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Mit dem Tool "Prognose " können Sie Vorhersagen basierend auf Daten in einer Excel-Datentabelle oder einer anderen Datenquelle erstellen und optional die mit jedem vorhergesagten Wert verknüpften Wahrscheinlichkeiten anzeigen. Wenn Ihre Daten z. B. eine Datumsspalte und eine Spalte enthalten, in der der Gesamtumsatz für jeden Tag des Monats angezeigt wird, können Sie den Umsatz für zukünftige Tage vorhersagen. Sie können auch die Anzahl der zu erstellenden Vorhersagen angeben. Sie können beispielsweise fünf Tage oder dreißig Tage vorhersehen.
Wenn das Tool abgeschlossen ist, fügt es die neuen Vorhersagen am Ende der Quelldatentabelle an und hebt die neuen Werte hervor. Neue Zeitreihenwerte werden nicht angefügt; Auf diese Weise können Sie die Vorhersagen zuerst überprüfen.
Das Tool erstellt außerdem ein neues Arbeitsblatt mit dem Namen Prognosebericht. Dieses Arbeitsblatt meldet, ob der Assistent erfolgreich eine Vorhersage erstellt hat. Das neue Arbeitsblatt enthält auch ein Liniendiagramm, das die historischen Trends anzeigt.
Wenn Sie die Zeitreihe erweitern, um die neuen Vorhersagen einzuschließen, werden die vorhergesagten Werte dem Liniendiagramm hinzugefügt. Die historischen Werte werden als durchgezogene Linie angezeigt, und die Vorhersagen werden als gepunktete Linie angezeigt.
Verwenden des Prognosetools
Öffnen Sie eine Excel-Tabelle, die vorhersagbare numerische Daten enthält.
Klicken Sie auf der Registerkarte "Analysieren" auf "Prognose".
Geben Sie die zu prognostizenden Spalten an. Das Tool wählt automatisch Spalten in den Daten aus, die einen vorhersagbaren Datentyp aufweisen, d. h. fortlaufende numerische Daten. Das Tool wählt möglicherweise einige Spalten mit fortlaufenden numerischen Daten nicht aus, wenn die Spalten viele Null- oder Nullwerte enthalten, da sich die fehlenden Daten möglicherweise auf die Ergebnisse auswirken. In diesem Fall können Sie die Daten mithilfe des Tools "Relabel" (SQL Server Data Mining Add-Ins) beheben.
Geben Sie die Spalte an, die den Datums-, Uhrzeit- oder anderen Datenreihenbezeichner enthält. Wenn Sie die Option <ohne Zeitstempel> auswählen, erstellt das Tool eine Datenreihe basierend auf der Reihenfolge der Zeilen in den Quelldaten.
Geben Sie die Anzahl der zu erstellenden Vorhersagen an.
Geben Sie optional einen Hinweis auf den Algorithmus an, ob Ihre Daten wöchentlich, monatlich oder in anderen Zeiträumen wiederholt werden sollen. Wenn Ihre Daten in keines der angegebenen Muster passen oder wenn Ihnen keine Muster bekannt sind, wählen Sie <automatisch erkennen>, damit das Tool die sich wiederholenden Zeiträume ermittelt.
Der Assistent fügt der Quelltabelle die Vorhersagen hinzu und erstellt einen Prognosebericht in einem neuen Arbeitsblatt.
Um dem Vorhersagediagramm die neuen Werte hinzuzufügen, erweitern Sie die Zeitreihe so, dass sie die prognostizierten Werte enthält.
Anforderungen
Die von Ihnen vorhergesagten Spalten müssen fortlaufende numerische Daten enthalten, z. B. Währung oder andere Zahlen.
Wenn möglich, sollten Ihre Daten auch eine Spalte enthalten, die eine Reihe von Uhrzeiten oder Datumsangaben enthält. Sie können eine numerische Datenreihe (1,2,3....) anstelle von Datums- und Uhrzeitdaten verwenden. Werte in der Datenreihenspalte müssen jedoch eindeutig sein. Wenn das Prognosetool doppelte Werte in der Datenreihenspalte findet, tritt ein Fehler auf.
Sie können ein Datum nicht vorhersagen, indem Sie das Prognosetool verwenden. Obwohl ein Fehler möglicherweise nicht auftritt, ist dieser Algorithmus nicht für die Verwendung von Datumsangaben als vorhersagbare Werte ausgelegt.
Grundlegendes zu Zeitstempeln
Sie müssen eine Spalte identifizieren, die als Zeitstempel verwendet werden soll. Der Zeitstempel dient zwei Zwecken. Zunächst wird ein Wert in einer Zeitreihe eindeutig identifiziert. Wenn Sie beispielsweise Umsätze täglich nachverfolgen, sollten Sie nur einen Verkaufswert für jeden Tag haben. Das Kalenderdatum kann als Zeitstempel verwendet werden. Zweitens gibt die Zeitstempelspalte die Einheit zum Erstellen von Vorhersagen an. Wenn Sie den täglichen Umsatz verfolgen, werden Ihre Vorhersagen auch in Tageszeiteinheiten angegeben.
Wenn Ihre Daten keine Datums- oder Uhrzeitspalte enthalten, erstellt das Tool automatisch einen temporären Datenreihenschlüssel namens _RowIndex. Der Schlüssel basiert auf der Reihenfolge der Zeilen im Dataset.
Wenn Sie die Anzahl der Vorhersagen angeben, geben Sie eine ganze Zahl ein, die die Anzahl der Schritte angibt. Die Einheiten für diese Schritte hängen von den Einheiten ab, die in der Zeit- und Datumsreihe in Ihren Daten verwendet werden. Wenn Ihre Daten die Umsatzergebnisse nach Monat auflisten, wird die Vorhersage für eine Reihe von Monaten gemacht. Sie können die Zeiteinheiten nur ändern, wenn Sie die Quelldaten ändern.
Grundlegendes zur Periodizität
Eine Prognose basiert auf wiederholten Mustern über einen bestimmten Zeitraum. Daher führt der Microsoft Time Series-Algorithmus Berechnungen aus, um die Zeiträume zu bestimmen, die die stärksten Muster aufweisen. Periodizität bezieht sich auf diese Zeiträume.
Eine Zeitreihe kann viele potenzielle Muster enthalten. Wenn Sie sicher sind, dass Ihre Daten ein bestimmtes Muster enthalten, können Sie möglicherweise die Qualität der Vorhersage verbessern, indem Sie dem Algorithmus einen Hinweis geben.
Wenn Sie beispielsweise erwarten, dass Ihre Daten wöchentlich wiederholt werden, können Sie "Wöchentlich" auswählen, um anzugeben, dass der Algorithmus nach wöchentlichen Mustern suchen soll. Wenn jedoch keine starken wöchentlichen Muster gefunden werden, ignoriert der Algorithmus den Hinweis.
Grundlegendes zum Prognosebericht
In diesem Diagramm werden die historischen Werte aus der Datentabelle als dunkle Linie angezeigt. Die vorhergesagten Werte werden als gepunktete Linien angezeigt. Sie können auf einen Punkt auf der Linie klicken, um den prognostizierten Wert anzuzeigen.
Hinweis
Wenn Beschriftungen auf der Zeitachse für die vorhergesagten Werte im Diagramm nicht angezeigt werden, öffnen Sie das Arbeitsblatt, das die vorhergesagten Werte enthält, und verwenden Sie die Funktion " Datenreihe ausfüllen", um die Zeitstempelspalte zu erweitern, um die vorhergesagten Werte einzuschließen.
In einigen Fällen hat die Prognose möglicherweise nicht so viele Zeitsegmente wie angefordert. Dies bedeutet in der Regel, dass die Daten nicht ausreichen, um dem Algorithmus die Prognose bis in die Zukunft zu ermöglichen. Das Prognosetool macht nur Vorhersagen, die einen minimalen Wahrscheinlichkeitsschwellenwert erfüllen.
Verwandte Tools
Der Data Mining-Client für Excel, ein separates Add-In, das erweiterte Data Mining-Funktionen bereitstellt, enthält auch einen Assistenten für die Prognose.
Sowohl das Prognosetool (in den Tabellenanalysetools für Excel) als auch der Prognose-Assistent (im Data Mining-Client für Excel) verwenden den Microsoft-Zeitreihenalgorithmus.
Das Prognosetool ist einfacher zu verwenden, da der Algorithmus automatisch so konfiguriert wird, dass die Einstellungen verwendet werden, die für Ihre Daten am besten geeignet sind.
Der Prognose-Assistent im Data Mining-Client für Excel bietet Ihnen die Möglichkeit, die Parameter anzupassen.
Weitere Informationen zum Prognose-Assistenten finden Sie im Prognose-Assistent (Data Mining-Add-Ins für Excel). Weitere Informationen zum algorithmus, der für die Prognose verwendet wird, finden Sie im Thema "Microsoft Time Series Algorithm" in SQL Server Books Online.