lógica simples e utilizar fórmulas com DAX pode realmente fornecer informações sobre seus dados.

Analisar os resultados reais por si só é bom, mas em muitos casos, você precisa de um benchmark para realmente mostrar o desempenho relativo.

A menos que você tenha uma compreensão completa dos números, usar um benchmark ou previsão (como neste caso) é a melhor maneira de mostrar isso para seus consumidores.

Além disso, usando os outros filtros em seu modelo de dados, você pode configurar seus relatórios para mergulhar em áreas específicas de seus conjuntos de dados de forma eficaz e ver como os resultados foram executados em relação ao benchmark exclusivo. Às vezes, há algumas nuances para entender, mas este é outro tutorial.

Índice

• Criando uma previsão
• Elaborando a previsão cumulativa
• Previsão Versus Vendas
• Conclusão

Criando uma previsão

Temos um modelo de dados simples aqui com o Total Sales, que é apenas uma informação histórica, então precisamos criar uma previsão. Há muitas maneiras de fazer isso, mas mostrarei como criar uma simples.

Nesta demonstração, vou projetar o que conquistamos de 2015 a 2016. Uso com Total Sales e, em seguida, vou e coloco Dates .

Isso vai nos dar as vendas do ano passado. Podemos ver em nossa tabela aqui que os primeiros dados inseridos foram em 1º de junho de 2014.

Agora está refletido em nosso 2015 (o total de vendas do ano passado).

No entanto, precisamos dar um passo adiante. Queremos prever 2016, então teremos nossos dados começando em janeiro de 2016 e, em seguida, para o ano inteiro. Para fazer isso, mudamos o contexto do cálculo (usando CALCULATE ), mas estamos filtrando as informações que não estão em 2016 (com uma instrução ). E assim filtramos a tabela Dates onde o ano é igual a 2016.

Isso literalmente eliminará ou apagará qualquer data que não seja 2016 para esta previsão. Vamos arrastá-lo para nossa tabela e veremos que nossos dados começam em janeiro de 2016.

Agora temos previsão para 2016.

Quando mostramos em um gráfico, podemos ver nossas vendas totais por dia e nossa previsão de vendas, que é apenas uma projeção do ano anterior.

Elaborando a previsão cumulativa

Agora vamos transformá-los em totais cumulativos e vamos analisá-los cumulativamente, o que nos permite obter melhores percepções. A primeira coisa que precisamos fazer é calcular as vendas cumulativas .

Podemos então reutilizá-lo para calcular nossa Previsão Cumulativa de 2016 . Tudo o que precisamos fazer é inserir Total Sales with 2016 Forecast .

Agora temos o total acumulado do Forecast 2016 , que é apenas a projeção dos resultados de 2015. Nós os transformamos em um total cumulativo, que podemos comparar com nossas vendas cumulativas deste ano .

Podemos transformar isso em uma visualização e analisar essas informações sobre como estamos indo cumulativamente. Há um pequeno problema aqui em que o total cumulativo é projetado por completo, mesmo que não haja informações e provavelmente não queremos isso.

Podemos corrigi-lo facilmente adicionando em nossa fórmula. Portanto, se literalmente não houver vendas naquele dia, retornará . Isso eliminará todas as informações enviadas a partir de uma data específica.

Apertamos Enter e veremos em nosso gráfico que a linha desaparece, pois estamos sobrepondo nossas vendas atuais versus nossa previsão de vendas.

Previsão Versus Vendas

A partir daqui, podemos calcular nossas vendas versus nossa previsão por meio da ramificação da medida .

E poderíamos transformar isso apenas em uma visualização, mas não gera nenhum insight para nós no momento porque não temos dados de setembro a dezembro e está apenas assumindo como zero.

Podemos consertar isso novamente colocando a lógica ISBLANK .

E com isso, agora podemos ver como estamos indo no tempo em relação à nossa previsão cumulativa.

Além disso, como isso está conectado no modelo de dados, podemos trazer nossos produtos, por exemplo. Nós o transformamos em um fatiador e vemos como estamos indo em cada um de nossos produtos.

Podemos selecionar dinamicamente todos os nossos produtos e ver como eles estão rastreando.

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Conclusão

Esta é uma técnica de previsão exclusiva que demonstrei neste tutorial. Primeiro, criamos uma previsão, a mantivemos bastante simples e, em seguida, usamos um total cumulativo para visualizá-la melhor. Depois disso, comparamos e conseguimos acompanhar o tempo e ver como estavam todas as vendas.

É tudo sobre os aplicativos de negócios com isso. Na verdade, abordo muitos aplicativos semelhantes sobre previsão em meu  Vale a pena conferir se você quiser aprender mais sobre a técnica de previsão, orçamento, técnicas de segmento e agrupamento e análise de cenário, para citar alguns.

Espero que você encontre uma maneira de incorporar essa técnica de previsão em seu próprio trabalho.

Tudo de bom!

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