Análise de Séries Temporais no Power BI
Kevin Barlow
Data Analytics Professional
Previsão é uma técnica analítica mais sofisticada, que permite tentar saber o que vai acontecer, não só o que já aconteceu.

Forecasting
Exemplos no setor
Hindcasting
Exemplos no setor
Previsão usa dados históricos e tenta estimar valores para datas futuras.
Veja a tabela a seguir:
| date | value |
|---|---|
| January 1 | 5 |
| January 2 | 10 |
| January 3 | 15 |
| January 4 | |
| January 5 |
Usando a tendência geral dos dados, dá para prever com boa confiança os próximos valores. Este é um exemplo de regressão linear.
| date | value |
|---|---|
| January 1 | 5 |
| January 2 | 10 |
| January 3 | 15 |
| January 4 | 20 |
| January 5 | 25 |
Séries temporais costumam ser bagunçadas e difíceis de prever sem uma "limpeza".
Exponential Smoothing é uma técnica para suavizar o ruído nos dados.

Toda previsão tem erro, pois não temos dados reais para essas datas!
Intervalos de confiança — dão uma faixa de valores onde os dados devem cair, com um nível de confiança assumido (%).
O Power BI permite configurar o nível de confiança desejado nas previsões.`

Vamos praticar previsão com dados de ações da Microsoft (ticker: MSFT). O conjunto traz informações básicas sobre o preço negociado em cada dia.

Análise de Séries Temporais no Power BI