Brug funktionen Analysér til at forklare udsving i rapportvisualiseringer
GÆLDER FOR:
Power BI-tjeneste for virksomhedsbrugerePower BI-tjeneste til designere og udviklere
, der kræver En Pro- eller Premium-licens til Power BI Desktop
Når der er store stigninger og skarpe fald i værdier i rapportvisualiseringer, kan du undre dig over årsagen til sådanne udsving. Med Analysér i Power BI-tjeneste kan du nemt finde årsagen.
Overvej f.eks. følgende visualisering, der viser Enheder i alt efter Måned og Producent. VanArsdel klarer sig bedre end sine konkurrenter, men har et dybt fald i juni 2014. I sådanne tilfælde kan du udforske dataene og hjælpe med at forklare den ændring, der skete.
Du kan bede Power BI-tjeneste om at forklare stigninger, fald eller usædvanlige distributioner i visualiseringer og få hurtige, automatiserede indsigtsanalyser om dine data. Højreklik på et datapunkt, vælg Analysér > Forklar reduktionen (eller forøgelsen, hvis den forrige linje var lavere) eller Analysér > Find, hvor denne distribution er anderledes. Derefter vises indsigten i et brugervenligt vindue.
Funktionen Analysér er kontekstafhængig og er baseret på det forrige datapunkt – f.eks. den forrige søjle eller kolonne.
Hvilke faktorer og kategorier vælges
Når Power BI har undersøgt forskellige kolonner, vises de faktorer, der viser den største ændring af det relative bidrag. For hver af dem fremhæves de værdier, der har den største ændring af bidraget, i beskrivelsen. Desuden fremhæves de værdier, der har de største faktiske stigninger og fald, også.
Hvis du vil se al den indsigt, der genereres af Power BI, skal du bruge rullepanelet. Rækkefølgen er rangeret med den største bidragyder, der vises først.
Brug af indsigt
Hvis du vil bruge indsigt til at forklare tendenser i visualiseringer, skal du højreklikke på et datapunkt i et søjle- eller kurvediagram og vælge Analysér. Vælg derefter en indstilling, der vises: forklar forøgelsen, forklar reduktionen, eller forklar forskellen.
Power BI kører derefter algoritmer til maskinel indlæring over dataene og udfylder et vindue med en visualisering og en beskrivelse. Beskrivelsen angiver, hvilke kategorier der har haft størst indflydelse på forøgelsen, reduktionen eller forskellen. I følgende eksempel er den første indsigt et vandfaldsdiagram.
Hvis du vil have indsigt til at vise et punktdiagram, et stablet søjlediagram eller et bånddiagram, skal du vælge de små ikoner nederst i vandfaldsvisualiseringen.
Brug ikonerne tommel op og tommel ned øverst på siden til at give feedback om visualiseringen og funktionen.
Du kan bruge indsigt, når din rapport er i Læse- eller Redigeringsvisning. Den er alsidig til analyse af data og oprettelse af visualiseringer, som du nemt kan føje til dine rapporter. Hvis rapporten er åben i Redigeringsvisning, kan du se et plusikon ud for tommelikonerne. Vælg plusikonet for at føje indsigt til din rapport som en ny visualisering.
Oplysninger om de returnerede resultater
De oplysninger, der returneres af indsigter, er beregnet til at fremhæve forskellene mellem de to tidsperioder for at hjælpe dig med at forstå ændringen mellem dem.
Du kan tænke på algoritmen som denne – det tager alle de andre kolonner i modellen og beregner opdelingen efter den pågældende kolonne (for tidsperioderne før og efter ) for at bestemme, hvor mange ændringer der skete i opdelingen. Returnerer derefter de kolonner, der har den største ændring. I det forrige eksempel vælges State i vandfaldsindsigten, da bidraget fra Louisiana, Texas og Californien faldt fra 13 % til 19 % fra juni til juli. Denne ændring bidrog mest til reduktionen i enheder i alt.
For hver indsigt, der returneres, er der fire visualiseringer, der kan vises. Tre af disse visualiseringer er beregnet til at fremhæve ændringen i bidraget mellem de to perioder, f.eks. forklaringen på stigningen fra 2 . kvt til 3. kvt. Bånddiagrammet viser ændring både før og efter det valgte datapunkt.
Punktdiagrammet
Punktdiagramvisual'et viser værdien af målingen i den første periode (x-akse) i forhold til værdien af målingen i den anden periode (y-aksen) for hver værdi i kolonnen (i dette tilfælde State ). Datapunkter er i det grønne område, hvis de er steget, og i det røde område, hvis de er faldet.
Den stiplede linje viser den bedste tilpasning, og datapunkterne over denne linje steg med mere end den overordnede tendens og dem under denne linje med mindre.
Dataelementer, hvis værdi var tom i en af perioderne, vises ikke i punktdiagrammet.
Det 100 % stablede søjlediagram
Visualiseringen med 100 % stablet søjlediagram viser værdien af bidraget til totalen (100 %) for det valgte datapunkt og det forrige. Denne visning gør det muligt at sammenligne bidraget side om side for hvert datapunkt. I følgende eksempel viser værktøjstip det faktiske bidrag for den valgte værdi i Texas. Da listen over stater er lang, hjælper værktøjstip dig med at se detaljerne. Med brugen af værktøjstip kan du se, at Texas har bidraget med ca. den samme procentdel til det samlede antal enheder (31 % og 32 %), men det faktiske antal enheder i alt er faldet fra 89 til 71. Husk, at Y-aksen er en procentdel, ikke en total, og hvert kolonneområde er en procentdel, ikke en værdi.
Bånddiagrammet
Visualiseringen bånddiagram viser værdien af målingen før og efter. Det hjælper med at vise ændringerne i bidragene, når rækkefølgen af bidragydere ændres (f.eks . er LA faldet fra nummer to bidragyder til nummer 11). TX repræsenteres af et bredt bånd øverst, der angiver, at det er den største bidragyder før og efter. Faldet viser, at værdien af bidraget faldt både i den valgte periode og efter.
Vandfaldsdiagrammet
Den fjerde visualisering er et vandfaldsdiagram, der viser faktiske stigninger eller fald mellem perioderne. Denne visualisering viser tydeligt én væsentlig bidragyder til faldet for juni 2014 – i dette tilfælde State. Og oplysningerne om State's indflydelse på det samlede antal enheder er, at fald i Louisiana, Texas, og Colorado spillede den vigtigste rolle.
Overvejelser og begrænsninger
Da disse indsigter er baseret på ændringen fra det forrige datapunkt, er de ikke tilgængelige, når du vælger det første datapunkt i en visualisering.
Funktionen Analysér er ikke tilgængelig for alle visualiseringstyper.
Følgende liste er samlingen af scenarier, der i øjeblikket ikke understøttes for funktionen Analysér (Forklar forøgelsen, Forklar reduktionen, Find, hvor distributionen er anderledes):
- TopN-filtre
- Medtag eller udelad filtre.
- Målingsfiltre
- Ikke-numeriske målinger
- Brug af "Vis værdi som".
- Filtrerede målinger. Filtrerede målinger er beregninger på visualiseringsniveau med et bestemt filter anvendt (f.eks. Samlet salg for Frankrig) og bruges på nogle af de visualiseringer, der er oprettet af indsigtsfunktionen.
- Kategorikolonner på X-aksen, medmindre den definerer en sortering efter kolonne, der er skalar. Hvis du bruger et hierarki, skal alle kolonner i det aktive hierarki matche denne betingelse.
- RLS-modeller (sikkerhed på rækkeniveau) eller DirectQuery-aktiverede datamodeller