Detekce anomálií

PLATÍ PRO: služba Power BI pro spotřebiteleslužba Power BI pro návrháře a vývojářePower BI Desktop vyžaduje licenci Pro nebo Premium.

Detekce anomálií pomáhá vylepšit spojnicové grafy tím, že automaticky detekuje anomálie v datech časových řad. Poskytuje také vysvětlení anomálií, které vám pomůžou s analýzou původní příčiny. Pouhými několika kliknutími můžete snadno najít přehledy bez řezů a dělení dat. Anomálie můžete vytvářet a zobrazovat v Power BI Desktopu i v služba Power BI. Kroky a ilustrace v tomto článku ukazují, jak nakonfigurovat detekci anomálií pro spojnicový graf v Power BI Desktopu.

Poznámka:

Toto video používá starší verzi Power BI Desktopu.

Začínáme

Tento kurz používá data o prodeji online pro různé produkty. Pokud chcete postupovat podle tohoto kurzu, stáhněte si ukázkový soubor scénáře online prodeje.

Detekci anomálií můžete povolit tak, že vyberete graf a vyberete anomálie na kartě Analýza v podokně Vizualizace.

Tento graf například zobrazuje výnosy v průběhu času. Přidání detekce anomálií automaticky rozšiřuje graf o anomálie a očekávaný rozsah hodnot. Když hodnota překročí tuto očekávanou hranici, označí se jako anomálie. Další podrobnosti o algoritmu Detektor anomálií najdete v tomto technickém blogu.

Formátování anomálií

Toto prostředí je vysoce přizpůsobitelné. Můžete formátovat tvar, velikost a barvu anomálií, stejně jako barvu, styl a průhlednost očekávaného rozsahu. Můžete také nakonfigurovat parametr algoritmu. Pokud zvýšíte citlivost, algoritmus je citlivější na změny v datech. V takovém případě je i nepatrná odchylka označena jako anomálie. Pokud citlivost snížíte, algoritmus selektivnější z toho, co považuje za anomálii.

Vysvětlení

Kromě detekce anomálií můžete také automaticky vysvětlit anomálie v datech. Když vyberete anomálii, Power BI spustí analýzu napříč poli v datovém modelu a zjistí možné vysvětlení. Poskytuje vysvětlení anomálií v přirozeném jazyce a faktory přidružené k této anomálii seřazené podle vysvětlující síly. Na následujícím obrázku vidíte, že 30. srpna byly příjmy \$5187, což je nad očekávaným rozsahem \$2447 až \$3423. Karty v tomto podokně můžete otevřít a zobrazit další podrobnosti o vysvětlení.

Konfigurace vysvětlení

Můžete také řídit pole, která se používají k analýze. Například přetažením prodejce a města do pole Vysvětlit podle polí Power BI omezí analýzu jenom na tato pole. V tomto případě se zdá, že anomálie dne 31. srpna jsou spojeny s konkrétním prodejcem a konkrétními městy. Prodejce "Fabrikam" má tady sílu 99 %. Power BI vypočítá sílu jako poměr odchylky od očekávané hodnoty při filtrování podle dimenze k odchylce celkové hodnoty. Jedná se například o poměr skutečné minus očekávané hodnoty mezi časovými řadami komponent Fabrikam a agregovanou časovou řadou celkové výnosy pro bod anomálií. Otevření této karty zobrazuje vizuál se špičkou v výnosech tohoto prodejce dne 31. srpna. Pomocí možnosti Přidat do sestavy můžete tento vizuál přidat na stránku.

Úvahy a omezení

• Detekce anomálií je podporovaná pouze pro vizuály spojnicového grafu obsahující data časových řad v poli Osa.
• Detekce anomálií není podporována u legend, více hodnot nebo sekundárních hodnot ve vizuálu spojnicového grafu.
• Detekce anomálií vyžaduje alespoň čtyři datové body.
• Funkce Forecast, Min, Max, Average, Median a Percentil nepracují s detekcí anomálií.
• Přímý dotaz na zdroj dat SAP, připojení k serveru sestav Power BI a živé připojení k službě Azure Analysis Services nebo SQL Server Analysis Services nejsou podporovány.
• Vysvětlení anomálií nefungují s možnostmi „Zobrazit hodnotu jako“.
• Procházení k podrobnostem pro přechod na další úroveň v hierarchii se nepodporuje.

Související obsah

Další informace o algoritmu, který spouští detekci anomálií, najdete v příspěvku Tonyho Xinga na algoritmu SR-CNN v Detektoru anomálií Azure.