Jaa

Arvopisterajojen ja strategioiden käyttö visualisointityypin mukaan

  • Artikkeli

KOSKEE: Power BI -palvelu yrityskäyttäjille Power BI -palvelu suunnittelijoille ja kehittäjille Power BI Desktop vaatii Pro- tai Premium-käyttöoikeuden

Visualisoinnin hahmontamisen Power BI:ssä on oltava nopea ja tarkka, mikä edellyttää pohjana olevien algoritmien määritystä kullekin visualisointityypille. Power BI:n visualisointien on oltava riittävän joustavia, jotta ne pystyvät käsittelemään erikokoisia semanttisia malleja. Joissakin semanttisissa malleissa on vain kourallinen arvopisteitä, kun taas toisten semanttisten mallien arvopisteitä on petatavuja. Tässä artikkelissa kerrotaan strategioista, joita Power BI käyttää visualisointien hahmontamiseen.

Tietojen vähentämisen strategiat

Jokaisessa visualisoinnissa käytetään vähintään yhtä tietojen vähentämisen strategiaa analysoitavien mahdollisesti suurten tietomäärien käsittelemiseen. Yksinkertaisessakin taulukossa käytetään strategiaa, jolla vältetään koko semanttisen mallin lataaminen asiakkaaseen. Vähentämisstrategia vaihtelee visualisointityypin mukaan. Jokainen visualisointi valitsee tuettuja tietojen vähentämisen strategioita osaksi palvelimelle lähetettävää tietopyyntöä.

Jokainen visualisointi määrittää näiden strategioiden parametrit, jotta tietojen kokonaismäärään voidaan vaikuttaa.

Strategiat

Kullekin strategialle on oletusarvoja visualisoitujen tietojen muodon ja tyypin mukaan. Voit tarjota oikean käyttökokemuksen ohittamalla oletusarvot Power BI:n Muotoilu-ruudussa.

  • Tietojen ikkunointi (segmentointi): Salli käyttäjien selata visualisoinnin tietoja lataamalla asteittain osia yleisestä semanttisesta mallista.
  • Ylimmät N:t: Näytä vain ensimmäiset N kohdetta.
  • Yksinkertainen malli: Näytä ensimmäinen, viimeinen ja tasaisesti jakautuneet N kohdetta niiden välillä.
  • BottomN: Näytä vain viimeiset N kohdetta. Tästä on hyötyä usein päivitettyjen tietojen seurannassa.
  • Suuren tiheyden näytteenotto: parannettu näytteenottoalgoritmi, jossa noudatetaan entistä paremmin poikkeavia arvoja ja/tai käyrän muotoa.
    • Lokeroitu viivaotanta: arvopisteiden otanta akselilla olevien lokeroiden poikkeamien perusteella.
    • Päällekkäisten pisteiden näytteenotto: Arvopisteiden otanta päällekkäisten arvojen perusteella poikkeamien säilyttämiseksi.

Tilastotiedot

Tietyt mallit voivat tarjota tilastotietoja tiettyjen sarakkeiden arvojen määrästä. Kun tällaisia tietoja on käytettävissä, käytämme näitä tietoja paremman tasapainon tarjoamiseen useissa hierarkioissa, jos visualisointi ei nimenomaisesti ohita arvojen määrää strategiassa.

Lisätietoja on artikkelissa SQL Server Analysis Servicesin uudet ominaisuudet.

Dynaamiset rajoitukset

Aiemmin mainittujen strategioiden lisäksi visualisoinneissa, joissa on kaksi ryhmittelysarakkeiden hierarkiaa (akseli ja selite tai luokka ja sarja), käytetään yhtä muuta strategiaa nimeltä dynaamiset rajoitukset. Dynaamiset rajoitukset on suunniteltu tasapainottamaan arvopisteitä entistä paremmin.

Dynaamiset rajoitukset tarjoavat paremman pisteiden valinnan niukalle tiedolle staattisia rajoituksia paremmin. Voit esimerkiksi määrittää visualisoinnin valitsemaan 100 luokkaa ja 10 sarjaa, joissa on yhteensä 1 000 pistettä. Todellisissa tiedoissa on kuitenkin 50 luokkaa ja 20 sarjaa. Kyselyn suorituspalvelussa dynaamiset rajoitukset valitsevat kaikki 20 sarjaa, jotta pyydetty 1 000 pisteen raja täyttyy.

Tämä tarkoittaa myös sitä, että dynaamiset rajoitukset ovat reagoivia, jos vain yksi ryhmittelysarakkeista (vain luokka tai vain sarja) on määritetty. Tässä tapauksessa palautettavien kohteiden määrä voi olla enintään visualisoinnin käsittelemien pisteiden enimmäismäärä.

Dynaamiset rajoitukset otetaan käyttöön automaattisesti, kun palvelin pystyy:

  • Power BI Desktopissa, jossa on paikallinen SSAS-versio 2016 tai uudempi, käyttäen palvelimen SuperDax-ominaisuuksia.
  • Desktopissa ja Power BI -palvelussa, kun käytetään tuotua mallia, suoraa kyselyä, reaaliaikaista yhteyttä palveluun tai reaaliaikaista yhteyttä AS PaaS -palveluun.
  • Power BI -palvelussa muodostettaessa yhteyttä paikallisen yhdyskäytävän kautta paikalliseen SSAS-versioon 2016 tai uudempaan versioon käyttäen palvelimen SuperDax-ominaisuuksia.

Strategiat ja arvopisterajat visualisointityypin mukaan

Etsi kunkin visualisointityypin tiedot seuraavista osioista.

Aluekaavio

Lisätietoja aluekaavion visualisoinneista on artikkelissa Uuden viivaotanta-algoritmin toiminta.

Palkki- tai pylväskaavio

  • Luokittaisessa tilassa:
    • Luokat: Virtualisointi käyttämällä 500 rivin ikkunaa kerrallaan
    • Sarja: Ylimmät 60
  • Skalaaritilassa (voidaan käyttää dynaamisia rajoituksia):
    • Maksimipisteet: 10 000
    • Luokat: 500 arvon malli
    • Sarja: Ylimmät 20 arvoa

Kortti (monirivinen)

  • Arvot: Virtualisointi käyttämällä 200 rivin ikkunaa kerrallaan.

Yhdistelmäkaavio

Yhdistelmäkaavio käyttää samoja strategioita kuin pylväskaavio. Huomaa, että yhdistelmäkaavion rivillä ei käytetä suuren tiheyden algoritmia, jota käytetään viivakaaviossa.

Power BI:n visualisoinnit

Power BI -visualisoinnit voivat saada jopa 30 000 arvopistettä, mutta visualisoinnin tekijät määrittävät käytettävät strategiat. Oletusarvoinen raja on 1 000, mutta visualisoinnin luoja voi muuttaa rajaksi enintään 30 000.

Rengaskaavio

  • Maksimipisteet: 3 500
  • Vain selite:
    • Selite: Ylimmät 1 000
  • Selite ja tiedot:
    • Selite: Ylimmät 500
    • Tiedot: Ylimmät 20

Täytetty koropleettikartta

Täytetyssä kartassa voidaan käyttää tilastotietoja tai dynaamisia rajoituksia. Power BI yrittää käyttää vähentämistä seuraavassa järjestyksessä: dynaamiset rajoitukset, tilastotiedot ja määritys.

  • Maksimipisteet: 3 500
  • Luokat: Ylimmät 500
  • Sarja (kun sekä X että Y ovat käytettävissä): Ylimmät 20

Suppilokaavio

  • Maksimipisteet: 3 500
  • Luokat: Ylimmät 3 500

Tunnusluku

Trendiakselin rajat:

  • Alimmat 3 500

Viivakaavio

Lisätietoja viivakaavion visualisoinneista on artikkelissa Uuden viivaotanta-algoritmin toimintaperiaate.

Viivakaavio, suuri tiheys

Lisätietoja on artikkelissa Suuren tiheyden viivaotanta Power BI:ssä.

Map

  • Maksimipisteet: 3 500

Kartassa voi olla määritysten mukaan:

  • Sijainti: Ylimmät 3 500
  • Sijainti, koko: ylimmät 3 500
  • Sijainti, leveys- ja pituusastekoosteet (+/-koko): Ylimmät 3 500
  • Leveysaste, pituusaste: Lisätietoja on artikkelissa Suuren tiheyden näytteenotto Power BI:n pistekaavioissa
  • Leveysaste, pituusaste, koko: ylin 3 500
  • Selite, leveysaste, pituusaste: Lisätietoja on artikkelissa Suuren tiheyden näytteenotto Power BI:n pistekaavioissa
  • Selite, leveysaste, pituusaste, koko: ylimmät 233 selitettä, ylimmät 15 leveysastetta ja pituusasteet (voidaan käyttää tilastotietoja tai dynaamisia rajoituksia)
  • Sijainti, selite, leveysaste ja pituusaste koostteina (+/-koko): Ylimmät 233 sijaintia, ylimmät 15 selitettä (voidaan käyttää tilastotietoja tai dynaamisia rajoituksia)

Kartat: Azure-kartat

  • Leveysaste, pituusaste: 30 000
  • Sijainti: 30 000

Lisätietoja on artikkelissa Suuren tiheyden näytteenotto Power BI:n pistekaavioissa.

Matriisi

  • Rivit: Virtualisointi käyttämällä 500 rivin ikkunaa kerrallaan
  • Sarakkeet: Ylimmät 100 ryhmittelysaraketta
  • Arvot: Useita arvoja ei oteta huomioon tietojen vähentämisessä

PowerApps-visualisoinnit

PowerApps-visualisoinnit voivat saada jopa 30 000 arvopistettä, mutta visualisoinnin tekijät määrittävät käytettävät strategiat. Oletusarvoinen raja on 1 000, mutta visualisoinnin luoja voi muuttaa rajaksi enintään 30 000.

Viisarimittari

Ei vähentämisstrategiaa.

Osittaja

  • Arvot: Virtualisointi käyttämällä 200 rivin ikkunaa kerrallaan.

Pistekaavio (suuri tiheys)

Lisätietoja on artikkelissa Suuren tiheyden näytteenotto Power BI:n pistekaavioissa.

Ympyräkaavio

  • Maksimipisteet: 3 500
  • Vain selite:
    • Selite: Ylimmät 1 000
  • Selite ja tiedot:
    • Selite: Ylimmät 500
    • Tiedot: Ylimmät 20

R- ja Python-visualisoinnit

R - ja Python-visualisoinnit on rajoitettu 150 000 riviin. Jos valitset yli 150 000 riviä, visualisointi käyttää vain 150 000 ylintä riviä.

Nauhakaavio

  • Luokittaisessa tilassa:
    • Luokat: Virtualisointi (tietojen ikkunointi) käyttämällä 500 rivin ikkunaa kerrallaan
    • Sarja: Ylimmät 60
  • Skalaaritilassa (voidaan käyttää dynaamisia rajoituksia):
    • Maksimipisteet: 10 000
    • Luokat: 500 arvon malli
    • Sarja: Ylimmät 20 arvoa

Muotokartta (esikatselu)

Muotokartassa voidaan käyttää tilastotietoja tai dynaamisia rajoituksia.

  • Maksimipisteet: 1 500
  • Luokat: Ylimmät 500

Table

  • Arvot: Virtualisointi (tietojen ikkunointi) käyttämällä 500 rivin ikkunaa kerrallaan.

Puukartta (voidaan käyttää tilastotietoja tai dynaamisia rajoituksia)

  • Maksimipisteet: 3 500
  • Ryhmä: Ylimmät 500
  • Tiedot: Ylimmät 20

Vesiputouskaavio

  • Luokka-säilö (vain):
    • Maksimipisteet: 3 500
    • Vain luokka - ylimmät 3 500
  • Käytettävissä ovat sekä luokka että erittely:
    • Luokka: Virtualisointi (tietojen ikkunointi) käyttämällä 30 rivin ikkunaa kerrallaan
    • Erittely – ylimmät 200 arvoa

Liittyvä sisältö