Publicamos la segunda parte del artículo que dedicamos a los Modelos predictivos, o lo que es lo mismo, cómo poder hacer predicciones sobre los datos utilizando Tableau Desktop. En esta serie de artículos haremos un recorrido en el que veremos qué modelos implementa Tableau por defecto, cómo personalizarlos y cómo implementar otros modelos predictivos gracias a las integraciones nativas de Tableau hacia Python y R.
Configurar un modelo predictivo en Tableau
Hace poco os explicamos cómo funcionan los modelos predictivos en Tableau (si te lo perdiste, echa un vistazo aquí). Hoy explicaremos cómo configurar los ajustes del modelo predictivo de Tableau para afinar nuestras predicciones.
Tableau recomienda automáticamente la mejor configuración que puede utilizarse; sin embargo, podemos personalizar el modelo predictivo en función de algunos parámetros. Veamos ahora cómo crear un modelo predictivo en Tableau.
Crear un modelo predictivo en Tableau
Generalmente, para crear un modelo predictivo en Tableau necesitamos al menos una medida y un campo fecha. Pongamos un ejemplo en el que queramos predecir los valores de ventas futuros. Usando los datos Superstore, arrastramos a la vista Order Date (mes, continuo) y Sales.
Ahora podemos añadir un modelo predictivo de tres maneras:
- Clic con el botón derecho en la hoja de trabajo, después Forecast > Show Forecast
- Menú Analysis >Forecast> Show Forecast
- Del Analytics Pane arrastramos Forecast a la vista
Configurar el modelo predictivo
Podemos cambiar la configuración del modelo predictivo haciendo clic con el botón derecho en la hoja de trabajo, Forecast> Forecast Options.
A continuación explicamos mejor lo que indica cada sección de este menú.
Forecast Options: Forecast Length
En esta sección podemos seleccionar la extensión del modelo predictivo. Tableau puede determinar la elección automáticamente, pero el usuario también puede cambiarla, seleccionando entre la cantidad de unidades específicas y un punto en el futuro.
Forecast Options: Source Data
En este menú el usuario puede elegir en primer lugar el nivel de granularidad temporal de la serie temporal. Una vez más, Tableau determina automáticamente el nivel de agregación más apropiado (generalmente el mismo que se muestra en la visualización), pero el usuario puede de todas formas cambiarlo. Además, se puede optar por excluir un período determinado de la estimación del modelo.
Forecast Options: Forecast Model
Esta sección nos permite elegir el modelo que utilizaremos. Como ya hemos visto en el artículo anterior dedicado a los modelos predictivos, Tableau permite utilizar un modelo aditivo y otro multiplicativo.
Forecast Options: Show Prediction Intervals
Por último, en esta sección podemos configurar el intervalo de confianza para el modelo. Tableau genera automáticamente el modelo predictivo utilizando un intervalo de confianza del 95 %. Esto significa que el modelo predictivo ha determinado que con un 95 % de probabilidades los valores estimados de la medida estarán incluidos dentro de esa área, para ese período dado. Los intervalos de confianza se pueden después configurar al 90 %, 95 %, 99 % o se pueden eliminar de la visualización.
En función del tipo de marca utilizada en el gráfico, el intervalo de confianza puede cambiar el tipo de representación:
- Si seleccionamos un gráfico de líneas, el intervalo de confianza se mostrará como un área.
- Si utilizamos Shape, Square, Circle, Bar o Pie como tipo de marca, el intervalo de confianza se mostrará con los bigotes del diagrama de caja típico.
Una vez configurado el modelo predictivo, podemos compartir con todos los usuarios la información sobre el modelo creado y las características configuradas: solo hay que hacer clic con el botón derecho en la hoja de trabajo, Forecast> Describe Forecast. En la ventana que aparece, Tableau proporciona información resumida sobre los datos que estamos modelando hasta la declaración del propio modelo. Toda esta información se puede copiar (usando el botón Copy to Clipboard) e insertar en el dashboard.
Para concluir
El modelo predictivo en Tableau es una función muy interesante para obtener estimaciones útiles sobre la evolución de nuestro negocio. Como hemos visto, podemos dejar que Tableau decida qué configuración es mejor para nuestro modelo, o podemos decidir nosotros mismos qué características aplicar del modelo. En ambos casos, es fundamental una mirada previa y atenta a los datos que queremos analizar.
Para saber más sobre la Business Intelligence, visita la página oficial de Tableau, y continúa siguiéndonos en nuestro blog y nuestras redes sociales de Facebook y LinkedIn.
