Forecast پیشرفته در Power BI با DAX و R/Python

در تحلیل داده‌ها، Forecast پیشرفته برای پیش‌بینی دقیق فروش، تقاضا و KPIها حیاتی است. Power BI امکان ترکیب DAX و توابع Time Intelligence با R/Python را فراهم می‌کند تا مدل‌های آماری، رگرسیونی و سری‌های زمانی ایجاد کنید.

مقدمات Forecast پیشرفته

Forecast پیشرفته در Power BI معمولاً شامل:

1. مدل‌های سری زمانی (Time Series)
2. رگرسیون خطی و غیرخطی
3. میانگین متحرک وزنی (Weighted Moving Average)
4. پیش‌بینی با رشد ماهانه یا سالانه

Power BI با استفاده از R/Python امکان اجرای مدل‌های پیچیده مانند ARIMA، Prophet ،Exponential Smoothing را فراهم می‌کند.

پیش‌نیازها

1. جدول تاریخ کامل و Mark as Date Table
2. ستون مقادیر تاریخی در جدول Fact
3. نصب R یا Python در Power BI Desktop
4. آشنایی اولیه با توابع Forecast و Time Intelligence در DAX

Forecast با DAX (مروری سریع)

پیش از استفاده از R/Python، همیشه می‌توان از DAX پیشرفته برای Forecast ساده استفاده کرد:

• Rolling Average
• Weighted Average
• YoY Growth
• Linear Forecast

مثال: پیش‌بینی فروش ماه آینده با رشد ماهانه متوسط

ForecastNextMonth :=
SUM(Sales[SalesAmount]) * (1 + [MonthlyGrowthRate])

این روش برای پیش‌بینی کوتاه‌مدت ساده مناسب است، اما برای Forecast دقیق‌تر و بلندمدت، نیاز به R/Python داریم.

Forecast پیشرفته با R در Power BI

افزودن R Script

1. وارد Visual R شوید
2. داده‌های موردنظر را انتخاب کنید
3. R Script خود را وارد کنید

مثال پیش‌بینی با Prophet (کتابخانه Facebook Prophet)

library(prophet)

# داده‌ها را آماده کنید
df <- dataset
colnames(df) <- c("ds","y") # ds: تاریخ, y: مقدار فروش

# مدل Prophet
m <- prophet(df)

# پیش‌بینی ۱۲ ماه آینده
future <- make_future_dataframe(m, periods = 12, freq = "month")
forecast <- predict(m, future)

# نمایش خروجی
forecast

• خروجی forecast شامل پیش‌بینی مقادیر آینده، محدوده اطمینان (Confidence Interval) و روند است.
• Visual Power BI نمودار خطی پیش‌بینی را نمایش می‌دهد.

پیش‌بینی با R: نکات حرفه‌ای

• استفاده از train/test split برای اعتبارسنجی مدل
• اعمال Feature Engineering برای متغیرهای موثر (مثلاً تعطیلات، تخفیف‌ها)
• ترکیب پیش‌بینی با Measureهای DAX برای KPI پویا

Forecast پیشرفته با Python در Power BI

افزودن Python Script

1. وارد Visual Python شوید
2. داده‌ها را انتخاب کنید
3. کد Python را وارد کنید

مثال با Prophet در Python

from fbprophet import Prophet
import pandas as pd

# داده‌ها را آماده کنید
df = dataset[['Date','SalesAmount']]
df.columns = ['ds','y']

# مدل Prophet
m = Prophet()
m.fit(df)

# پیش‌بینی ۱۲ ماه آینده
future = m.make_future_dataframe(periods=12, freq='M')
forecast = m.predict(future)

forecast[['ds','yhat','yhat_lower','yhat_upper']]

• yhat: مقدار پیش‌بینی
• yhat_lower و yhat_upper: محدوده اطمینان

نکات حرفه‌ای Python

• Prophet قابلیت مدیریت فصلی بودن داده و تعطیلات را دارد
• برای پیش‌بینی روزانه یا ساعتی، تغییر freq به “D” یا “H”
• ترکیب با DAX برای افزودن فیلتر و Contextهای پویا

ترکیب DAX و مدل‌های آماری

1. استفاده از DAX برای محاسبات میانگین، رشد و Rolling
2. ارسال داده‌ها به R/Python برای مدل‌های سری زمانی پیشرفته
3. بازگرداندن پیش‌بینی‌ها به Power BI
4. اعمال فیلتر و برش (Slicer) روی Forecast با DAX

سناریوهای عملی

۱: پیش‌بینی فروش سال آینده با Prophet (R)

• خروجی شامل Trend ،Seasonal و Forecast
• نمایش نمودار با محدوده اطمینان

۲: پیش‌بینی تقاضای محصول با Python

• استفاده از داده روزانه فروش
• ترکیب با DAX برای فیلتر محصول و منطقه

۳: تحلیل سناریوی “چه می‌شد اگر”

• محاسبه رشد فرضی با DAX
• شبیه‌سازی پیش‌بینی با Python

۴: KPI پویا

• Measureهای DAX: Actual vs Forecast

• Visual KPI با محدوده اطمینان

جدول مقایسه روش‌های Forecast

نکات حرفه‌ای

1. همیشه داده‌ها را پاک‌سازی و مرتب کنید
2. از train/test split برای اعتبارسنجی استفاده کنید
3. ترکیب DAX و R/Python انعطاف و پویا بودن مدل را افزایش می‌دهد
4. استفاده از Featureهای اضافی (تعطیلات، کمپین‌ها) دقت پیش‌بینی را بالا می‌برد
5. Rolling Average + Prophet برای داده‌های با نوسان زیاد عالی است

سوالات متداول (FAQ)

۱. آیا برای Forecast حتماً باید R یا Python نصب کنم؟

نه، DAX برای Forecast ساده کافی است، اما برای مدل‌های پیشرفته R/Python نیاز است.

۲. آیا Prophet بهتر از ARIMA است؟

Prophet برای داده‌های با فصلی بودن پیچیده مناسب است و استفاده راحت‌تری دارد.

۳. می‌توان Forecast را پویا کرد؟

بله، با ترکیب Measureهای DAX و Visual Slicer می‌توان Forecast پویا داشت.

۴. آیا محدوده اطمینان در Forecast نمایش داده می‌شود؟

بله، R/Python Prophet و ARIMA محدوده اطمینان پیش‌بینی را ارائه می‌دهند.

پیشنهاد مطالعه

1. مرجع زبان DAX افزونه کوئری نویسی در اکسل و POWER BI
2. مرجع زبان فرمول نویسی M در پاور کوئری
3. طراحی داشبوردهای مدیریتی در Microsoft Power BI

تماس و مشاوره با لاندا

می‌خواهید پیش‌بینی‌های دقیق و هوشمندانه برای فروش، KPI و روندهای کسب‌وکارتان داشته باشید؟ تیم توسعه فناوری اطلاعات لاندا آماده است تا شما را به سطح حرفه‌ای برساند:

• آموزش عملی و تخصصی پیش‌بینی با DAX، R و Python
• طراحی مدل‌های داده حرفه‌ای و پویا برای تحلیل و پیش‌بینی دقیق KPIها
• مشاوره و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی تحلیل داده و Forecast کسب‌وکار

همین امروز با ما تماس✆ بگیرید و پروژه پیش‌بینی خود را آغاز کنید!