預測技術：探索 LuckyTemplates 模型中的預測邏輯

如果您想要一個使用 LuckyTemplates 進行預測的真實示例場景，那麼您來對地方了。您將在本教程中找到一種您一定可以在自己的工作環境中實施的預測技術。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

在這個例子中，我將我的實際結果與我的預測進行比較，並累積地查看它們。累計總數讓我有一個更好的概覽，並確保我知道趨勢何時出現。如果您使用我在本教程中討論的預測技術，您將能夠實現同樣的目標。

不過，首先，您需要創建實際的預測。您可能在單獨的數據源或電子表格中有它，或者您可能需要創建它，因為您還沒有。有很多方法可以創建它——有時它很簡單，有時，在我看來，它比需要的更複雜。

完成設置後，開發一些簡單的邏輯並利用 DAX 公式可以真正讓您深入了解數據。

自己查看實際結果很好，但在許多情況下，您需要一個基準來真正顯示相對性能。

除非您對數字有透徹的了解，否則使用基准或預測（如本例）是向消費者展示這一點的最佳方式。

此外，通過使用數據模型中的其他過濾器，您可以設置報告以 有效深入數據集的特定區域，並查看結果與獨特基準相比的表現如何。有時需要理解一些細微差別，但這是另一個教程。

目錄

• 創建預測
• 制定累積預測
• 預測與銷售
• 結論

創建預測

我們這裡有一個包含總銷售額的簡單數據模型，它只是歷史信息，因此我們需要創建一個預測。有很多方法可以做到這一點，但我將向您展示如何創建一個簡單的方法。

在此演示中，我將預測我們在 2015 年至 2016 年取得的成就。我使用 和Total Sales，然後轉到 並輸入Dates。

這將為我們提供去年的銷售額。我們可以在此處的表格中看到，輸入的第一個數據是在 2014 年 6 月 1 日。

現在它反映在我們的 2015 年（去年的總銷售額）中。

然而，我們需要更進一步。我們想要預測 2016 年，所以我們將從 2016 年 1 月開始獲取數據，然後是全年。為此，我們更改了計算的上下文（使用CALCULATE），但我們過濾掉了 2016 年以外的信息（使用 語句）。因此，我們過濾年份等於 2016 的日期表。

對於此預測，這實際上是要刪除或清空任何不是 2016 年的日期。讓我們將它拖到我們的表中，我們將看到我們的數據從 2016 年 1 月開始。

我們現在有 2016 年的預測。

當我們在圖表上顯示它時，我們可以看到我們每天的總銷售額和我們的銷售預測，這只是前一年的預測。

制定累積預測

現在我們將把這些轉化為累計總數，我們將累計地查看這些，這使我們能夠獲得更好的洞察力。我們需要做的第一件事是計算Cumulative Sales。

然後我們可以重用它來計算我們的Cumulative 2016 Forecast。我們需要做的就是將Total Sales與2016 Forecast分開。

現在我們有了2016 年預測的累計總數，這只是預測的 2015 年結果。我們已將它們轉換為累計總數，我們可以將其與今年的累計銷售額進行比較。

我們可以將其轉化為可視化，並能夠分析有關我們如何累積的信息。這裡有一個小問題，其中累計總數一直被預測，即使沒有信息而且我們可能不希望這樣。

我們可以通過在公式中添加 來非常輕鬆地修復它。所以如果那天真的沒有銷售，這將返回。這將刪除從特定日期轉發的所有信息。

我們按下 Enter，我們會在圖表中看到這條線消失了，因為我們將當前銷售額與我們的銷售預測進行了疊加。

預測與銷售

從這裡，我們可以通過度量分支計算我們的銷售額與我們的預測。

我們可以單獨將其轉化為可視化，但目前它並沒有真正為我們產生任​​何洞察力，因為我們沒有從 9 月到 12 月的數據，它只是將其視為零。

我們可以通過放入ISBLANK邏輯再次解決這個問題。

有了這個，我們現在可以看到我們如何通過時間與我們的累積預測相比較。

此外，由於這是在數據模型中連接的，例如，我們可以引入我們的產品。我們把它變成一個切片機，看看我們如何處理我們的每一個產品。

我們可以動態選擇所有產品並查看它們的跟踪情況。

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結論

這是我在本教程中演示的一種獨特的預測技術。首先，我們創建了一個預測，我們讓它非常簡單，然後我們使用累計總數來更好地可視化它。之後，我們對其進行了比較，並能夠追踪時間並查看所有銷售情況。

這都是關於業務應用程序的。中涵蓋了很多與預測相關的類似應用 。如果您想了解有關預測技術、預算編制、細分和分組技術以及場景分析等的更多信息，這值得一試。

我希望你能找到一種方法將這種預測技術應用到你自己的工作中。

一切順利！

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