Power BIとPythonで需要予測レポートを作ってみた
こんにちは。
Power BIは、日次での売上データ等時系列データとの相性がとてもいいです。
これはPower BIに限らず、Power PointやExcelなどの他オフィスツールでも、棒グラフや折れ線グラフを使って時系列データを分析することはよくありますが、Power BIでレポートを作る場合も結構多用します。
さて、そんな時系列データを使ってレポートを作っていると、やっぱり興味が湧いて来るのが未来予測！！
過去データに基づいた事業の振り返りはもちろん重要だけど、やはり人は見えない未来を見たくなります。
Power BIだけでも簡易な未来予測は可能ですが、ここではPythonと組み合わせて、Pythonの需要予測ライブライを活用して、
その結果をPower BIで可視化するレポートを作ってみました。
●利用データ
せっかく未来を予測するなら、予測の精度を振り返りたい！
ということで、僕が運営しているとあるWebサイトの日次訪問ユーザー数を使ってみました。
・対象：訪問ユーザー数
・訓練データ：2021年1月~2023年4月30日までの2年4か月分
・予測期間：2023年5月1日～6月30日までの2か月分
・パラメーター：Post：記事数、Holiday：祝日フラグ
今回のパラメーターは記事数と祝日数だけです。
他にも天気予報や緊急事態宣言期間等の予測に影響が出てきそうなパラメーターを活用すれば、もっと精度が良くなるはずです。
●予測結果
852行目の2023/5/1以降が予測データです。
実際にこれをレポートに落としで予測精度を分析してみたいと思います。
●レポート
実際にデータが取れた5/1~5/26と比較してた結果、Forecast vs 実績の差は4.76%。
予測に対して実績が下振れました。
5月1日と5月2日のゴールデンウィーク期間の乖離が結構響きました。
一応祝日のパラーメーターを活用しましたが、5月1日も2日は平日です。
ですが、平日でもGWの期間は休む人が多いので、通常の平日の日に比べると少し下振れた形ですね。
ここら辺は別途パラメーターを設定しておけばもっと精度は上がりそう！！
こちらのレポートは5/26までですが、
右上にあるカレンダーを「最新の日付」でフィルターしておけば、自動的にデータが毎日当日分に更新されていく形です。
以上です！
追ってレポートアップデートしますので、2023年6月以降の精度が気になる人はこちらも参考にしてみて下さい！
お手元に2年分以上のデータがあれば需要予測×Power BIレポート作れますので、
レポート作成に興味がある人がいたら、ココナラかメール等でご連絡でも下さい。
またリバースエンジニアリングして学習したい人や、
レポートのデータだけ差し替えて使いたいみたいなレポートだけ欲しいという人は、
購入も検討ください！
PCで購入すると、下図の赤枠のようにzipファイルのダウンロードが自動で始まります。
不具合あったらコメントからよろしくです。
動画版もアップしてます。
ではまた。
ソフ蔵
IT企業でビッグデータ分析やアルゴリズム構築に携わってます。
趣味でPower BIの使い方やデータ分析のノウハウを伝えています。
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