Dekompositionsbaum-Visuals in Power BI erstellen und anzeigen

Gilt für:✅ Power BI Desktop und Power BI-Dienst

Mit dem Zerlegungsbaumvisual in Power BI können Sie Daten über mehrere Dimensionen hinweg visualisieren. Sie aggregiert automatisch Daten und ermöglicht es Ihnen, einen Drilldown in beliebiger Reihenfolge zu Ihren Dimensionen zu erstellen. Es ist auch eine KI-gestützte Visualisierung, sodass Sie sie bitten können, anhand bestimmter Kriterien die nächste Dimension zu finden, in die als Nächstes tiefer eingestiegen werden soll. Dieses Tool ist nützlich für ad-hoc-Erkundung und Durchführung von Ursachenanalysen.

In diesem Tutorial werden zwei Beispiele verwendet:

• Ein Supply-Chain-Szenario, das den Prozentsatz der Produkte analysiert, die ein Unternehmen auf dem Backorder (außerhalb der Lager) hat.
• Ein Vertriebsszenario, das den Verkauf von Videospielen nach zahlreichen Faktoren wie Spielgenre und Herausgeber aufgliedert.

Für Power BI Desktop können Sie das Semantikmodell des Supply-Chain-Szenarios herunterladen. Wenn Sie den Power BI-Dienst verwenden möchten, laden Sie Supply Chain Sample.pbix herunter, und laden Sie ihn in einen Arbeitsbereich im Power BI-Dienst hoch.

Erste Schritte

Wählen Sie im Bereich Visualisierungen das Symbol für den Dekompositionsbaum aus.

Die Visualisierung erfordert zwei Arten von Eingaben:

• Analysieren: die Metrik, die Sie analysieren möchten. Es muss sich um eine Kennzahl oder ein Aggregat handeln.
• Aufschlüsseln nach: eine oder mehrere Dimensionen, nach denen Sie tiefer aufschlüsseln möchten.

Sobald Sie Ihr Measure in den Feldbereich ziehen, wird das Visual aktualisiert, um das aggregierte Measure anzuzeigen. Im folgenden Beispiel visualisieren wir den durchschnittlichen Prozentsatz der Produkte mit Lieferrückstand (5,07 %).

Der nächste Schritt besteht darin, eine oder mehrere Dimensionen hinzuzufügen, in die Sie einen Drilldown ausführen möchten. Fügen Sie diese Felder zum Bereich Erklären nach hinzu. Beachten Sie, dass neben dem Stammknoten ein Pluszeichen angezeigt wird. Wenn Sie + auswählen, können Sie festlegen, in welches Feld Sie einen Drilldown durchführen möchten (Sie können Drilldowns in Felder in beliebiger Reihenfolge durchführen).

Durch Auswählen von Prognoseverzerrung wird der Baum erweitert und die Kennzahl nach den Werten in der Spalte aufgeschlüsselt. Sie können diesen Vorgang wiederholen, indem Sie einen anderen Knoten auswählen, in den Sie tiefer hineingehen möchten.

Durch die Auswahl eines Knotens aus der letzten Ebene wird eine Kreuzfilterung für die Daten durchgeführt. Durch die Auswahl eines Knotens aus einer vorherigen Ebene wird der Pfad geändert.

Die Interaktion mit anderen Visuals bewirkt eine Kreuzfilterung der Dekompositionsstruktur. Dadurch kann sich die Reihenfolge der Knoten innerhalb der Ebenen ändern.

Um ein anderes Szenario anzuzeigen, wird im folgenden Beispiel der Verkauf von Videospielen nach Herausgeber betrachtet.

Wenn wir den Baum nach Ubisoft filtern, wird der Pfad aktualisiert, sodass die Xbox-Verkäufe vom ersten auf den zweiten Platz rücken und von PlayStation überholt werden.

Wenn wir dann den Baum nach Nintendo querfiltern, sind Xbox-Verkäufe leer, da keine Nintendo-Spiele für Xbox entwickelt wurden. Xbox wird zusammen mit dem nachfolgenden Pfad aus der Ansicht herausgefiltert.

Obwohl der Pfad verschwindet, bleiben die vorhandenen Ebenen (in diesem Fall das Spielgenre) im Baum fixiert. Wenn Sie den Nintendo-Knoten auswählen, wird der Baum daher automatisch auf das Spielgenre erweitert.

Spaltungen in der KI

Sie können KI-Splits verwenden, um herauszufinden, wo Sie in den Daten als Nächstes suchen sollten. Diese Teilungen erscheinen oben in der Liste und sind mit einer Glühlampe gekennzeichnet. Die Teilungen unterstützen Sie dabei, automatisch hohe und niedrige Werte in den Daten zu ermitteln.

Die Analyse kann abhängig von Ihren Präferenzen auf zwei Arten erfolgen. Wenn Sie erneut das Beispiel für die Lieferkette verwenden, lautet das Standardverhalten wie folgt:

• Höchstwert: Berücksichtigt alle verfügbaren Felder und ermittelt, für welches Feld ein Drilldown durchgeführt werden muss, um den höchsten Wert des zu analysierenden Measures zu erhalten.
• Niedrigster Wert: Berücksichtigt alle verfügbaren Felder und ermittelt, in welches Feld ein Drilldown ausgeführt werden soll, um den niedrigsten Wert der analysierten Kennzahl zu erhalten.

Wählen Sie Hoher Wert über das Pluszeichen neben Intermittierend aus. Eine neue Spalte mit der Markierung Product Type (Produkttyp) wird angezeigt.

Neben dem Produkttyp erscheint eine Glühbirne, die darauf hinweist, dass diese Spalte eine KI-Aufteilung war. Die Struktur enthält außerdem eine gestrichelte Linie, die den Knoten Patient Monitoring (Patientenüberwachung) empfiehlt, der auf den höchsten Wert für Lieferrückstände hinweist (9,2 %).

Bewegen Sie den Mauszeiger über die Glühbirne, um eine QuickInfo anzuzeigen. In diesem Beispiel lautet die QuickInfo: „Der Prozentsatz im Lieferrückstand ist am höchsten, wenn der Produkttyp ‚Patient Monitoring‘ ist.“

Sie können das Visual so konfigurieren, dass relative KI-Teilungen anstelle von absoluten ermittelt werden.

Im relativen Modus wird nach Höchstwerten gesucht, die (im Vergleich zu den restlichen Daten in der Spalte) herausstechen. Sehen wir uns den Verkauf von Videospielen erneut als Beispiel an:

Im vorherigen Screenshot betrachten wir den Vertrieb von Videospielen in Nordamerika. Wir teilen den Baum zuerst nach Publisher Name auf und gehen dann zu Nintendo. Die Auswahl von High Value führt dazu, dass Plattform ist Nintendo erweitert wird. Da Nintendo (der Herausgeber) nur für Nintendo-Konsolen entwickelt, gibt es nur einen Wert, der vorhanden ist, so dass der höchste Wert nicht überraschend ist.

Dennoch ist es interessanter zu betrachten, welcher hohe Wert im Vergleich zu anderen Werten in derselben Spalte heraussticht. Wenn wir den Analysetyp von Absolut in Relativ ändern, erhalten wir für Nintendo das folgende Ergebnis:

In diesem Fall lautet der empfohlene Wert Plattform in Spielgenre. Die Plattform liefert keinen höheren absoluten Wert als Nintendo; $19.950.000 vs. $46.950.000. Dennoch ist es ein Wert, der hervorsticht.

Genauer gesagt, da es 10 Game Genre-Werte gibt, würde der erwartete Wert für Plattform 4,6 Millionen USD betragen, wenn sie gleichmäßig aufgeteilt wurden. Da Platform einen Wert von fast 20 Millionen USD hat, ist das ein interessantes Ergebnis, da es viermal höher als das erwartete Ergebnis ist.

Die Berechnung lautet wie folgt:

Nordamerikanische Verkäufe für Plattform / Betrag(Durchschnitt(Nordamerikanische Verkäufe für Spielgenre))
im Vergleich zu
Verkäufe in Nordamerika für Nintendo / Abs(Durchschn.(Verkäufe in Nordamerika für Plattform))

Was übersetzt bedeutet:

19.550.000 / (19.550.000 + 11.140.000 + ... + 470.000 + 60.000 /10) = 4,25x
im Vergleich zu
46.950.000/ (46.950.000/1) = 1x

Wenn Sie im Baum keine KI-Aufteilungen verwenden möchten, können Sie diese auch unter den Optionen für die Analyseformatierung deaktivieren:

Interaktionen mit Baumstrukturen und KI-Aufteilungen

Es können mehrere aufeinanderfolgende KI-Ebenen vorhanden sein. Sie können auch verschiedene Arten von KI-Ebenen kombinieren (Wechsel vom Höchstwert zum Tiefstwert und zurück zum Höchstwert):

Wenn Sie einen anderen Knoten im Baum auswählen, werden die AI Splits von Grund auf neu berechnet. Im folgenden Beispiel haben wir den ausgewählten Knoten in der Prognose-Bias-Ebene geändert. Die folgenden Ebenen ändern sich so, dass die richtigen hohen und niedrigen Werte entstehen.

Die KI-Ebenen werden auch neu berechnet, wenn Sie für den Analysebaum eine Kreuzfilterung anhand eines anderen Visuals durchführen. Im folgenden Beispiel können wir sehen, dass unsere Backorder-% für Plant #0477 am höchsten ist.

Wenn wir jedoch april im Balkendiagramm auswählen, ist die höchste Änderung des Produkttyps Advanced Surgical. In diesem Fall ist es nicht nur die Knoten, die neu angeordnet wurden, sondern eine andere Spalte ausgewählt wurde.

Wenn Sie möchten, dass sich KI-Ebenen wie Nicht-KI-Ebenen verhalten, wählen Sie die Glühbirne aus, um das Standardverhalten wiederherzustellen.

Mehrere KI-Ebenen können verkettet werden, aber eine Nicht-KI-Ebene kann nicht auf eine KI-Ebene folgen. Wenn Sie nach einer KI-Teilung eine manuelle Teilung durchführen, verschwindet die Glühbirne aus der KI-Ebene, und die Ebene wird in eine normale Ebene umgewandelt.

Sperren

Ein Inhaltsersteller kann Ebenen für Berichtskonsumenten sperren. Wenn eine Ebene gesperrt ist, kann sie weder entfernt noch geändert werden. Ein Verbraucher kann verschiedene Pfade innerhalb der gesperrten Ebene erkunden, aber sie können die Ebene selbst nicht ändern. Als Ersteller können Sie mit dem Mauszeiger auf vorhandene Ebenen zeigen, um das Sperrsymbol anzuzeigen. Sie können so viele Ebenen sperren, wie Sie möchten, aber entsperrte Ebenen dürfen nicht vor gesperrten Ebenen liegen.

Im folgenden Beispiel sind die ersten beiden Ebenen gesperrt. Melden Sie, dass Verbraucher die Ebene 3 und 4 ändern können, und fügen Sie später sogar neue Ebenen hinzu. Die ersten beiden Ebenen können jedoch nicht geändert werden.

Überlegungen und Einschränkungen

Die maximale Anzahl der Ebenen für den Baum beträgt 50. Die maximale Anzahl von Datenpunkten, die Sie gleichzeitig im Baum visualisieren können, beträgt 5.000. Wir beschneiden die Ebenen, um die obersten n anzuzeigen. Derzeit sind die oberen „n“ pro Ebene auf 10 festgelegt.

Der Dekompositionsbaum wird in den folgenden Szenarien nicht unterstützt:

• Lokale Analysis Services-Instanzen

KI-Aufteilungen werden in den folgenden Szenarien nicht unterstützt:

• Azure Analysis Services
• Power BI-Berichtsserver
• Webveröffentlichung
• Komplexe Kennzahlen und Kennzahlen aus Erweiterungsschemata in Analyze

Weitere Einschränkungen:

• Unterstützung innerhalb von Q&A

Zugehöriger Inhalt

• Erstellen und Verwenden von Kreis- und Donutdiagrammen in Power BI
• Anpassen des Bereichs "Visualisierungen" in Power BI Desktop und dem Power BI-Dienst