Tipi di informazioni dettagliate supportate da Power BI
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Richiedere a Power BI di esaminare i dati e individuare tendenze e modelli interessanti. Queste tendenze e modelli vengono presentati come oggetti visivi denominati Insights. Le informazioni dettagliate sono disponibili per gli oggetti visivi nei dashboard, negli oggetti visivi nei report e per intere pagine del report.
Per informazioni su come usare informazioni dettagliate sul dashboard, vedere Visualizzare informazioni dettagliate sui dati nei riquadri del dashboard con Power BI.
Funzionamento delle informazioni dettagliate
Power BI cerca diversi subset del modello semantico e applica un set di algoritmi sofisticati per individuare informazioni potenzialmente interessanti. È possibile eseguire Informazioni dettagliate sui riquadri del dashboard, sugli oggetti visivi del report e sulle pagine del report.
Terminologia
Power BI usa algoritmi statistici per individuare le informazioni dettagliate. Gli algoritmi sono elencati e descritti nella sezione successiva di questo articolo. Prima di passare alla presentazione degli algoritmi, di seguito sono riportate le definizioni per alcuni termini che potrebbero non essere noti.
Misura - Una misura è un campo quantitativo (numerico) che può essere usato per eseguire calcoli. I calcoli comuni sono somma, media e minimo. Ad esempio, per un'azienda che produce e vende skateboard, le misure potrebbero essere il numero di skateboard venduti e il profitto medio annuale.
Dimensione - Le dimensioni sono dati categorici (testo). Una dimensione descrive una persona, un oggetto, un elemento, i prodotti, la posizione e il tempo. In un modello semantico le dimensioni sono un modo per raggruppare misure in categorie utili. Per l'azienda che produce skateboard dell'esempio, alcune dimensioni potrebbero includere l'analisi delle vendite (una misura) in base a modello, colore, paese/regione, o campagna pubblicitaria.
Correlazione - Una correlazione indica come si correla il comportamento delle cose. Se i modelli di aumento e riduzione sono simili, esiste una correlazione positiva. Se i loro modelli sono opposti, sono correlati negativamente. Ad esempio, le vendite di skateboard rossi aumentano ogni volta che si esegue una campagna di marketing tv. Le vendite degli skateboard rossi e della campagna di marketing tv sono correlate positivamente.
Serie temporale - Una serie temporale è un modo per visualizzare il tempo in forma di punti dati successivi. Questi punti dati possono essere incrementi, ad esempio secondi, ore, mesi o anni.
Variabile continua - Una variabile continua può essere qualsiasi valore compreso tra i limiti minimo e massimo. In caso contrario, è una variabile discreta. Alcuni esempi sono la temperatura, il peso, l'età e il tempo. Le variabili continue possono includere frazioni o parti del valore. Il numero totale di skateboard blu venduti è una variabile discreta perché non è possibile vendere metà di uno skateboard.
Tipi di informazioni dettagliati che è possibile trovare
Per i report, Power BI esegue in modo proattivo analisi per anomalie, tendenze e indicatori KPI. Per i riquadri del dashboard, Power BI può trovare 10 tipi di informazioni dettagliate.
Category outlier (dall'alto al basso)
Evidenzia i casi in cui una o due categorie hanno valori più grandi rispetto ad altre categorie.
Punti di modifica in una serie temporale
Evidenzia quando vi sono modifiche significative nelle tendenze in una serie temporale di dati.
Correlazione
Rileva i casi in cui più misure mostrano un modello o una tendenza simile quando vengono tracciati in base a una categoria o a un valore nel modello semantico.
Varianza bassa
Rileva i casi in cui i punti dati per una dimensione non sono distanti dalla media, quindi la varianza è bassa. Supponiamo di avere la misura "Sales" e una dimensione "Region". Esaminando l'area si noterà che c'è poca differenza tra i punti dati e la media (dei punti dati). Le informazioni dettagliate vengono attivate quando la varianza delle vendite in tutte le aree è inferiore a una soglia, Vale a dire quando le vendite sono simili in tutte le aree.
Maggioranza (fattori principali)
Consente di trovare casi in cui la maggior parte di un valore totale può essere attribuita a un fattore singolo quando ripartito da un'altra dimensione.
Outlier
Questo tipo di informazioni dettagliate usa un modello di clustering per individuare gli outlier non correlati ai dati delle serie temporali. Gli outlier rilevano quando sono presenti categorie specifiche con valori significativamente diversi dalle altre categorie.
Tendenze generali nella serie temporale
Rileva le tendenze verso l'alto o verso il basso nei dati della serie temporale.
Stagionalità nella serie temporale
Trova modelli periodici nei dati della serie temporale, ad esempio stagionalità settimanale, mensile o annuale.
Condivisione stabile
Evidenzia i casi in cui è presente una correlazione padre-figlio tra la condivisione di un valore figlio in relazione al valore complessivo dell'elemento padre in una variabile continua. Le informazioni dettagliate della quota stazionaria vengono applicate al contesto di una misura, una dimensione e un'altra dimensione di data/ora. Queste informazioni vengono attivate quando un particolare valore della dimensione, ad esempio "the east region", ha una percentuale costante di vendite complessive in quella dimensione di data/ora.
Le informazioni dettagliate della quota stazionaria simili a quelle della varianza bassa perché entrambe si riferiscono alla mancanza di varianza di un valore nel tempo. I dettagli della quota stazionaria misurano però la mancanza di varianza della percentuale complessiva nel tempo, mentre i dettagli della varianza bassa misurano la mancanza di varianza dei valori di misura assoluti in una dimensione.
Outlier della serie temporale
Per i dati in una serie temporale, viene rilevato quando sono presenti date o orari specifichi con valori sostanzialmente diversi da quella di altri valori di data/ora.
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