--- schema_version: "1" id: 1f5412f936bf00b2667325e38c7dbb4e98520c0b138fabc7b70ca5e984624488 title: 使用生成的标记的预测建模 collection: tableau version: current locale: zh-cn portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/predictions_generated_marks.md canonical_url: https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/predictions_generated_marks.htm source_site: help.tableau.com content_type: documentation content_hash: 82f44f6b6169921c501322ef6cc8bdf17f0fc463f57ab93365577bdc8c4f14ed description: Use predictive modeling with generated marks to predict missing values. --- [跳转到主要内容](#main-content) # 使用生成的标记的预测建模 如果您使用 Tableau 有一段时间了，您可能听说过“数据致密化”这一短语。这指的是由 Tableau 生成标记并添加到视图中的过程，即使基础数据源中的记录不支持这些标记。这可能是为了扩展日期轴，或者如果您正在使用预测[建模函数函数](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/predictions_overview.htm)，则是为了显示预测。 **观看视频**：有关数据致密化的深入讨论，请查看 TC19 中的此演示文稿：[您对数据做了什么？深入探讨数据输入和致密化](https://tc19.tableau.com/learn/sessions/zen-master-you-did-what-your-data-deep-dive-imputing-and-densifying-data)。 了解更多信息：请参见 [Data Plus Science](https://www.dataplusscience.com/) 中有关[数据致密化](https://www.dataplusscience.com/DataDensification.html)的此博客文章。 ## 计算针对缺失值的预测 例如，您可能希望添加针对将来日期的预测。默认情况下，Tableau 中的[缺失值](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/missing_values.htm)不会显示，但您可以按如下方式生成这些标记： 1. 右键单击（在 Mac 上按住 control 键单击）日期或数据桶标题。 2. 选择“显示缺失值”。 ![选择了“显示缺失值”的胶囊上下文菜单](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/predict_densify1.png) 但这还不足以让您针对这些生成的标记进行预测。如果您尝试对它们执行计算（无论是否为预测计算），Tableau 将返回 [null 值](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/zh-cn/datafields_specialvalues.htm#null-numbers-and-dates-and-negative-values-on-log-axes)。这是预料之中的，因为这些标记基于不存在的缺失值。 若要针对这些缺失值进行预测，请打开顶部的“分析”菜单，然后选择“通过缺失值推断属性”。 ![选择了“通过缺失值推断属性”的“分析”菜单](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/predict_densify2.png) **注意**：默认设置是“通过缺失值推断属性”处于关闭状态，即使“显示缺失值”开启也是如此。可以使用“显示缺失值”扩展的任何字段或轴都可以应用此设置。 ## 针对生成的标记的预测示例 现在，让我们进一步探讨此行为。我们将比较三种不同的例证，显示“显示缺失值”和“通过缺失值推断属性”设置如何影响您的可视化项，具体取决于您是开启或关闭了其中一项设置还是者全部两项设置。若要继续操作，请从 Tableau Public 下载以下工作簿：[针对缺失值的预测](https://public.tableau.com/profile/tableau.docs.team#!/vizhome/PredictionsonMissingValues/ShowMissingValuesONInferProperitesfromMissingValuesON)。 我们包括了使用 ATTR(DAY(\[Order Date\])) 作为预测因子的预测。这不是数据的最佳预测因子（并且生成的预测不足），但对于本文，它是“通过缺失值推断属性”的一个很好的例证。 每个可视化项在“行”功能区上包含相同的四个度量，如下所示： - 第 1 行：`SUM([Profit])` - 第 2 行：`RUNNING_SUM(SUM([Profit]))` - 第 3 行：`ATTR(DAY([Order Date]))` - 第 4 行：`MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Profit]),ATTR(DAY([Order Date])))` ### 例证 1 ![例证 1](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/predict-infer1.png) 在上图中，“显示缺失值”和“通过缺失值推断属性”均处于关闭状态，这是 Tableau 中的默认设置。 如果“通过缺失值推断属性”开启，并且“显示缺失值”关闭，您会看到相同的可视化项。这是因为“通过缺失值推断属性”取决于开启的“显示缺失值”。 ### 例证 2 ![例证 2](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/predict-infer2.png) 在上图中，“显示缺失值”开启，并且“通过缺失值推断属性”关闭。默认设置是“通过缺失值推断属性”处于关闭状态，即使“显示缺失值”开启也是如此。 请注意，在此情况下，我们不会针对缺失值（第 3 行）在 DAY(\[Order Date\]) 上计算 ATTR 的值。我们确实会为致密日期生成预测，但它们对于所有缺失日期都相同，因为我们无法推断出实际 ATTR(DAY(\[Order Date\]))，如第 3 行中所示。实际上，这些标记的计算方式就像 DAY(\[Order Date\]) 为 null 一样。 ### 例证 3 ![例证 3](/tableau/current/zh-cn/pro/desktop/zh-cn/Img/predict-infer3.png) 在此图中，“显示缺失值”和“通过缺失值推断属性”均开启，说明“通过缺失值推断属性”设置起作用。 如您所见，由于我们能够推断 ATTR(DAY(\[Order Date\]))（第 3 行），因此我们能够在第 4 行的预测中使用它，同时返回一个很好的平滑预测曲线。