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Das Tool "Was-Wäre-Szenario " analysiert Muster in vorhandenen Daten und ermöglicht es Ihnen dann, den Effekt auszuwerten, den Änderungen in einer Spalte auf den Wert einer anderen Spalte haben würden.
So könnten Sie beispielsweise die Auswirkungen der Erhöhung des Preises eines Artikels auf den Gesamtumsatz untersuchen.
Das Tool ist flexibel über die Anzahl der Vorhersagen, die Sie erstellen können. Nachdem die erste Analyse abgeschlossen ist, können Sie entweder Änderungen für alle Daten in der Tabelle vorhersehen oder testwerte einzeln eingeben.
Verwenden des What-If Szenariotools
Öffnen Sie eine Excel-Datentabelle.
Klicken Sie auf "Szenarien", und wählen Sie dann "Was-wenn" aus.
Wählen Sie im Feld "Szenario " die Spalte aus, die den Wert enthält, den Sie ändern möchten, und geben Sie die Änderung entweder als bestimmter Wert oder als Prozentsatz der Änderung (entweder erhöht oder verringert) für die aktuellen Werte an.
Geben Sie im Feld "Was passiert" die Spalte an, für die Sie den Effekt bewerten möchten.
Klicken Sie optional auf "Spalten auswählen", die für die Analyse verwendet werden sollen , um Spalten auszuwählen, die bei der Vorhersage wahrscheinlich nützlich sind. Sie können auch Spalten deaktivieren, die bei der Erkennung von Mustern, z. B. Zeilen-IDs oder Namen, wahrscheinlich wenig verwendet werden.
Wählen Sie im Feld "Zeile oder Tabelle angeben " aus, ob die Auswirkungen nur für die aktuell ausgewählte Zeile oder für den vollständigen Satz von Daten in der Tabelle bewertet werden sollen.
Wenn Sie "In dieser Zeile" auswählen, zeigt das Tool das Ergebnis im Dialogfeld an. Während das Dialogfeld geöffnet bleibt, können Sie Ihre Auswahl ändern, um andere Szenarien zu testen.
Wenn Sie "Gesamte Tabelle" auswählen, zeigt das Tool eine Statusmeldung im Dialogfeld an und fügt der ursprünglichen Datentabelle zwei neue Spalten hinzu. Klicken Sie auf "Schließen" , um die vollständigen Ergebnisse im Arbeitsblatt anzuzeigen.
Anforderungen
Dieses Tool verwendet den Microsoft Logistic Regression-Algorithmus, der die Vorhersage numerischer oder diskreter Werte unterstützt. Um jedoch die besten Ergebnisse zu erzielen, schlagen wir die folgenden bewährten Methoden vor:
Wählen Sie Spalten für die Analyse aus, die nützliche Informationen enthalten.
Wenn Sie zu wenige Spalten einschließen, kann es schwierig sein, ein Ergebnis zu erhalten.
Wenn Sie die Option "Wert an" verwenden, müssen Sie einen Wert in das Feld eingeben oder einen Wert aus der Liste auswählen.
Wenn Sie die Option "Prozentsatz " verwenden, legen Sie die Änderung als Prozentuale Erhöhung oder Abnahme fest. Der Standardwert ist 120%, was bedeutet, dass ein Wert von 20% über den aktuellen Wert erhöht wird.
Hinweis
Wenn Sie keinen Wert festlegen, wird möglicherweise ein Fehler angezeigt.
Verständnis der Ergebnisse der What-If-Analyse
Wenn Sie ein Was-Wenn-Szenario erstellen, führt das Tool drei Dinge aus:
Erstellt eine Data Mining-Struktur, die wichtige Fakten zu den Daten in Ihrer Tabelle speichert.
Erstellt ein logistisches Regressions-Mining-Modell basierend auf den Daten.
Erstellt eine Vorhersageabfrage für jeden von Ihnen angegebenen Wert.
Sie können alle Vorhersagen gleichzeitig ausgeben, indem Sie die gesamte Tabelle angeben. Anschließend erstellt das Tool zwei neue Spalten in der ursprünglichen Datentabelle.
Die Spalten, die der Tabelle hinzugefügt werden, enthalten zwei Arten von Informationen: den vorhergesagten Wert aufgrund der Änderung und deren Konfidenz. Konfidenz bedeutet die Wahrscheinlichkeit, dass die Vorhersage korrekt ist.
Sie können auch Werte einzeln im Dialogfeld eingeben und die Vorhersagen interaktiv betrachten. Dies entspricht dem Erstellen einer Singleton-Vorhersageabfrage. Die Ergebnisse der Vorhersageabfrage werden mit den folgenden Informationen ausgegeben: Erfolg oder Fehler der Vorhersage, der prognostizierte Wert und das Konfidenzniveau. Die Konfidenzstufe wird als Balken angezeigt, der eine gepunktete Linie enthält. Je länger die gepunktete Linie ist, desto höher ist das Vertrauen in das Ergebnis.
Wenn Sie beispielsweise versuchen, die Auswirkungen der Erhöhung des Kundenalters auf die Kaufbereitschaft des Kunden zu bestimmen und das Alter des Kunden auf 25 zu erhöhen, fragt das What-If-Tool das Data Mining-Modell ab und gibt das folgende Ergebnis zurück:
What-If Analyse für Fahrradkäufe hat eine Lösung gefunden.
'Käufe Fahrrad' = ja
Vertrauen: Fair
Da dieses Ergebnis auf einer vorhandenen Zeile in der Datentabelle basiert, bedeutet es, dass ein bestimmter Kunde wahrscheinlich ein Fahrrad kaufen würde, wenn alles andere gleich bliebe, aber das Alter des Kunden auf 25 erhöht würde.
Wenn Sie die Vorhersagen in die ursprüngliche Datentabelle ausgeben, können Sie leichter bestimmen, ob die Vorhersagen nützlich sind.
Verwandte Tools
Der Data Mining-Client für Excel, ein separates Add-In, das erweiterte Data Mining-Funktionen bereitstellt, enthält Assistenten zum Erstellen von Data Mining-Modellen, die das Verhalten vorhersagen. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Data Mining-Modells.
Weitere Informationen zum algorithmus, der vom What-If-Szenariotool verwendet wird, finden Sie im Thema "Microsoft Logistic Regression Algorithm" in SQL Server Books Online.