Forecast

Mapeie duas colunas, obtenha uma previsão

O Forecast precisa de apenas duas coisas: uma coluna de data (transaction_date, CloseDate, order_date) e uma métrica numérica a projetar (receita, vendas, demanda, tráfego, custo). A detecção automática sugere o mapeamento; você confirma e escolhe quanto histórico o modelo vê. Recomendam-se pelo menos 30+ linhas para precisão.

• Escolha um horizonte de previsão — 30 dias para planejamento imediato, 60 para precisão equilibrada, 90 para planejamento estratégico
• Controle o intervalo histórico do qual o modelo aprende — todos os dados, últimos 30/90/180 dias, últimos 12 meses ou um intervalo personalizado
• Funciona com qualquer métrica numérica, não apenas receita: demanda, tráfego, custo, estoque

Mais sinal quando você o tem

Duas entradas opcionais refinam a projeção. Variáveis exógenas permitem adicionar outras colunas numéricas que podem influenciar a métrica — gasto em marketing, preço, headcount — e uma dimensão de detalhamento segmenta a previsão por cliente, região ou produto para você ver os principais impulsionadores por trás dos totais.

• Regressores exógenos melhoram a precisão quando um fator externo impulsiona sua métrica
• O detalhamento por segmento revela quais clientes, regiões ou produtos movem o número
• O modelo detecta automaticamente tendência, sazonalidade, feriados e comportamento cíclico

Leia os resultados

Os resultados abrem com KPIs principais — previsão total, média diária, crescimento vs histórico e pico diário — e depois o gráfico de visão geral com limites de confiança superior e inferior para um planejamento consciente do risco. Uma visão de drivers explica o que está por trás da curva, a volatilidade e a direção da tendência indicam quão estável é o panorama, e os insights de IA do Claude transformam isso em prioridades estratégicas.

• Os intervalos de confiança dão uma faixa superior/inferior honesta, não apenas uma linha
• A análise de picos sinaliza anomalias e eventos incomuns no seu histórico
• Exporte a previsão — datas, valores e limites de confiança — para o Excel, ou salve qualquer gráfico em um Dashboard, Apresentação ou Relatório

Boas práticas

• Alimente o modelo com pelo menos 30+ linhas: mais histórico significa uma leitura de tendência e sazonalidade mais confiável
• Adicione variáveis exógenas quando souber que um fator (ex.: gasto em marketing) move sua métrica
• Use o horizonte de 90 dias para planejamento estratégico, mas confie mais nos limites de confiança do que na linha pontual
• Execute a previsão novamente à medida que novos dados chegam para manter as projeções atualizadas

Próximos passos

Quando souber para onde o número está indo, o KPI Analytics acompanha as métricas que importam — a seguir na trilha de Análise.