Şimdi ise forecast adımlarına geçebiliriz.Ekranda sağ tıklayıp Forecast seçilir.
Oluşan duruma hep beraber bakalım.
Sizin de gözünüze çarpmıştır güney bölgesinde veriler hiç değişmemiştir bu çok normal olan bir durum değildir.Şimdi verimizin mevsimsellik veya trend durumunu inceleyelim.
Verimizde yukarıya doğru bir artış ve belli periyotlarda sıçrama olduğu görülmektedir bu yüzden trentten ve mevsimsellikten söz etmek mümkündür.
Forecast Options ile verimiz üzerinde bazı modeller kullanabiliriz.
Mevsimsel ve trend bulunduran verimize uygulanabilecek modeller şunlardır;
1.Ayrıştırma Yöntemleri
- Toplamsal Ayrıştırma
- Çarpımsal Ayrıştırma
2.Regresyon Analizi
3.Üstel Düzleştirme Yöntemi
4.Box-Jenkins Modelleri
Bu örneğimizde Ayrıştırma yöntemini kullanalım çünkü kısa dönemli öngörülerde ayrıştırma yönteminin anlaşılması ve yapılması en kolay yöntemlerden biridir.Bu konuda da kısa bir bilgi vermek gerekirse zaman serisini bileşenlerine ayırarak her bir bileşen için tahminleri içeren ve bu bileşenlerin tahmininden zaman serisinin öngörüsünü hesaplayan yönteme ayrıştırma yöntemi denilmektedir.
Bizim grafikte fark ettiğiniz üzere zaman içinde çok değişim olmamaktadır toplamsal modeli uygulayabiliriz.
Bu örneğimizde Ayrıştırma yöntemini kullanalım çünkü kısa dönemli öngörülerde ayrıştırma yönteminin anlaşılması ve yapılması en kolay yöntemlerden biridir.Bu konuda da kısa bir bilgi vermek gerekirse zaman serisini bileşenlerine ayırarak her bir bileşen için tahminleri içeren ve bu bileşenlerin tahmininden zaman serisinin öngörüsünü hesaplayan yönteme ayrıştırma yöntemi denilmektedir.
- Toplamsal modellerde, mevsimsel dalgalanmalar trentten bağımsız olduğu için büyüklük olarak zaman içinde değişmemektedir.
- Çarpımsal modeller ise trentten etkilenip zaman içinde büyüklük olarak artar veya azalır.
Bizim grafikte fark ettiğiniz üzere zaman içinde çok değişim olmamaktadır toplamsal modeli uygulayabiliriz.
Bu işlemi de tamamladıktan sonra forecast işleminin son adımını da tamamlamış oluyoruz.
Tableau Desktop10 ücretsiz burada
