Utforsk statistisk sammendrag

  • 6 minutter

Data er ofte sammenflettet med statistikk, for statistikk er én måte du kan utforske dataene på. Statistikk viser deg distribusjonen av dataene dine, og hjelper deg med å identifisere viktige høydepunkter og trender og se om det finnes noen ytterpunkter.

Statistisk sammendrag er informasjonen som gir en rask og enkel beskrivelse av dataene dine. Power BI har mange funksjoner som hjelper deg med å utføre en statistisk analyse, for eksempel dataanalyseuttrykk (DAX), visualobjekter som for eksempel histogrammer og klokkekurver, avanserte visualobjekter for analyse, og statistiske programmeringsspråk, for eksempel Python og R.

Utforsking av statistisk sammendrag gir sluttbrukeren en høynivåvisning av de tilgjengelige dataene, der de kan se klynger, mønstre i virkemåten til data, datagjennomsnitt og mer. De kan få innsikt i dataene som vil avgjøre forretningsbeslutninger.

Forsyningskjede-teamet ber deg for eksempel om å opprette en rapport som viser frekvensen av ordrer for enkelte produkter og hva de 10 største produktene er i forhold til salg.

Statistiske funksjoner

Power BI Desktop har en rekke DAX-funksjoner som du kan bruke til å få hurtig tilgang til statistikk basert på dataene dine. Du kan få tilgang til disse raske funksjonene ved å høyreklikke på Verdier-feltet i Visualiseringer-ruten, som vist i illustrasjonen nedenfor.

Skjermbilde av statistiske funksjoner.

Men hvis du vil unngå ytelsesproblemer, er det bedre å opprette de statistiske målene selv ved hjelp av DAX-funksjoner til å beregne gjennomsnitt, sum, minimum, maksimum og så videre. Hvis du for eksempel vil analysere lagerdataene for å finne det gjennomsnittlige ordreantallet per produkt, kan du bruke følgende formel:

Average Qty =
AVERAGE ( Sales[Order Qty] )

Histogramm

Histogrammer og klokkekurver er den vanligste måten å vise statistikk om semantiske modeller på. I Power BI kan du representere et histogram med en av visualobjektene for liggende eller stående stolpediagram, og representere en klokkekurve med et arealdiagram, som illustrert i bildet nedenfor. Du kan også bruke spørsmål-og-svar-visualobjekt for å stille et direkte spørsmål om de øverste eller nederste elementene på en liste.

Skjermbilde av liggende stolpe- og arealdiagrammer i Power BI.

Et vanlig liggende eller stående stolpediagram i Power BI er relatert til to datapunkter – et mål og en dimensjon. Et histogram er noe annet enn et standard stolpediagram i og med at det bare visualiserer ett enkelt data punkt.

I dette eksemplet bruker du det grupperte stående stolpediagrammet sitt visualobjekt til å presentere et histogram som bestemmer ordreantallet etter ordrestørrelser.

Du starter ved å velge det grupperte stolpediagram-ikonet i Visualisering-ruten. Deretter må du opprette en ny gruppering for X-aksen. Du kommer til å lære om gruppering og legge på hyller senere i denne modulen, men de er nyttig også i denne konteksten.

Hvis du vil opprette gruppen, høyreklikker du på datafeltet du vil analysere, i Felt-ruten, og deretter velger du Ny gruppe. I dette tilfellet bruker du feltet OrderQty. I vinduet for grupper som vises, definerer du hylle-gruppen som følger:

  1. Endre navn på gruppen til ordrehyller (samling).

  2. Angi alternativet Gruppetype til Hylleog Typen hylle til Antall hyller.

  3. Angi 5 som Hylleantall, 1 som Minimumsverdi, og 44 som Maksimumsverdi.

Skjermbilde av tilleggsgruppene for histogrammer.

Deretter fyller du ut den visuelle effekten som følger:

  1. Dra og slipp OrderQty-feltet fra Felter-ruten i Verdi-feltet i Visualiseringer-ruten.

  2. Dra og slipp Ordrehyller (lagerområde)-gruppen fra Felter-ruten i Akse-feltet inn i Visualiseringer-ruten.

Skjermbilde av hvordan du konfigurerer et stolpediagram for antall bestillinger etter bin-størrelse.

Visualobjektet viser nå dataene gruppert i samlinger på X-aksen, med mengden av ordrer som antallet for den variabelen på Y-aksen.

Du har nå produsert et histagram som viser ordreantallet (ordremengde-feltet), etter størrelsen på ordresamlinger for forsyningskjedeteamet.

Top N-analyse

DAX-funksjonen TOPN returnerer topN-radene i en angitt tabell. Top N-analysen er en flott måte å presentere data som kan være viktige, som for eksempel de 10 beste salgsproduktene, de 10 beste medarbeiderne i en organisasjon eller de 10 viktigste kundene. Du kan også se på dette fra et annet perspektiv og presentere de 10 nederste elementene, med andre ord de som yter dårligst, i en liste. Avhengig av kravene, kan det være lurt å bruke ett eller begge disse alternativene.

I dette eksemplet har forsyningskjedeteamet å vite hvilke 10 produkter det selges mest av. Du kan utføre denne oppgaven på én av tre måter: ved å bruke et spørsmål-og-svar-visualobjekt, ved hjelp av et Top N-filter, eller skrive en DAX-formel.

Bruk et spørsmål-og-svar-visualobjekt for å finne topp N

La oss si at du har opprettet en rapport for forsyningskjedeteamet, og teammedlemmene har nå spørsmål om flere andre visninger eller innsikter de er interessert i. Power BI har et innebygd spørsmål-og-svar-visualobjekt som gjør det mulig for brukerne å stille sine egne spørsmål og få svar, slik at du selv ikke trenger å ta stilling til hvert enkelt spørsmål. Spørsmål-og-svar-visualobjektet er et effektivt verktøy som gjør det mulig for brukerne å raskt få svar om dataene hver for seg, noe som er tidsbesparende for alle involverte. Spørsmål-og-svar-visualobjektet er unikt ved at det ikke krever kjennskap til Power BI for å bruke visualobjektet. Brukerne må bare stille spørsmål, og de kan opprette innsiktsfulle visualobjekter.

Legg til Spørsmål-og-svar-visualiseringen til rapporten din, og flytt deretter visualobjektet og tilpass formateringen etter behov.

Skjermbilde av hvordan du legger til Q&A-visualiseringen.

Nå kan du bruke visualobjektet for å få svar. I dette tilfellet vil du vite hva de ti mest solgte produktene er, så du skriver inn et spørsmål, for eksempel «Hva er mine ti beste produkter etter salg?» Power BI viser automatisk disse resultatene for deg.

Skjermbilde av bruk av Q&A-visualiseringen for å finne topp N.

Bruk en topp N-filtertype

Topp N er et filtreringsalternativ som du finner i Filtre-ruten. Velg feltet du vil analysere på rapportsiden (i dette eksemplet er det Produktnavn feltet). Utvid Filter type-listen i Filtre-ruten, og velg Top N. I vis lementer-innstillingene velger du Top og 10. Velg deretter Kostnad for salg som verdien du vil filtrere feltet etter. Visualobjektet oppdateres deretter.

Skjermbilde av bruk av filtertypen for å finne Topp N.

Bruk en TOPN DAX-funksjon

Du kan også beregne de 10 øverste produktene i DAX ved hjelp av TOPN-funksjonen. Dette alternativet kan være til hjelp hvis du vil presentere de 10 mest solgte i en annen kontekst, for eksempel hvor mye de 10 mest solgte produktene bidrar til det totale salget.

Begynn med å opprette et nytt mål som du kaller 10 mest solgte produkter. Deretter bruker du TOPN-funksjonen sammen med SUMX-funksjonen for å beregne de 10 mest solgte produktene etter totalt salg, som følger:

Top 10 Products =
SUMX ( TOPN ( 10, Product, Product[Total Sales]), [Total Sales] )

Bildet nedenfor viser de 10 beste produktene kontra totalt salg for sammenligning.

Skjermbilde av bruk av DAX-funksjonen TOP N til å beregne de 10 beste produktene.

Du kan endre DAX-formelen for å presentere samme resultat i prosent.

Hvis du ønsker å lære mer om statistiske funksjoner i Power BI, kan du ta en titt på Statistiske funksjoner – DAX.