和Excel 2016 一样，在Power BI 中也有一个预测功能，目前只针对基于时间序列的折线图可用。

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​示例数据为虚拟的2016年1月1日到2017年5月16日的销售数据。假设我们需要预测之后3个月的销售情况，可以先生成折线图： 

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​然后在“格式”里找到“预测”并点击添加

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​预测长度：输入需要预测的时间长度，在本例中是3个月。

忽略最后：是否需要忽略最后一个时间周期，只使用已经完成的数据进行预测。

置信区间：选择置信区间，相当于选择一个可接受的预测准确性。置信区间越大，返回的预测范围越宽。

季节性 ( Seasonality ) :  周期，也可以理解为取过去多长的周期进行预测。

测试和验证

为了验证Power BI的预测结果是否准确，我们可以对原有销售数据进行拆分 ：

保留原始数据（2016年1月1日 – 2017年5月16日）

复制该数据并只保留2016年全年的数据

我们使用复制的数据预测2017年前5个月的销售情况，并将预测结果和实际销售数据进行对比：

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​如果差异很大，则可以通过调整“季节性”和“置信区间”让数据大体重合，并将此调整后的参数用于最终的预测结果上。

这就是今天分享的内容，欢迎大家留言交流。

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