Business-Qlik Forecast: система мониторинга и прогнозирования QlikView/QlikSense/Tableau/PowerBI

Блок "Методы прогнозирования" входит в решение Business-Qlik for Sales на базе QlikView (Qlik).

Каковы преимущества использования решения?

Увеличивается инициативность сотрудников в обслуживание клиентов;
Повышается эффективность привлечения прибыльных клиентов;
Повышаются продажи существующим клиентам;
Растет процент сохранения прибыльных клиентов;
Создается система упреждающего управления рисками, связанными с мошенническими действиями, а также людскими и материальными ресурсами.

Каковы результаты использования решения?

Руководители получают возможность принимать стратегические, операционные и тактические решения на всех уровнях организации;
Минимизируются риски принятия неверных решений и совершенствуются рабочие процессы;
Работа бизнес-аналитиков идет без помощи ИТ-специалистов благодаря наличию интуитивно понятного интерфейса с высокой степенью визуализации;
Повышается прозрачность ИТ-инфраструктуры, так как открытая архитектура решения позволяет интегрировать его с любыми платформами.

R Project - интеллектуальный анализ в QlikView или Qlik Sense

Несмотря на то, что QlikView и Qlik Sense содержит богатый набор функций, в том числе статистических и финансовых, иногда возникают практические задачи, решение которых сложно реализовать, а порой и не возможно с использованием встроенного функционала платформы. Особенно это касается задач профессионального статистического анализа и прогнозирования. Для этого мы предлагаем воспользоваться функциональностью системы R.

Что такое R?

R – язык программирования для статистической обработки данных, а также – свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU (сайт). R поддерживает широкий спектр статистических и численных методов, с огромным количеством дополнительных пакетов (библиотек) специфических функций для специальных областей применения. R является стандартом де-факто для статистической обработки данных.

R включает в себя:

• язык программирования для статистической обработки данных;

• свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU;

• фактически стандарт для статистической обработки данных;

• широкий спектр статистических и численных методов;

• более 3000 пакетов (библиотек специфических функций для различных областей применения);

• большое количество книг и информационных ресурсов.

Какие задачи решаются с помощью R?

R позволяет реализовать огромное количество статистических (и не только) алгоритмов обработки данных, среди которых:

• деревья принятия решений;

• регрессионный анализ (линейная регрессия, логистическая регрессия, нелинейная регрессия);

• кластерный анализ;

• дискриминантный анализ.

Одна из самых востребованных задач, которая может быть решена с использованием R – это прогнозирование.

R позволяет задействовать ряд алгоритмов прогнозирования, среди которых:

• интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего;

• метод Хольта-Винтерса;

• TBATS (Trigonometric Box-Cox ARMA Trend Seasonal)

• GARCH модели;

• нейронные сети.

Базовые алгоритмы хорошо справляются не только с линейными, но и с нелинейными регрессиями, с комплексными зависимостями, включая регрессии с сезонностью и локальными микротрендами. Используя богатый набор функций общедоступных пакетов R можно реализовать достаточно сложные алгоритмы обработки данных.

Как интегрировать QlikView/Qlik Sense и R?

Если Вас заинтересовала возможность применения R совместно с QlikView и Qlik Sense, свяжитесь с нами - мы готовы проконсультировать Вас по всем возникшим вопросам.

Попробуйте задействовать потенциал интеллектуальных алгоритмов R совместно с BI платформой QlikView и возможно Вы сделаете еще больше впечатляющих бизнес открытий..

Скриншоты

Blue Yonder QlikView Integration

Решение для прогнозной аналитики Blue Yonder может быть легко интегрировано с QlikView. Whilst what goes on in the ‘cloud’ can be very complex connecting the predicitive analytics output back to QlikView has been quite straightforward. The retail demonstration application below shows predictive analytics being used to look at demand for melons.

Smarter predictive analytics for QlikView.

More melons needed.

Smarter forward demand.

Продукт Business-Qlik

Продукт Business-Qlik, запросить доступ к демо-стенду on-line

В указанных выше примерах реализованые следующие возможности:

Лист «Прогноз по месяцам»

Выберите один из трех режимов просмотра диаграммы «Прогноз», нажав на соответствующую кнопку:

1. Прогноз на основе линейного тренда (Кнопка «Линейный тренд»).

2. Прогноз на основе скользящей средней (Кнопка «Скользящая средняя»).

3. Отображение графиков прогноза на основе линейного тренда и на основе скользящей средней (Кнопка «Два типа прогноза»).

Прогноз на основе линейного тренда.

Выберите количество месяцев, на основе значений выручки которых будет рассчитан прогноз выручки для последующих месяцев. Также, выберите количество месяцев, фактические значения выручки которых будут отображены на графике для сравнения со значениями, которые будут получены в результате расчета прогноза.

Процесс расчета прогноза состоит из следующих пунктов:

• Расчёт значений тренда.

• Определение коэффициентов сезонности.

• Прогнозирование выручки.

• Определение доверительного интервала.

Тренд — это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется выравниванием временного ряда.

Расчет значений тренда:

1. Определим коэффициенты уравнения линейного тренда y=bx+a. Коэффициент a вычисляется по формуле: ((сумма квадратов порядковых номеров месяцев, на основе выручки которых строится прогноз * сумма выручки за соответствующие месяцы)-( сумма порядковых номеров месяцев * сумма номеров месяцев, перемноженных на выручку за месяц))/((количество месяцев * сумма квадратов порядковых номеров месяцев ) - сумма порядковых номеров месяцев). Коэффициент b вычисляется по формуле: ((сумма номеров месяцев, перемноженных на выручку за месяц - (a * сумма порядковых номеров месяцев) / сумма квадратов порядковых номеров месяцев).

2. Рассчитываем значения тренда. Для этого в уравнение y=bx+a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер месяца во временном ряде. Получаем y-значения линейного тренда для каждого периода.

3. Можно изменить значение тренда, получающееся в результате расчетов. Для этого нужно изменить значение переменной «Коэффициент ускорения наклона тренда», которая по умолчанию равна 1. В формуле y=bx+a bx умножается на значение этой переменной.

Определение коэффициентов сезонности:

1. Рассчитаем отклоние y-значений линейного тренда от фактических значений выручки за соответствующий месяц. Отклонение равно отношению фактического значения к y-значению.

2. Рассчитаем коэффициент сезонности. Он равен отношению суммы отклонений за месяц(в разные годы) к количеству годов, по которым есть данные за этот месяц. Если данных по какому-либо месяцу нет ни за один год, коэффициент сезонности будет равен 1.

Прогнозирование выручки:

1. Вычислим прогнозные значения тренда. Они вычисляются по формуле y=bx+a, где x равен порядковому номеру месяца, для которого расчитывается прогноз.

2. Вычислим значение прогноза, перемножив прогнозное значение тренда на коэффициент сезонности для соответствующего месяца.

График выручки состоит из двух (оранжевой и жёлтой) или одной (оранжевой) части. Оранжевая часть графика соответствует значениям выручки в те месяцы, на основе которых строится прогноз. Желтая часть графика соответствует фактическим значениям выручки в те месяцы, для которых рассчитывается прогноз.

График красной пунктирной линии соответствует значениям прогноза, рассчитанным на основе линейного тренда.

Красный треугольник с указанным над ним значением в процентах показывает насколько отличается прогнозируемая сумма выручки за соответствующее количество месяцев от фактической суммы выручки за этот же период.

Прогноз на основе скользящей средней.

Так же, как и при расчете прогноза на основе линейного тренда, выберите количество месяцев на основе значений выручки которых будет рассчитан прогноз и количество месяцев, фактические значения выручки которых будут сравниваться с прогнозными значениями.

Процесс расчета прогноза состоит из следующих пунктов:

• Определение коэффициентов сезонности.

• Определение каскадных коэффициентов сезонности.

• Прогнозирование выручки.

Определение коэффициентов сезонности:

Коэффициенты сезонности рассчитываются так же, как и при расчете прогноза на основе линейного тренда.

Определение каскадных коэффициентов сезонности:

Рассчитаем отношение коэффициента сезонности для соответствующего месяца к среднему значению коэффициентов сезонности трех предыдущих месяцев.

Прогнозирование выручки:

1. Вычислим среднее значение выручки за 3 предыдущих месяца (значения выручки либо фактические, либо являются результатом прогноза).

2. Перемножим среднее значение выручки на каскадный коэффициент сезонности за соответствующий месяц.

График синей пунктирной линии соответствует значениям прогноза, рассчитанным на основе скользящей средней.

Синий треугольник с указанным над ним значением в процентах показывает насколько отличается прогнозируемая сумма выручки за соответствующее количество месяцев от фактической суммы выручки за этот же период.

Какие бывают модели прогнозирования, основы прогнозирования, задачи прогнозирования, методика прогнозирования

Методы прогнозирования: прогнозирование производства в QlikView, прогнозирование производства продукции в Qlik Sense, прогнозирование объема производства в Tableau, прогнозирование издержек производства в Microsoft Power BI

Методы прогнозирования:

прогнозирование производства в QlikView,
прогнозирование производства продукции в QlikView,
прогнозирование объема производства в QlikView,
прогнозирование издержек производства в QlikView.

Свойства линейной диаграммы Vizlib – Расширенная аналитика: Прогнозирование

Прогнозирование

Линейная диаграмма Vizlib позволит вам получить прогноз в Qlik Sense, сделав всего один щелчок мышью! Больше не нужно никакого кода, или сложной установки. Теперь, когда у вас есть 3 режима - это прогнозирования, линейный анализ и сценарный анализ, то прогнозирование с помощью Vizlib станет еще мощнее, чем прежде.

Что такое прогнозирование?

Прогнозирование – это метод, который использует исторические данные в качестве входных данных для получения обоснованных оценок, которые позволяют прогнозировать направление будущих тенденций.

Зачем использовать прогнозирование?

Используя методы статистического моделирования, вы анализируете закономерности в данных и проецируете эти закономерности в будущее для определения тенденций. Бизнес, который принимает решение на основе имеющихся у него данных получают конкурентное преимущество. Вы можете использовать прогнозирование в таких областях как:

Финансовое планирование
Стабилизация цен
Прогнозирование спроса
Управление цепочками поставок
Планирование продаж
Анализ сценариев

Прогнозирование по линейным диаграммам Vizlib: определение прогнозов

У функции прогнозирования Vizlib есть ряд простых параметров, которые помогут составить прогнозы и корректировать модель прогнозирования в соответствии с имеющимися данными.

Включить расчет прогноза

Определение периода Определить количество точек данных, составляющих период. Если в качестве точек данных – дни, «7» – период в 1 неделю, «91» – период в 1 квартал. Если в качестве точек данных – месяцы, «12» – период в 1 год.
Количество периодов обучения Это количество периодов, которое необходимо учитывать при расчете прогноза.
Количество точек данных прогноза Это количество точек данных для прогноза. Ограничением по максимальному значению является длина периода × количество периодов обучения × 0,5. Период обучения – это объем исходных данных, используемых для расчета прогноза.
Индикатор запуска прогноза Чтобы добавить визуальный маркер, который укажет, где начинается период прогнозирования в линейной диаграмме, необходимо включить Индикатор прогноза по опорной линии,

Предиктивная аналитика – Модель расчета

Статистическая модель, используемая для прогнозирования, - это метод Хольта-Винтерса, также известный как Тройное Экспоненциальное Сглаживание.

Метод Хольта-Винтерса анализирует тенденции, среднее значение и сезонность исторических данных, чтобы сформировать статистический прогноз на будущее.

В дополнение к этому, Vizlib предлагает несколько вариантов вычислений, от простых до более сложных моделей. Чем проще модель, тем быстрее время расчета, но качество прогноза будет ниже. Чем сложнее модель, тем больше времени требуется для расчета, но тем более точным будет прогноз.

1. Простой (light)

2. Экономичный (economic)

3. Стандартный (standard)

4. Экспоненциальный (heavy)

Линейная регрессия

Линейная регрессия, которую используют для прогностического анализа и моделирования, рассматривает взаимосвязь между двумя переменными путем аппроксимации линии на наблюдаемые данные. Этот тип анализа работает лучше всего, когда между двумя переменными существует взаимосвязь, например, между возрастом и ростом или продажами и рекламой. Мы протягиваем линию и выставляем точки, следующие за линией регрессии.

Количество точек для прогноза

Этот параметр влияет на все линейные регрессии для объекта диаграммы. Все строки прогноза должны прогнозировать одинаковое количество точек.

Определение периода регрессии

Построение линейного регрессионного анализа сводится к определению периода регрессии. Чтобы использовать все данные, необходимо подсчитать все даты в выражении меры. В приведенном выше примере добавлена линия тренда, которая идеально соответствует линии прогноза регрессии.

=count(distinct {<Sales={">0"}>} Date)-1

Анализ сценариев

Анализ сценариев учитывает варианты будущего развития событий, настройте варианты и вернитесь к исходной точке, имеющее значение для вашего бизнеса сегодня.

Для сравнения можно добавить несколько сценариев линейного или роста в процентах. Сценарии можно добавить с помощью выражений, которые основаны на ваших данных и получены при перезагрузке приложения или новой выборке.

Линейная зависимость

Линейный зависимость предлагает возможность показать рост номинальных значений между результирующими критериями модели и выделенными факторами, например, последней фактической точкой данных и точкой данных в конце следующего определенного периода (то есть на 12 точек позже в течение года, если точки данных – месяцы).

Темпы роста (%)

Этот метод важен для сценариев, в которых учитывается рост с накоплением. Больше не нужно никаких сложных выражений в Qlik! Совокупный темп роста, как правило для финансовых прогнозов, важно визуализировать по месяцам и годам.