今回はPower BIとR言語を利用したカスタムビジュアルで、自己回帰移動平均モデルを実行し、時系列予測をしてみたいと思います。売上予測や利益予測、在庫予測などあらゆる予測をPower BIで出来るようになりますよ！

 
 

まず、Power BI Desktop以外に、R言語を実行できるようにする必要があります。

今回は無償のMicrosoft R Openを利用したいと思いますので、まだインストールされていない方は、こちらの記事を書きましたのでご覧ください。

Microsoft R Open 3.4.0のインストール方法：

https://memo.tyoshida.me/others/how-to-install-microsoft-r-open-3-4-0/

 
 

Power BI DesktopでRを使えるようにする

標準ではPower BI Desktop上でR言語が使えるわけではないので、R言語が実行できるように設定する必要があります。まず、「オプションと設定」から「オプション」を選択します。

 
 

「Rスクリプト」のタブを選び、「Rホームディレクトリが検出されました」と表示されていればOKです。

 
 

時系列データを用意する

時系列を予測するにはまず、データが必要です。今回は、厚生労働省の医療保険医療費データベースで今後の医療費の予測をしてみたいと思います。

データ元：http://www.mhlw.go.jp/bunya/iryouhoken/iryouhoken14/index.html　

 

 
 

時系列予測「ARIMA」で予測するカスタムビジュアルを利用してみる

今回は時系列予測モデルをグラフ化するカスタムビジュアルを利用してみます。

https://store.office.com/en-us/app.aspx?assetid=WA104380816&ui=en-US&rs=en-US&ad=US&appredirect=false

 
 

 
 

「…」をクリックし、「カスタムビジュアルのインポート」をクリックします。

 
 

初回実行時は以下の画面が表示されます。「有効にする」をクリックします。

 
 

必要なRパッケージがインストールされます。「インストール」をクリックします。

今回のRビジュアルでは、以下のパッケージがインストールされます。

Zoo

Scales

Reshape2

Forecast

Ggplot2

Plotly

HTML Widgets

XML

 
 

インストールが完了すると、以下の画面が表示されます。

これで実行環境が整いました。

 
 

さていよいよグラフを利用してみます。

それぞれの項目をクリック＆ドラッグします。

 
 

数秒で予測が自動的にされました！

 
 

すごいのが、範囲選択すると…

ズームとかもできてしまいます。

 
 

書式タブからは、予測の長さ（データの数）を指定できます。既定では10ですが、伸ばしたりできますので、色々試してみてくださいね。