Tipos de informações suportadas pelo Power BI
APLICA-SE A:
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Peça ao Power BI para examinar seus dados e encontrar tendências e padrões interessantes. Essas tendências e padrões são apresentados como visuais chamados Insights. As informações estão disponíveis para elementos visuais em painéis, elementos visuais em relatórios e páginas inteiras de relatórios.
Para saber como usar o dashboard Insights, consulte Exibir insights de dados em blocos de painel com o Power BI.
Como funciona o Insights?
O Power BI pesquisa diferentes subconjuntos do seu modelo semântico e aplica um conjunto de algoritmos sofisticados para descobrir informações potencialmente interessantes. Você pode executar o Insights em blocos de painel, visuais de relatório e páginas de relatório.
Alguma terminologia
O Power BI usa algoritmos estatísticos para descobrir Insights. Os algoritmos estão listados e descritos na próxima seção deste artigo. Antes de chegarmos aos algoritmos, aqui estão definições para alguns termos que podem ser desconhecidos.
Medida - Uma medida é um campo quantitativo (numérico) que pode ser usado para fazer cálculos. Os cálculos comuns são soma, média e mínimo. Por exemplo, se a nossa empresa fabrica e vende skates, as nossas medidas podem ser o número de skates vendidos e o lucro médio por ano.
Dimensão - As dimensões são dados categóricos (texto). Uma dimensão descreve uma pessoa, objeto, item, produtos, lugar e hora. Em um modelo semântico, as dimensões são uma maneira de agrupar medidas em categorias úteis. Para nossa empresa de skate, algumas dimensões podem incluir olhar para as vendas (uma medida) por modelo, cor, país/região ou campanha de marketing.
Correlação - Uma correlação nos diz como o comportamento das coisas se relaciona. Se seus padrões de aumento e diminuição são semelhantes, eles estão positivamente correlacionados. Se seus padrões são opostos, eles estão negativamente correlacionados. Por exemplo, as vendas de skates vermelhos aumentam cada vez que executamos uma campanha de marketing na TV. As vendas dos skates vermelhos e a campanha de marketing televisiva estão positivamente correlacionadas.
Série temporal - Uma série temporal é uma forma de exibir o tempo como pontos de dados sucessivos. Esses pontos de dados podem ser incrementos, como segundos, horas, meses ou anos.
Variável contínua - Uma variável contínua pode ser qualquer valor entre seus limites mínimo e máximo, caso contrário, é uma variável discreta. Exemplos são temperatura, peso, idade e tempo. As variáveis contínuas podem incluir frações ou partes do valor. O número total de skates azuis vendidos é uma variável discreta, já que não podemos vender meio skate.
Que tipos de insights você pode encontrar?
Para relatórios, o Power BI realiza proativamente análises de anomalias, tendências e KPIs. Para blocos de painel, o Power BI pode encontrar 10 tipos de Insights.
Categoria outliers (superior/inferior)
Destaca casos em que uma ou duas categorias têm valores maiores do que outras categorias.
Alterar pontos numa série temporal
Destaca quando há mudanças significativas nas tendências em uma série temporal de dados.
Correlação
Deteta casos em que várias medidas mostram um padrão ou tendência semelhante quando plotadas em relação a uma categoria ou valor no modelo semântico.
Baixa variância
Deteta casos em que os pontos de dados para uma dimensão não estão longe da média, portanto, a variância é baixa. Digamos que você tenha a medida "vendas" e uma dimensão "região". E olhando para toda a região, você vê que há pouca diferença entre os pontos de dados e a média (dos pontos de dados). O insight é acionado quando a variação das vendas em todas as regiões está abaixo de um limite. Em outras palavras, quando as vendas são semelhantes em todas as regiões.
Maioria (principais fatores)
Encontra casos em que a maior parte de um valor total pode ser atribuída a um único fator quando dividido por outra dimensão.
Valores Atípicos
Esse tipo de perceção usa um modelo de clustering para encontrar valores atípicos não relacionados ao tempo em dados de série. Os valores atípicos detetam quando existem categorias específicas com valores significativamente diferentes das outras categorias.
Tendências globais das séries cronológicas
Deteta tendências ascendentes ou descendentes em dados de séries cronológicas.
Sazonalidade em séries cronológicas
Encontra padrões periódicos em dados de séries temporais, como sazonalidade semanal, mensal ou anual.
Quota estável
Destaca casos em que há uma correlação pai-filho entre a parcela de um valor filho em relação ao valor geral do pai em uma variável contínua. A perceção de compartilhamento constante se aplica ao contexto de uma medida, uma dimensão e outra dimensão de data/hora. Essa perceção é acionada quando um valor de dimensão específica, por exemplo, "a região leste", tem uma porcentagem estável de vendas gerais nessa dimensão de data/hora.
O insight de compartilhamento constante é semelhante ao insight de baixa variância, porque ambos se relacionam com a falta de variância de um valor ao longo do tempo. No entanto, o insight de compartilhamento constante mede a falta de variância da porcentagem geral ao longo do tempo, enquanto o insight de baixa variância mede a falta de variância dos valores absolutos da medida em uma dimensão.
Valores anómalos das séries cronológicas
Para dados em uma série temporal, deteta quando há datas ou horas específicas com valores significativamente diferentes dos outros valores de data/hora.
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