Prognozowanie w Power BI to funkcja, która pozwala przewidywać przyszłe wartości na podstawie danych historycznych. Najczęściej wykorzystuje się ją w analizie sprzedaży, finansów lub innych danych szeregów czasowych, gdzie liczy się trend i sezonowość.
W Power BI prognoza opiera się na algorytmach statystycznych wbudowanych w wizualizacje liniowe. Nie jest to machine learning, ale szybki i wygodny sposób na uzyskanie orientacyjnej prognozy bez pisania kodu. W Power BI mamy prognozowanie wbudowane lub te oparte na Dax oraz najlepszą chyba opcję: Python lub R.
1. Jak działa wbudowane prognozowanie w Power BI
Prognozowanie (wbudowane w PBI) jest dostępne jedynie w wykresach liniowych. Po dodaniu wykresu i umieszczeniu na nim danych czasowych można włączyć prognozę w panelu Analytics.
Power BI analizuje:
- dane historyczne
- trend
- sezonowość
- zmienność danych
Na tej podstawie wyznacza przewidywane wartości oraz przedział ufności, który pokazuje możliwy zakres wahań prognozy.
Warto pamiętać, że prognoza działa najlepiej, gdy:
- dane są regularne w czasie
- masz wystarczająco długi okres historyczny
- dane nie zawierają dużej liczby braków lub skokowych zmian
Kiedy prognozowanie w Power BI ma sens
Prognozowanie w Power BI sprawdzi się głównie wtedy, gdy:
- chcesz szybko zobaczyć możliwy kierunek zmian
- potrzebujesz prostego forecastu do raportu
- analizujesz dane historyczne o stabilnym charakterze
Przykłady zastosowań:
- prognoza sprzedaży
- przewidywanie liczby zamówień
- analiza trendów finansowych
- planowanie zasobów
To dobre rozwiązanie do analiz eksploracyjnych i prezentacji biznesowych, gdzie liczy się ogólny obraz, a nie matematyczna precyzja.
Ograniczenia prognozowania w Power BI
Prognozowanie w Power BI ma też swoje ograniczenia i warto je znać.
Najważniejsze z nich:
- brak kontroli nad modelem
- brak możliwości trenowania na dodatkowych zmiennych
- ograniczona elastyczność w porównaniu do Pythona lub R
- słabsze działanie przy nieregularnych danych
Jeśli potrzebujesz bardziej zaawansowanych prognoz, uwzględniających wiele czynników, Power BI może okazać się niewystarczający.
2. Logika prognozowania zaimplementowana w DAX
Implementowanie logiki prognozowania w DAX daje znacznie większą kontrolę nad tym, w jaki sposób powstaje prognoza. Zamiast polegać na automatycznym algorytmie, samodzielnie definiujesz, jak wartości powinny zmieniać się w czasie.
Możesz wprost uwzględnić:
- tempo wzrostu
- średnie historyczne
- sezonowość
- konkretne reguły biznesowe
Dzięki temu prognoza w Power BI przestaje być „czarną skrzynką”, a staje się świadomie zaprojektowanym modelem opartym na założeniach, które rozumiesz i kontrolujesz.
Wady i zalety prognozowania w DAX
Takie podejście jest mniej wygodne (niż wbudowane prognozowanie w pbi) i zwykle wymaga więcej pracy na początku. Trzeba jasno określić założenia i zapisać je w postaci miar DAX.
W zamian zyskujesz pełną przejrzystość. Każda osoba analizująca raport może dokładnie zobaczyć, w jaki sposób liczona jest prognoza i jakie reguły za nią stoją.
W wielu scenariuszach biznesowych taka przejrzystość jest ważniejsza niż matematyczna złożoność modelu.
3. Zewnętrzne modele prognozowania w Pythonie lub R
Najbardziej elastycznym rozwiązaniem jest wykorzystanie zewnętrznych modeli prognozowania w Pythonie lub R. Daje to dostęp do zaawansowanych metod analizy szeregów czasowych, poprawnej walidacji modeli, przedziałów ufności oraz lepszego radzenia sobie ze złożonymi wzorcami w danych.
Takie podejście pozwala budować prognozy dopasowane do konkretnych problemów biznesowych, zwłaszcza wtedy, gdy dane są nieregularne, sezonowe lub zależne od wielu czynników.
Koszt większej elastyczności
Cena tej elastyczności to większa złożoność. Potrzebujesz dodatkowych umiejętności, więcej czasu na utrzymanie rozwiązania oraz dobrej integracji Power BI z zewnętrznymi skryptami.
W praktyce, dla wielu pytań biznesowych, tak zaawansowane podejście nie jest konieczne. Często nie wnosi realnej wartości w porównaniu do prostszych metod.
Najważniejszy wniosek o prognozowaniu
Kluczowy wniosek z tej analizy jest zaskakująco prosty.
Prognozowanie nie polega na wyborze najbardziej zaawansowanego narzędzia. Chodzi o dobranie odpowiedniego poziomu złożoności do danych, pytania biznesowego oraz decyzji, która ma zostać podjęta na podstawie wyniku.
Czasami wbudowane prognozowanie w Power BI w zupełności wystarcza, by wesprzeć dyskusję. Czasami lepszą kontrolę i większe zaufanie daje podejście oparte na regułach zapisanych w DAX lub jeszcze lepiej: w Pythonie. A czasami najlepszą decyzją jest brak prognozy, szczególnie wtedy, gdy dane nie pozwalają na sensowne przewidywania.
Czy znasz wbudowaną funkcję prognozowania w Power BI?
Jeśli korzystasz z Power BI, warto wiedzieć, że proste prognozowanie jest dostępne bezpośrednio w wizualizacjach. Dla wielu przypadków biznesowych to wystarczający punkt startowy, zanim sięgniesz po bardziej złożone rozwiązania (z racji tego, że ten blog obecnie skierowany jest w treści juniorskie). 🙂
