Popis použití Přehledy AI ke zjištění trendů a anomálií

Dokončeno

Jednou z výzev, kterou organizace mají, je schopnost snadno identifikovat trendy a detekovat anomálie při jejich výskytu. Mnoho maloobchodních organizací například během měsíce prosince v průběhu svátků vidí nárůst prodeje. Tento nárůst prodeje se očekává, ale co se stane, když prodeje během tohoto měsíce poklesly nebo pokud byly v srpnu vyšší než obvykle? Je důležité tyto anomálie co nejrychleji identifikovat, abyste mohli podniknout potřebné kroky.

Funkce přehledů Power BI pomáhá organizacím snadno identifikovat přehledy, jako jsou anomálie a trendy v datech při interakci a využívání prvků, jako jsou sestavy, řídicí panely a vizualizace. Upozorní vás, pokud existují zajímavé přehledy, a poskytuje jejich vysvětlení. Funguje automaticky u jakékoli sestavy, takže můžete automaticky začít získávat přehledy ze sestav bez jakéhokoli nastavení.

Power BI má několik funkcí přehledů, které využívají umělou inteligenci (AI):

• Přehledy pro sestavy: Analyzuje data a vyhledává v datech anomálie a trendy při interakci se sestavami.

• Přehledy pro jednotlivé vizuály: Analyzuje a vysvětluje kolísání datových bodů ve vizuálech.

• Přehledy pro dlaždice řídicího panelu: Podívá se na data použitá k vykreslení této dlaždice a zobrazí je v interaktivních vizuálech.

• Rychlé přehledy pro datové sady: Automaticky generovat přehledy dat pro datovou sadu v služba Power BI.

• Přehledy AI pro datové modely v Power Query: Poskytnutí přístupu k předem natrénovaným modelům strojového učení ze služeb Azure Cognitive Services

Oznámení

Oznámení jsou důležitou součástí funkcí Přehledů v Power BI. Při práci s prvky Power BI, jako jsou sestavy, Power BI automaticky spouští analýzu přehledů. Když Power BI identifikuje přehledy, zobrazí se vám oznámení. Můžete se rozhodnout, jestli chcete přehledy zobrazit, nebo je ignorovat. Oznámení představují skvělý způsob, jak proaktivně pracovat s navrhovanými přehledy, abyste měli jistotu, že vám nechybí nic důležitého, například pokud by se zvýšil prodej v konkrétní oblasti. Nejdůležitější přehledy jsou ty přehledy, které stojí za zmínku, založené na faktorech, jako je aktuálnost a význam trendu nebo anomálie.

Získání přehledů o sestavách a vizuálech

Funkce oznámení vás upozorní na přehledy, když pracujete na sestavách. Existuje také mnoho scénářů, ve kterých můžete získat přehledy při procházení některých různých prvků. Při práci se sestavami a vizuály Power BI můžete výběrem možnosti Získat přehledy otevřít podokno Přehledy.

Podokno zobrazuje jenom přehledy o aktuální stránce sestavy a aktualizuje se, když v sestavě vyberete jinou stránku. Při práci s jednotlivými vizualizacemi můžete vybrat Další možnosti (...) v pravém horním rohu vizuálu a pak získat přehledy , abyste viděli přehledy jenom o tomto vizuálu.

Insights

V podokně Přehledy se aktuálně zobrazují tři typy přehledů:

• Anomálie: Představuje něco, co je neobvyklé, než co se očekává. Například inteligentní termostat, který náhle přečte teplotu jako 100 F, když je obvykle 72 F, by byl považován za anomálii.

• Trendy: Představuje vzor, který se nachází v datových sadách časových řad. Pokud by například prodeje společnosti neustále rostly v dubnu, představuje to trend.

• Analýza klíčových ukazatelů výkonu (KPI): Pomáhá vyhodnotit aktuální hodnotu s definovaným cílem. Společnost může například nastavit prodejní cíl na 1,2 milionu, ale v současné době je na úrovni 1 milionu.

Anomálie

Anomálie je abnormalita v datech časových řad, jako jsou neočekávané špičky a poklesy dat. Algoritmus vypočítá hranici kolem toho, co je považováno za normální nebo očekávanou hodnotu. Jakákoli hodnota nalezená mimo tuto hranici se označí jako anomálie.

Existují tři typy přehledů anomálií:

• Významná anomálie: Anomálie má vysoké skóre. Skóre anomálií udává, jak daleko je bod od očekávaného rozsahu.

• Nedávná anomálie: Nejnovější anomálie v míře.

• Souhrn anomálií: Tento typ přehledu shrnuje několik anomálií v míře.

Když se označí příznakem anomálie v datech, Power BI spustí analýzu napříč různými dimenzemi datového modelu a vyhledá špičky nebo poklesy v míře, která koreluje s danou anomálií. Zobrazují se jako možná vysvětlení seřazená podle síly.

Trendy

K trendu dochází, když dochází k dlouhodobému nárůstu nebo poklesu dat časových řad. Algoritmus Power BI používá řadu kroků k vyhledání smysluplných trendů. Nejprve provede vyhlazování dat, interpolaci a vzorkování časových řad. Trendy jsou pak identifikovány pro statistickou významnost na základě sklonu a délky změny hodnoty. Algoritmus odstraňuje šum, jako je sezónnost a odlehlé hodnoty. Pokud například v prosinci vyskočí prodej, algoritmus to neoznačí jako pozoruhodný trend, protože je běžné, že prodej přeskočí o svátcích.

Příznakem jsou čtyři hlavní trendy:

• Dlouhý trend: Trend je významný a je nejdelším trendem v rámci jedné řady nebo napříč více řadami ve vizuálu.

• Strmý trend: Trend je významný a je nejprudší trend v rámci jedné řady nebo napříč více řadami ve vizuálu.

• Nedávný trend: Tento trend je významný a je nejnovějším trendem v rámci jedné řady nebo napříč více řadami ve vizuálu.

• Trend zvrat: Nedávný trend v jedné řadě nebo ve více řadách ve vizuálu, kde je reverzál významný ve srovnání s předchozím segmentem trendu.

Když je trend v datech označený příznakem, Power BI vyhledá a identifikuje kategorie, které nejvíce ovlivnily zvýšení nebo pokles zjištěného trendu. Možná vysvětlení jsou seřazena na základě relativních příspěvků z různých kategorií k nárůstu nebo poklesu trendu.

Analýza klíčového ukazatele výkonu

Analýza klíčového ukazatele výkonu s cílem se dívá na odchylku aktuální hodnoty od cíle. Za významný se považuje, pokud je rozptyl v porovnání s jinými segmenty vysoký nebo nízký. Analýza klíčového ukazatele výkonu bez cíle se podívá na samotnou hodnotu a označí hodnoty, které jsou v porovnání s jinými segmenty vysoké nebo nízké.

V případě vysvětlení analýzy klíčových ukazatelů výkonu Power BI vyhledá a identifikuje kategorie, které mají vyšší nebo nižší než očekávané hodnoty. Pro analýzu klíčového ukazatele výkonu s cílem jsou možná vysvětlení seřazená na základě skóre Z rozdílu hodnoty od cíle. Zatímco u analýzy klíčových ukazatelů výkonu bez cíle jsou možná vysvětlení seřazena na základě skóre Z samotné hodnoty.