Power BIとAIライブラリを使った需要予測レポート
Power BIに日別の売上実績データを読み込んだ需要予測レポートです。
過去データに基づいた事業の振り返りはもちろん重要ですが、将来の計画も大切です。
今回は需要予測にはPythonを組み合わせ、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ので共有です。
レポート
折れ線グラフの赤色線が予測値で、水色線が実績値です。
予測値については、過去2年間分のデータを学習させてPythonのアルゴリズムで算出しています。
予測値と実績値との差分が右上の(Variance)の数値です。
本レポートはレポート作成日の5月26日まで実績値がある前提ですが、実績と予測との差異は4.76%だと分かります。
全体のトレンドとしては、平日は1,000近辺で推移し、土日に下がるという傾向が見られます。
利用データ
本レポートで使ったデータは、当方が運営している別Webサイトの日別のアクセスデータです。
以下がデータの概要です。
・対象：日別の訪問ユーザー数
・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
予測に使ったパラメーター
予測に使ったパラメーターは下記2点です。
1.Post：記事数（記事数が伸びた時にどれくらいユーザー数が増えるのかの予測に使う）
2Holiday：祝日（祝日はユーザー数が減るので祝日を加味）
※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。
結果：予測と実績との差異
852行目の2023/5/1以降が予測データです。
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%です。
このズレの原因は、5月1日と5月2日の2日間です。
5月1日も2日は平日なので祝日フラグは立っていません。
一方平日でもGW期間なので有給等で休む人も多く、少し実績が下振れてしまいました。
このズレも別のパラメーター(祝日として)として設定すれば更に精度は上がりますので継続して改善が必要です。
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ソフ蔵
IT企業でデータ分析や分析基盤構築に携わってます。
主にPower BIの使い方やデータ分析のノウハウを伝えてます。
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