时序预测(可视化)

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文档创建者:doreen0813 (83193 )     浏览次数:1210次     编辑次数:15次     最近更新:明明1117 于 2019-02-28     

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1、描述编辑

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之前我们介绍过在数据加工时,可对数据进行较高级的处理方式--数据挖掘,数据挖掘为通过对数据所包含的深层内在的信息进行提取,为企业实现精准的数据聚类/预测,协助企业及时调整策略做出更好的决策,增强企业的可持续竞争性。而在前端仪表板分析时,FineBI直接提供了数据挖掘的入口,可直接在分析时选择对该维度对应的指标做出预测,包含时序预测和聚类,除明细表外的表格和图表均支持。

时序预测主要是指在时间维度上的预测,基于历史数据来预测未来一定时间内的数据,例如根据过去两个月的销售额来预测未来一周的销售额;根据过去一年的发电量来预测未来一个月的发电需求。

2、时序预测编辑

2.1 新建组件

新建仪表板并创建组件,选择样式数据下的火电数据,将待分析区域维度下的字段“年月日”拖入横轴中,将指标下的字段“FDL_DR”拖入纵轴中,将组件样式下的自适应显示切换为整体适应,并调整连线,如下图:

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图表显示的为发电量随时间的变化,此时页面右上角的数据挖掘按钮可以点击,如下图:

注:在横纵轴有且只有一个时间类型字段,时间格式设置为'年月日'、'年周数'、'年月'、'年季度'、'年',时间字段所在的轴无其他字段,且除时间字段外分析区域无其他维度字段,才可进行时序预测。  

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2.2 配置时序预测

单击该数据挖掘按钮,进入数据挖掘配置界面,可以选择数据挖掘类型,包含时序预测和聚类,如下图:

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选择时序预测,可配置预测长度、周期数、考虑季节因素、考虑水平因素、是否缺失值填充、置信区间等,默认调用holt-winters算法作为算法,采用holt-winters算法配置项,时序预测的详细配置与自助数据集中的数据挖掘配置一样,可参考时序预测的介绍进行配置。

预测长度:预测长度指的是预测数据对应的时间段长度。默认为自动。自动时,根据时间字段的格式不同,对应的自动长度不同;自定义时,根据时间字段的格式不同,可设置的长度单位不同。

周期数:周期数指的是预测系数中的周期波动数,如预测帆软的每月销售总额,由于每年到2月份会出现波谷,则周期数可设置为1年。周期数默认为自动,会自动根据数据的波动周期判断是否采用周期以及设置对应的周期数。用户也可手动指定周期数,手动指定周期数的单元取决于时间格式。

考虑季节因素:单选无、累加、累乘,默认无。

考虑水平因素:单选有、无,默认无。

缺失值填充:可选择是否缺失值填充以及自定义填充值。默认填充值为0。

置信区间:可设置是否显示预测区间,以及对应的区间范围。默认范围为95%,可调整为<1的其他百分比值。

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2.3 效果查看

配置时序预测对应的参数后,点击确定,图表中即按照预测长度出现预测的数据,且右上角的数据挖掘按钮变蓝,如下图:

注:此步骤若数据有问题,在点击确定后该数据挖掘按钮会标红,预测不出数据。数据详细要求可查看第三章节的注意事项。  

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若想要对数据挖掘预测的参数进行修改或删除,可以将鼠标悬浮在数据挖掘上,点击编辑删除,如下图:

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3、注意事项编辑

3.1 缺失值

在进行挖掘预测的时候,预测指标有缺失值时需要勾选缺失值填充,否则无法预测出数据。且若缺失的数据大于5%时,尽管勾选缺失值填充,仍有可能预测不出,缺失数据不能过多。

3.2 时间列

时间列有NA值,比如某行记录时间列是空但是有对应的指标值,这种情况无法预测。

时间列不连续,比如2011-01-01,2011-01-03都有记录,但是没有2011-01-02这行的记录,这种情况下如果缺失的部分不是太多,勾选缺失值填充后还是能预测的;但如果缺失的数据较多,则可能预测不出。

3.3 置信区间

若不计算置信区间,数据个数需大于等于填入的周期数*2+1个数据。即数据个数 >= 周期数*2+1;比如周期数为12月,则需要有大于等于25个月的数据个数。

若计算置信区间,数据个数需大于等于填入周期数*2+1+预测长度,即数据个数 >=(周期数*2+1+预测长度);比如周期数为7天,预测长度为7天,则需要有大于等于22天的数据个数。

3.1 前端操作

在前端进行任何字段的操作,比如排序、钻取、联动、过滤、切换时间分组、拖入拖出字段、图表切换、切换指标汇总方式等,都会执行重新触发数据挖掘的计算。若操作后的字段符合预测规则,则返回重新预测后的数据;若操作后的字段不符合预测规则,则预测显示数据将为空;所有的过滤都是针对过滤后的结果重新预测,不支持针对挖掘结果进行过滤。

表格中的预测列表头不支持排序、过滤等计算,预测列没有下拉选项,如下图:

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主题: 数据可视化
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