Analiza seriilor de timp în Power BI
Kevin Barlow
Data Analytics Professional
Predicția este o tehnică analitică avansată care ne permite să obținem informații despre ce se va întâmpla, nu doar despre ce s-a întâmplat.

Prognoză
Exemple din industrie
Hindcasting
Exemple din industrie
Prognoza utilizează date istorice pentru a estima valori pentru date viitoare.
Priviți tabelul următor:
| dată | valoare |
|---|---|
| 1 ianuarie | 5 |
| 2 ianuarie | 10 |
| 3 ianuarie | 15 |
| 4 ianuarie | |
| 5 ianuarie |
Folosind tendința generală a datelor, putem estima cu o fiabilitate rezonabilă valorile următoare. Acesta este un exemplu de regresie liniară.
| dată | valoare |
|---|---|
| 1 ianuarie | 5 |
| 2 ianuarie | 10 |
| 3 ianuarie | 15 |
| 4 ianuarie | 20 |
| 5 ianuarie | 25 |
Datele de tip serie temporală sunt adesea dezordonate și dificil de prognozat fără o „curățare" prealabilă.
Netezirea exponențială este o tehnică de „netezire" a zgomotului din date.

Orice prognoză implică erori, deoarece nu avem date reale pentru datele respective!
Intervale de încredere - oferă un interval de estimări în care vor cădea datele, la un nivel de încredere asumat (%)
Power BI permite configurarea nivelului de încredere dorit pentru prognoze.`

Vom exersa prognoza pe date bursiere pentru Microsoft (simbol: MSFT). Datele includ informații de bază despre prețul de tranzacționare al acțiunii într-o zi dată.

Analiza seriilor de timp în Power BI