Decompositieboom-visuals maken en weergeven in Power BI

Van toepassing op:✅ Power BI Bureaublad en Power BI-service

Met de uitgevouwen structuurvisual in Power BI kunt u gegevens in meerdere dimensies visualiseren. Hiermee worden automatisch gegevens samengevoegd en kunt u in elke willekeurige volgorde inzoomen op uw dimensies. Het is ook een AI-visualisatie (kunstmatige intelligentie), zodat u deze kunt vragen om de volgende dimensie te vinden waarin moet worden ingezoomd op basis van bepaalde criteria. Dit hulpprogramma is waardevol voor ad-hocverkenning en het uitvoeren van hoofdoorzaakanalyses.

Schermafbeelding van een volledige decompositieboom.

In deze zelfstudie worden twee voorbeelden gebruikt:

  • Een supply chain-scenario dat het percentage producten analyseert dat een bedrijf heeft op backorder (niet op voorraad).
  • Een verkoopscenario dat de verkoop van videogames opsplitst door talloze factoren, zoals gamegenre en uitgever.

Voor Power BI Desktop kunt u het semantische model voor het supply chain-scenario downloaden. Als u de Power BI-service wilt gebruiken, downloadt u Supply Chain Sample.pbix en uploadt u deze naar een werkruimte in de Power BI-service.

Notitie

Als u inhoud wilt delen of voor een collega zonder bewerkingsrechten om inhoud buiten uw persoonlijke Mijn werkruimte weer te geven, hebben beide gebruikers een PPU-licentie (Power BI Pro of Premium Per User) nodig, OF de inhoud moet zich in een werkruimte bevinden op een capaciteit (Fabric F64+ of Power BI Premium (P)). PPU ontgrendelt Premium-functies voor de PPU-gebruiker, maar gratis gebruikers kunnen nog steeds alleen inhoud gebruiken die zich op een capaciteit bevindt.

Aan de slag

Selecteer het pictogram voor de decompositieboom in het deelvenster Visualisaties.

Schermafbeelding van een watermerk van een decompositieboom.

Voor de visualisatie zijn twee typen invoer vereist:

  • Analyseren: de metrische waarde die u wilt analyseren. Dit moet een maatstaf of een aggregatie zijn.
  • Uitleg per: een of meer dimensies waarop u nader wilt uitsplitsen.

Zodra u de meting naar de veldbron sleept, wordt de visual bijgewerkt om de geaggregeerde meting weer te geven. In het volgende voorbeeld visualiseren we het gemiddelde % van producten op backorder (5,07%).

Schermafbeelding van het hoofdknooppunt van een decompositieboom.

De volgende stap bestaat uit het toevoegen van een of meer dimensies waaraan u wilt inzoomen. Voeg deze velden toe aan de bucket Uitleg per. U ziet dat er een plusteken naast het hoofdknooppunt wordt weergegeven. Als u de + opties selecteert, kunt u kiezen in welk veld u wilt inzoomen (u kunt inzoomen op velden in elke gewenste volgorde).

Schermopname met het pluspictogram geselecteerd waarin opties uit de lijst Uitleg per worden weergegeven.

Wanneer u Prognosebias selecteert, wordt de boomstructuur uitgevouwen en wordt de meting uitgesplitst op basis van de waarden in de kolom. U kunt dit proces herhalen door een ander knooppunt te kiezen waarop u wilt inzoomen.

Schermafbeelding van een uitvouwingsweergave van een decompositieboom.

Als u een knooppunt op het laatste niveau selecteert, worden de gegevens kruislings gefilterd. Als u een knooppunt op een eerder niveau selecteert, wordt het pad gewijzigd.

De animatie laat zien hoe u een knooppunt uit een eerder niveau selecteert en hoe daardoor de weergave verandert zodat de onderliggende knooppunten ervan worden weergegeven.

Door interactie met andere visuals wordt de decompositiestructuur kruisgefilterd. De volgorde van de knooppunten binnen niveaus kan hierdoor veranderen.

Als u een ander scenario wilt weergeven, bekijkt het volgende voorbeeld de verkoop van videogames per uitgever.

Animatie toont het selecteren van kruisfilters die van invloed zijn op welke knooppunten worden weergegeven.

Wanneer we de boom filteren op Ubisoft, wordt het pad bijgewerkt en is te zien dat de verkoop van Xbox van de eerste naar de tweede plaats zakt, ingehaald door PlayStation.

Als we de boom vervolgens kruislings filteren door Nintendo, zijn de Xbox-verkopen leeg omdat er geen Nintendo-games zijn ontwikkeld voor Xbox. Xbox wordt samen met het volgende pad uit de weergave gefilterd.

Ondanks dat het pad verdwijnt, blijven de bestaande levels (in dit geval Game Genre) vastgemaakt aan de boomstructuur. Als u het Nintendo-knooppunt selecteert, wordt de structuur daarom automatisch uitgebreid naar Game Genre.

AI-opsplitsingen

U kunt AI Splits gebruiken om te bepalen waar u hierna in de gegevens moet zoeken. Deze splitsingen worden boven aan de lijst weergegeven en zijn gemarkeerd met een gloeilamp. De splitsingen zijn er om u te helpen bij het vinden van hoge en lage waarden in de gegevens, automatisch.

De analyse kan op twee manieren werken, afhankelijk van uw voorkeuren. Als u het voorbeeld van de toeleveringsketen opnieuw gebruikt, is het standaardgedrag als volgt:

  • Hoge waarde: kijkt naar alle beschikbare velden en bepaalt op welke wordt ingezoomd, om de hoogste waarde te krijgen voor de meting die wordt geanalyseerd.
  • Lage waarde: kijkt naar alle beschikbare velden en bepaalt op welke wordt ingezoomd, om de laagste waarde te krijgen voor de meting die wordt geanalyseerd.

Selecteer Hoge waarde met behulp van het plusteken naast Onregelmatig. Er wordt een nieuwe kolom met de markering Producttype weergegeven.

Schermafbeelding van een AI-splitsing in een decompositieboom.

Er verschijnt een gloeilamp naast Producttype die aangeeft dat deze kolom een AI-splitsing is. De boomstructuur biedt ook een stippellijn die het knooppunt Patiëntbewaking aanbeveelt, wat aangeeft dat deze de hoogste waarde aan achterstallige orders heeft (9,2%).

Houd de muisaanwijzer boven het lampje om de tooltip te bekijken. In dit voorbeeld is de tooltip: “% in nabestelling is het hoogst wanneer het producttype Patient Monitoring is”.

U kunt de visualisatie configureren om relatieve AI-splitsingen te vinden in plaats van absolute.

De relatieve modus zoekt naar hoge waarden die opvallen (vergeleken met de rest van de gegevens in de kolom). Laten we eens kijken naar de verkoop van videogames als voorbeeld:

Schermafbeelding van een absolute opsplitsing van een decompositieboom.

In de voorgaande schermopname kijken we naar de verkoop van videogames in Noord-Amerika. Eerst splitsen we de structuur op naam van uitgever en zoomen we vervolgens in op Nintendo. Het selecteren van Hoge waarde zorgt ervoor dat Platform is Nintendo wordt uitgevouwen. Omdat Nintendo (de uitgever) alleen voor Nintendo-consoles ontwikkelt, is er maar één waarde aanwezig, dus dat is niet zeker de hoogste waarde.

Toch is het een interessantere splitsing om te kijken naar welke hoge waarde opvalt ten opzichte van andere waarden in dezelfde kolom. Als we het analysetype wijzigen van Absoluut in Relatief, krijgen we het volgende resultaat voor Nintendo:

Schermopname van een relatieve splitsing in een decompositieboom.

Deze keer is de aanbevolen waarde Platform binnen Game Genre. Platform levert geen hogere absolute waarde op dan Nintendo; $ 19.950.000 versus $ 46.950.000. Toch is het een waarde die opvalt.

Om precies te zijn, omdat er 10 gamegenre waarden zijn, zou de verwachte waarde voor Platform 4,6 miljoen USD bedragen als ze gelijkmatig zijn gesplitst. Omdat Platform een waarde van bijna 20 miljoen USD heeft, is dat een interessant resultaat, omdat het vier keer hoger is dan het verwachte resultaat.

De berekening is als volgt:

Verkopen in Noord-Amerika per platform / Abs(Avg(Verkopen in Noord-Amerika per gamegenre))
vs.
Noord-Amerika verkoop voor Nintendo /Abs(Avg(Noord-Amerika Sales for Platform))

Dit vertaalt zich in:

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

Als u liever geen AI-splitsingen in de boom gebruikt, kunt u deze ook uitschakelen onder de opties voor Analyseopmaak:

Schermopname waarop te zien is hoe de AI-split in een decompositieboom wordt uitgeschakeld.

Boominteracties met AI-splits

U kunt meerdere volgende AI-niveaus hebben. U kunt ook verschillende soorten AI-niveaus combineren (van hoge waarde tot lage waarde en terug naar hoge waarde):

Schermafbeelding van een decompositieboom met meerdere AI-paden.

Als u een ander knooppunt in de structuur selecteert, worden de AI-splitsingen opnieuw berekend. In het volgende voorbeeld hebben we het geselecteerde knooppunt in het niveau Prognose-bias gewijzigd. De volgende niveaus veranderen om de juiste hoge en lage waarden te verkrijgen.

Screenshot van AI-interacties in de decompositieboom.

AI-niveaus worden ook opnieuw berekend wanneer u met een andere visual een kruisfilter toepast op de decompositieboom. In het volgende voorbeeld zien we dat onze backorder % het hoogst is voor Plant 0477.

Schermopname van de hoofdoorzaakanalyse met alle maanden geselecteerd.

Als we echter april selecteren in het staafdiagram, verandert de hoogste waarde naar producttype Advanced Surgical. In dit geval zijn het niet alleen de knooppunten die opnieuw zijn gerangschikt, maar een andere kolom is gekozen.

Schermopname van de hoofdoorzaakanalyse met alleen de maand april geselecteerd.

Als u wilt dat AI-niveaus zich gedragen als niet-AI-niveaus, selecteert u de gloeilamp om het gedrag terug te keren naar de standaardinstelling.

Hoewel meerdere AI-niveaus aan elkaar kunnen worden gekoppeld, kan een niet-AI-niveau geen AI-niveau volgen. Als we een handmatige splitsing uitvoeren na een AI-splitsing, verdwijnt de gloeilamp van het AI-niveau en wordt het niveau omgezet in een normaal niveau.

Vergrendelen

Een maker van inhoud kan niveaus vergrendelen voor rapportgebruikers. Wanneer een niveau is vergrendeld, kan het niet worden verwijderd of gewijzigd. Een consument kan verschillende paden binnen het vergrendelde niveau verkennen, maar het niveau zelf kan niet worden gewijzigd. Als maker kunt u de muisaanwijzer op bestaande niveaus bewegen om het vergrendelingspictogram te zien. U kunt zoveel niveaus vergrendelen als u wilt, maar u kunt geen ontgrendelde niveaus hebben die voorafgaan aan vergrendelde niveaus.

In het volgende voorbeeld zijn de eerste twee niveaus vergrendeld. Rapportgebruikers kunnen niveaus 3 en 4 wijzigen en later zelfs nieuwe niveaus toevoegen. De eerste twee niveaus kunnen echter niet worden gewijzigd.

Schermafbeelding van vergrendelingsniveaus in een decompositieboom.

Overwegingen en beperkingen

Het maximum aantal niveaus voor de boomstructuur is 50. Het maximum aantal gegevenspunten dat u tegelijk in de structuur kunt visualiseren, is 5000. We kapen niveaus af om top n weer te geven. Momenteel is de hoogste n per niveau ingesteld op 10.

De decompositieboom wordt niet ondersteund in de volgende scenario’s:

  • Lokaal geïnstalleerde Analysis Services

AI-splitsingen worden niet ondersteund in de volgende scenario's:

  • Azure Analysis Services
  • Power BI Report Server
  • Publiceren op internet
  • Complexe metingen en metingen van uitbreidingsschema's in Analyseren

Andere beperkingen:

  • Ondersteuning binnen Q&A