--- schema_version: "1" id: 33bf822f093873073c3ee50317f058ca01f73f4c1ff5c3d181e60da393e4607a title: Funções de modelagem preditiva collection: tableau version: next locale: pt-br portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/pt-br/pro/desktop/functions_functions_predictivemodeling.md canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/pt-br/functions_functions_predictivemodeling.htm source_site: help.tableau.com content_type: documentation content_hash: 7acfbccdc61bdc9256ceacb9217a61f492e2fc22507d3f6453f2d98d32ca5bb6 description: Reference for predictive modeling functions MODEL_PERCENTILE and MODEL_QUANTILE. --- [Pular para o conteúdo principal](#main-content) # Funções de modelagem preditiva Este artigo apresenta funções de modelagem preditiva e seus usos no Tableau. Também demonstra com um exemplo como criar cálculos de tabela usando as funções de modelagem preditiva. ## Por que usar funções de modelagem preditiva Funções de modelagem preditiva podem ajudar você a gerar rapidamente previsões que podem ser manipuladas, visualizadas e exportadas como dados usando [cálculos de tabela](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/pt-br/calculations_tablecalculations.htm). Antes, você pode ter precisado integrar o Tableau com R e Python, a fim de realizar cálculos estatísticos avançados e visualizá-los no Tableau. Agora, você pode selecionar alvos e preditores atualizando as variáveis e visualizando vários modelos com diferentes combinações de preditores. Os dados podem ser filtrados, agregados e transformados em todos os níveis de detalhe, com entradas e previsões automaticamente recalculadas para corresponder aos dados na exibição. Para obter mais informações sobre funções de modelagem preditiva no Tableau, consulte [Como funcionam as funções de modelagem preditiva no Tableau](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/pt-br/predictions_overview.htm) ## Funções de modelagem preditiva disponíveis no Tableau ### MODEL\_PERCENTILE
SintaxeMODEL_PERCENTILE(
model_specification (optional),
target_expression,
predictor_expression(s))
DefiniçãoRetorna a probabilidade (entre 0 e 1) do valor esperado ser menor ou igual à marca observada, definida pela expressão-alvo e outros preditores. Esta é a Função de Distribuição Preditiva Posterior, também conhecida como Função de Distribuição Cumulativa (CDF).
Exemplo
MODEL_PERCENTILE( SUM([Sales]),COUNT([Orders]))
### MODEL\_QUANTILE
SintaxeMODEL_QUANTILE(
model_specification (optional),
quantile,
target_expression,
predictor_expression(s))
DefiniçãoRetorna um valor numérico de destino dentro do intervalo provável definido pela expressão de destino e outros preditores, em um quantil especificado. Este é o Quantil Preditivo Posterior.
Exemplo
MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))
## Criar um cálculo de previsão Siga as etapas abaixo para saber como criar um cálculo de previsão simples usando a função MODEL\_QUANTILE. Para um exemplo mais detalhado, consulte [Exemplo - Explore a expectativa de vida das mulheres com as funções de modelagem preditiva](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/pt-br/predictions_example.htm) ### Etapa 1: criar uma visualização 1. No Tableau Desktop, conecte-se à fonte de dados salva **Exemplo - Superloja**, incluída no Tableau. 2. Navegue até uma planilha. 3. No painel **Dados**, arraste a dimensão Data do pedido até a divisória Colunas. 4. Abra o menu de contexto da medida para alterar o nível de lista para Mês e ano: ![Um menu suspenso exibindo várias opções de formato de data.](/tableau/next/pt-br/pro/desktop/pt-br/Img/predict-pill-list-level.png) 5. Arraste Vendas até a divisória Linhas. ### Etapa 2: criar o campo calculado 1. Clique para abrir o menu Análise na parte superior e selecione Criar campo calculado. 2. No Editor de cálculo, faça o seguinte: - Nomeie o cálculo: **Prever vendas medianas**. - Insira a fórmula a seguir: MODEL\_QUANTILE(0.5, SUM(\[Sales\]),ATTR(DATETRUNC('month', \[Order Date\]))) Lembre-se: a função MODEL\_QUANTILE usa um determinado quantil e prevê valores com base nos preditores que você insere. Vamos detalhar isso: - Nesse caso, o quantil é igual a 0,5, o que prevê a mediana. - Queremos prever vendas, então a expressão-alvo é a SUM(\[Sales\]). - Queremos basear a previsão no desempenho passado, por isso incluímos a data como preditor, que é o último argumento no cálculo. 4. Ao terminar, clique em OK. Agora o cálculo da previsão é adicionado como campo calculado no painel Dados. ### Etapa 3: adicionar o cálculo de previsão à exibição 1. Arraste o cálculo de previsão para a divisória Linhas, à direita de SUM(Sales). 2. Clique com o botão direito do mouse (clique pressionando a tecla Control, no Mac) na medida e selecione Eixo duplo. 3. Para alinhar os dois eixos em um gráfico de eixo duplo para usar a mesma escala, clique com o botão direito do mouse (clique pressionando a tecla Control, no Mac) no eixo secundário, neste caso Prever vendas medianas e selecione Sincronizar eixo. Isso alinha a escala dos dois eixos. ![Um gráfico de linhas comparando as vendas médias projetadas com as vendas reais de 2017 a 2021.](/tableau/next/pt-br/pro/desktop/pt-br/Img/viz-with-prediction.png) Não há mais nada a ser feito. Para descobrir como você pode estender um eixo de data e prever o futuro, consulte [Funções de modelagem preditiva em visualizações de séries temporais](https://help.tableau.com/v0.0/pro/desktop/pt-br/predictions_future.htm). ## Regras para cálculos de previsão - Você não pode misturar argumentos agregados e não agregados. Se a expressão-alvo é um agregado, o preditor também deve ser. - As funções são mais utilizadas para prever valores para registros individuais, em visualizações onde cada marca representa uma entidade discreta, como uma pessoa, um produto, uma venda etc. - As funções são mais usadas para prever valores para expressões-alvo agregadas usando SUM e COUNT. - As funções não são recomendadas para prever valores para expressões-alvo agregadas usando AVG, MEDIAN, MIN ou MAX. - As funções devem utilizar preditores que estejam no mesmo nível de detalhe ou superior à visualização.