R ile Power BI da Satış Tahmini Yapma

Merhabalar,

Power  BI a R desteği geleli uzunca bir süre oldu.

R nedir diye sorarsanız şu makalemi okumanızı tavsiye ederim:

https://seydanursandikci.blog/2016/01/18/r-script/#more-338

Peki Power BI da R ile neler yapabilmekteyiz?

• R dili içerisinde istatiksel kütüphaneler barındırdığı için her türlü analizi yapabilmekteyiz.(Regression, Time Series…)
• R dili analiz sonuçlarımı görsel bir şekilde sunabileceğim zengin kütüphaneler de sunmakta. Sadece analiz sonuçlarımı değil aslında elimdeki datalarımı görsel sonuçlar haline getirebilirim.

R desteği ilk geldiğinde Power BI desktop  ta R özelliğini aktifleştirdikten sonra kullanabilmekteyiz, şu an ürünün bir özelliği olarak karşımıza gelmekte.

R ile Power BI da nasıl tahminleme yapıyoruzu örnekleyelim.

AdventureWorksDW den Dimdate, FactInternetSales tablolarını import ediyorum.

R komponentini seçip, enable ediyoruz.

Sonrasında kullanacağımız kolonları seçiyoruz. 

Burada şunu söylemekte yarar var: Power BI R komponentini kullanabilmeniz için Local de R ın kurulu olması gerekmekte. Zaten local deki R ınıza indirdiğiniz kütüphaneleri kullanarak burada işlemlerinizi yapabiliyorsunuz. Örneğin biz tahminleme işlemi yapacağımız için forecast kütüphanesini Local imizdeki R Studio ya ya indirmemiz gerekmekte.

Bunu da, daha doğrusu bütün paket indirme işlemlerimizi şu komutla yapıyoruz:

Gelelim Power BI Desktop a …

Aylık tahmin yapmak istediğim için yılay formatında kolon oluşturuyorum.

Örnek olarak, günlük satış verilerimi kullanarak önümüzdeki 5 aylık satışımı tahminlemek istiyorum.

Month, DateKey,OrderQuantity kolonlarını kullanacağım.

R script editor kısmına aşağıdaki kodu yazıyorum. Her kodla ne yapmak istediğimizi yorum kısmına yazıyorum.

Run script tuşuna basarak kodumu çalıştırıyorum. Karşıma şu şekilde 5 aylık satış verimin daha doğrusu tahmini sipariş miktarının bulunduğu grafik gelmekte:

Kodumuzda kullandığımı fonksiyonlarımız birçok farklı parametre almakta. Bu parametreleri ekleyerek, değiştirerek grafiğinizin görsel özelliklerini değiştirebilirsiniz. Grafiğin başlığında ETS yazmakta dikkat ederseniz. R script ile tahminleme yaparken temelde iki farklı şekilde işlem yapılabilmekte: ETS ve ARIMA yöntemleri. Bu yöntemler non seasonal ve seasonal olarak kendi içlerinde elinizdeki dataya göre işlem yapabilmekteseniz. Kendi yaptığım işlemlerde gördüğüm kadarıyla ARIMA seasonal veride daha doğru sonuçlar vermekte. Daha doğru olduğu sonucuna nasıl vardım derseniz, bu algoritmaları çalıştırdıktan sonra çeşitli hata değerlerine ulaşabiliyoruz. Bu değerleri kıyaslayarak hangi yöntemin daha doğru sonuç veridiğini çıkarabiliriz. Bir kere doğruluğunu test etmek yeterli denebilir mi? Tabiki hayır, verinizin trendi zaman içerisinde değişebilir, başka bir yöntem daha doğru sonuç ortaya çıkarmaya başlayabilir.

R dili geniş bir havuz açıkçası. Daha birçok yöntem olabilir. Kendi bilgilerim çerçevesinde bir örnek yaptığımı belirtmekte yarar var.

Keyifli okumalar..

Şeydanur Sandıkçı