Power BI也有AI預測能力????－晨晰統計部落格新站（統計、SPSS、BIG DATA討論園地）

在Power BI的儀表板報表中，大家看到各種令人驚艷的視覺效果（即數據圖表），其反應的內容，一般為資料庫載入後，經處理、運算，再將精美圖形呈現出來。但無論如何變化，其反應的結果都是既定事實，已經發生的。這也就是資料視覺化的範疇。但大數據還有一個面向是「預測」(forecast)，只是精準的預測模型並不是Power BI的專長。所以有許多達人開發出很厲害的「預測視覺效果」(forecast visual)，讓使用者可以輕鬆使用。以下介紹六個可使用的效果，它們都需要去AppSource中新增。在搜尋欄中打「forecast」，出現的前六個即是。它們有個共同特點，都是使用R的套件來進行預測，這使得Power BI的使用，從單純彙總，進步到建模，而且我們不用去寫R語言，只要先安裝好R，再安裝這些visual即可，真是太棒了。

我們所用的資料，是目前大家最關心的疫情（本文寫作時間為2021/6/15）。來源為NCHC國家高速網踏與計算中心所作的「台灣疫情報告」網頁。依照最後校正回歸後數據，截取5/15~6/14的每天確診數，作為基礎，讓這六個forecast visual來跑出6月底止的數字。特別聲明，這裏純粹跑數學模型，重點在比較六個模型的結果，沒有理論依據，也不期待真的能預測實際情況。

1.Forecasting TBATS

這個visual的特色是隱含多個季節因子的時間數列，適用在時間點較多，存在多個季節循環性的數列。雖然並不適用本文蒐集的資料，但還是秀出來看一下。由於時間太短，它偵測不到季節循環，所以給出的預測數字只有固定一個數。

2.Forecasting with ARIMA

這個visual運用到時間數列中，最典型的ARIMA模型，考慮到各種時間數列的參數。不過雖然它很厲害，但巧婦難為無米之炊，因為時間太短，它也無法偵側到有用的參數。所以給出的預測數字只有固定一個數。

3.Forecasting Using Models by MAQ

這個visual獨到之處在於，有多個預測模型可選：Linear regression、ARIMA、Exponential Smoothing、Neural Network。不過這裏不適用LR，ES模型因時間太短無法執行；而ARIMA與NN結果類似，也無法偵側到有用的參數。所以給出的預測數字只有固定一個數。

4.Forecasting Using Neural Network MAQ

這個visual與前一個是同公司作的，早了約半年推出。這個Neural Network的神經元只有一層，屬於比較簡單的神經網路。所以給出的預測數字也是令人驚嚇的。或許可能頭腦內神經元簡單了點，所以趕快推出新一個吧！

5.Time Series Forecasting Chart

這個visual使用的是Exponential Smoothing技術，其實對商業的存貨、銷售、預算等很有用。可惜我們資料時間太短，不然它在商業上很實用，原理也很好理解。

6.Forecast visual by Predmac

這個visual使用的是赫赫有名，由Facobook發明的Prophet model。它採用一種可加式模型，結合年、季、月的非直線趨勢，再加上假期效應而成。這個visual在2020/9/29才發行，算是一個很新的圖。從下圖看來，它給出了一個看來很棒的結果，期待未來真是如此。你看到本文時，可能已經過了六月份，那就可以來印證看看囉！