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title: Funzioni di modellazione predittiva
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description: Reference for predictive modeling functions MODEL_PERCENTILE and MODEL_QUANTILE.
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# Funzioni di modellazione predittiva

Questo articolo illustra le funzioni di modellazione predittiva e i relativi utilizzi in Tableau. Viene inoltre illustrato con un esempio come creare calcoli tabella utilizzando le funzioni di modellazione predittiva.

## Perché utilizzare le funzioni di modellazione predittiva

Le funzioni di modellazione predittiva consentono di generare rapidamente previsioni che possono essere manipolate, visualizzate ed esportate come dati utilizzando i [calcoli tabella](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/it-it/calculations_tablecalculations.htm).

In precedenza, poteva essere necessario integrare Tableau con R e Python per eseguire calcoli statistici avanzati e visualizzarli in Tableau. Ora puoi selezionare obiettivi e predittori aggiornando le variabili e visualizzando più modelli con diverse combinazioni di predittori. I dati possono essere filtrati, aggregati e trasformati a tutti i livelli di dettaglio, con input e previsioni ricalcolati automaticamente in modo da corrispondere ai dati nella vista.

Per maggiori informazioni sulle funzioni di modellazione predittiva in Tableau, consulta [Funzionamento delle funzioni di modellazione predittiva in Tableau](https://help.tableau.com/current/public/desktop/it-it/predictions_overview.htm)

## Funzioni di modellazione predittiva disponibili in Tableau

### MODEL\_PERCENTILE

<table class="table--plain" style="width: 100%;"><colgroup><col style="width: 20%;"><col></colgroup><tbody><tr><td>Sintassi</td><td><code>MODEL_PERCENTILE(
							<br>model_specification (optional),
							<br>target_expression,
						<br>predictor_expression(s))</code></td></tr><tr><td>Definizione</td><td>Restituisce la probabilità (compresa tra 0 e 1) che il valore previsto sia minore o uguale all’indicatore osservato, definito dall’espressione di destinazione e da altri predittori. Questa è la funzione di distribuzione predittiva posteriore, anche nota come funzione di distribuzione cumulativa (CDF).</td></tr><tr><td>Esempio</td><td><pre>MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))</pre></td></tr></tbody></table>

### MODEL\_QUANTILE

<table class="table--plain" style="width: 100%;"><colgroup><col style="width: 20%;"><col></colgroup><tbody><tr><td>Sintassi</td><td><code>MODEL_QUANTILE(
						<br>model_specification (optional), 
						<br>quantile, 
					    <br>target_expression,
						<br>predictor_expression(s))</code></td></tr><tr><td>Definizione</td><td>Restituisce un valore numerico di destinazione all’interno dell’intervallo probabile definito dall’espressione di destinazione e da altri predittori, in corrispondenza di un quantile specificato. Questo è il quantile predittivo posteriore.</td></tr><tr><td>Esempio</td><td><pre>MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))</pre></td></tr></tbody></table>

## Creare un calcolo di previsione

Per informazioni su come creare un semplice calcolo di previsione utilizzando la funzione MODEL\_QUANTILE, segui i passaggi seguenti. Per un esempio più dettagliato, consulta [Esempio: esplorare l’aspettativa di vita femminile con le funzioni di modellazione predittiva](https://help.tableau.com/current/public/desktop/it-it/predictions_example.htm)

### Fase 1: creare una visualizzazione

1. In Tableau Desktop, connettiti all’origine dati salvata **Esempio - Supermercato**, fornita con Tableau.
2. Passa a un foglio di lavoro.
3. Nel riquadro **Dati**, trascina la dimensione Data ordine nello spazio Colonne.
4. Apri il menu di scelta rapida della misura per modificarne il livello dell’elenco in Mese e Anno:
    
    ![Menu a discesa che mostra varie opzioni di formato data.](/tableau/current/it-it/public/desktop/it-it/Img/predict-pill-list-level.png)
5. Trascina Vendite nello spazio Righe.

### Fase 2: creare il campo calcolato

1. Fai clic per aprire il menu Analisi nella parte superiore, quindi seleziona Crea campo calcolato.
2. Nell’editor di calcolo, esegui le seguenti operazioni:

- Assegna al calcolo il nome: **Previsione vendite mediane.**
- Immetti la seguente formula:
    
    MODEL\_QUANTILE(0.5, SUM(\[Sales\]),ATTR(DATETRUNC('month', \[Order Date\])))
    
    Tieni presente che la funzione MODEL\_QUANTILE accetta un determinato quantile e prevede i valori in base ai predittori immessi.
    
    Esaminiamo più in dettaglio come funziona:
    
    - In questo caso, il quantile è 0,5, che prevede la mediana.
    - Vogliamo prevedere le vendite, pertanto l’espressione di destinazione è SUM(\[Vendite\]).
    - Vogliamo basare la previsione sulle prestazioni precedenti, quindi includiamo la data come predittore, che è l’ultimo argomento nel calcolo.

4. Al termine, fai clic su OK.

Il calcolo di previsione verrà aggiunto come campo calcolato nel riquadro Dati.

### Fase 3: aggiungere il calcolo di previsione alla vista

1. Trascina il calcolo di previsione nello spazio Righe, a destra di SUM(Vendite).
2. Fai clic con il pulsante destro del mouse (Control-clic su Mac) sulla misura e seleziona Doppio asse.
3. Per allineare i due assi di un grafico a doppi assi al fine di usare la stessa scala, fai clic con il pulsante destro del mouse (Control-clic su Mac) sull’asse secondario, in questo caso Previsione vendite mediane, quindi seleziona Sincronizza asse. In questo modo viene allineata la scala dei due assi.

![Grafico a linee che confronta il valore mediano delle vendite previste con le vendite effettive dal 2017 al 2021.](/tableau/current/it-it/public/desktop/it-it/Img/viz-with-prediction.png)

Non c’è altro da dire. Per informazioni su come estendere un asse delle date e creare previsioni del futuro, consulta [Funzioni di modellazione predittiva nelle visualizzazioni di serie temporali](https://help.tableau.com/current/public/desktop/it-it/predictions_future.htm).

## Regole per i calcoli di previsione

- Non puoi combinare argomenti aggregati e non aggregati. Se l’espressione di destinazione è un’aggregazione, anche il predittore deve esserlo.
- Le funzioni sono particolarmente adatte per prevedere i valori per singoli record, nelle visualizzazioni in cui ogni indicatore rappresenta un’entità discreta, ad esempio una persona, un prodotto, una vendita e così via.
- Le funzioni sono particolarmente adatte per prevedere i valori per le espressioni di destinazione aggregate che utilizzano SUM e COUNT.
- Le funzioni non sono consigliate per prevedere i valori per le espressioni di destinazione aggregate che utilizzano AVG, MEDIAN, MIN e MAX.
- Le funzioni devono utilizzare predittori allo stesso livello di dettaglio o a un livello superiore rispetto alla visualizzazione.