Power BI में Time Series Analysis
Kevin Barlow
Data Analytics Professional
Prediction एक अधिक उन्नत एनालिटिक्स तकनीक है, जो हमें केवल क्या हुआ नहीं, बल्कि आगे क्या होगा, यह समझने में मदद करती है.

Forecasting
इंडस्ट्री उदाहरण
Hindcasting
इंडस्ट्री उदाहरण
Forecasting ऐतिहासिक डेटा लेकर भविष्य की तिथियों के लिए मान predict करने की कोशिश करता है.
यह तालिका देखें:
| date | value |
|---|---|
| January 1 | 5 |
| January 2 | 10 |
| January 3 | 15 |
| January 4 | |
| January 5 |
डेटा के समग्र रुझान से, हम अगले मानों का काफ़ी भरोसेमंद अनुमान लगा सकते हैं। यह linear regression का उदाहरण है।
| date | value |
|---|---|
| January 1 | 5 |
| January 2 | 10 |
| January 3 | 15 |
| January 4 | 20 |
| January 5 | 25 |
Time series डेटा अक्सर बिखरा होता है और बिना "साफ़" किए forecast करना मुश्किल हो सकता है.
Exponential Smoothing एक तकनीक है जो डेटा के शोर को "smooth out" करती है.

किसी भी forecast में त्रुटि होगी, क्योंकि उन तिथियों का वास्तविक डेटा हमारे पास नहीं है!
Confidence Intervals - अनुमान की वह सीमा, जिसमें दिए गए confidence (%) पर डेटा आने की उम्मीद होती है
Power BI आपको forecasts में कितना confidence चाहिए, यह कॉन्फ़िगर करने की सुविधा देता है.`

हम Microsoft (ticker: MSFT) के स्टॉक डेटा पर forecasting का अभ्यास करेंगे। डेटा में दिए गए दिन के ट्रेडिंग प्राइस की बेसिक जानकारी है.

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