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PowerBI预算分析系列(五):根据历史数据进行业务预测

PowerBI预算分析系列(五):根据历史数据进行业务预测

作者: PowerBI星球 | 来源:发表于2020-12-12 23:03 被阅读0次

    预算分析时,还经常需要对未发生的业务进行预测,预测也是年度目标制定的重要依据,本文就来看看几种常用的简易预测方式,以及用PowerBI如何实现。

    1、利用上年数据作为本年的预测数

    获取上年同期的数据可以用时间智能函数SAMEPERIODLASTYEAR,也可以用更通用的DATEADD函数来表达,度量值如下:

    这个度量值同样先做了判断,只有在未发生业务的日期,才返回预测数据,也就是上年同期数。

    结果如下:

    按上年同期数据进行预测,适合较为成熟稳定的业务。

    2、按上两年同期数据的平均值,作为本年的预测数

    先分别计算上年和前年的同期数据,然后取平均数,作为预测数据:

    结果如下:

    逻辑与上面类似,只是为了避免一年数据的偶然性,使用了两年的数据进行折中,所以每天的数据,相对波动更小一些。

    3、按上年同期数据的移动平均值,作为本年的预测数

    比如按30天移动平均,度量值可以这样写:

    那么预测度量值就可以直接这样写了:

    结果如下:

    按移动平均做的预测,每日数据看起来平滑多了。

    实际应用中,不会完全按照历史数据本身作为预测数据,一般还会乘个增长系数,以第一种预测方式为例,比如按去年同期数据上涨10%来预测,度量值中乘以1.1即可。

    进一步的,还可以利用参数来做个动态系数,以便进行动态的调整预测,

    然后将度量值修改为:

    效果如下:

    其他两种预测方式也都可以结合参数来动态预测,这里不再一一介绍。

    上面只是几种简易的根据历史数据进行预测的方式,逻辑很简单,对于更复杂的预测,只要有明确的计算逻辑,同样也可以在PowerBI中实现。

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    采悟 @ PowerBI星球

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