Tworzenie i wyświetlanie wizualizacji drzewa dekompozycji w usłudze Power BI

Dotyczy:✅ Power BI Desktop i usługa Power BI

Wizualizacja drzewa dekompozycji w usłudze Power BI umożliwia wizualizowanie danych w wielu wymiarach. Automatycznie agreguje dane i umożliwia przechodzenie do szczegółów wymiarów w dowolnej kolejności. Jest to również wizualizacja sztucznej inteligencji (AI), dzięki czemu możesz poprosić o znalezienie następnego wymiaru, w którym należy przejść do szczegółów na podstawie określonych kryteriów. To narzędzie jest przydatne w przypadku eksploracji ad hoc i przeprowadzania analizy głównej przyczyny.

W tym samouczku wykorzystano dwa przykłady:

• Scenariusz łańcucha dostaw, który analizuje procent produktów, które firma ma na zamówienie (poza zapasami).
• Scenariusz sprzedaży przedstawiający sprzedaż gier wideo w podziale na wiele czynników, takich jak gatunek gry i wydawca.

W programie Power BI Desktop można pobrać semantyczny model scenariusza łańcucha dostaw. Jeśli chcesz użyć usługi Power BI, pobierz plik Supply Chain Sample.pbix, a następnie przekaż go do obszaru roboczego w usłudze Power BI.

Wprowadzenie

Wybierz ikonę drzewa dekompozycji w okienku Wizualizacje .

Wizualizacja wymaga dwóch typów danych wejściowych:

• Analizuj: metryka, którą chcesz przeanalizować. Musi to być miara lub agregacja.
• Wyjaśnij według: co najmniej jeden wymiar, który chcesz szczegółowo analizować.

Po przeciągnięciu miary do obszaru pola wizualizacja zostanie zaktualizowana w celu zaprezentowania zagregowanej miary. W poniższym przykładzie przedstawiamy średni odsetek produktów w zaległych zamówieniach (5,07%).

Następnym krokiem jest dodanie co najmniej jednego wymiaru, do którego chcesz przejść do szczegółów. Dodaj te pola do sekcji Wyjaśnij według. Zwróć uwagę, że obok węzła głównego pojawi się znak plus . Wybranie + umożliwia wybranie pola, w które chcesz się zagłębić (możesz zagłębiać się w pola w dowolnej kolejności).

Wybranie pozycji Obciążenie prognozy powoduje rozwinięcie drzewa i podział miary według wartości w kolumnie. Ten proces można powtórzyć, wybierając inny węzeł, do którego chcesz przejść do szczegółów.

Wybranie węzła z ostatniego poziomu filtruje krzyżowo dane. Wybranie węzła z wcześniejszego poziomu zmienia ścieżkę.

Interakcja z innymi elementami wizualnymi powoduje filtrowanie krzyżowe drzewa dekompozycji. W rezultacie kolejność węzłów w obrębie poziomów może się zmienić.

Aby wyświetlić inny scenariusz, w poniższym przykładzie przedstawiono sprzedaż gier wideo według wydawcy.

Gdy zastosujemy filtrowanie krzyżowe drzewa według Ubisoft, ścieżka zaktualizuje się, pokazując, że sprzedaż Xbox spada z pierwszego na drugie miejsce, ustępując PlayStation.

Jeśli następnie przefiltrujemy krzyżowo drzewo według Nintendo, sprzedaż xbox jest pusta, ponieważ nie ma gier Nintendo opracowanych dla konsoli Xbox. Konsola Xbox wraz z następującą po niej ścieżką zostaje odfiltrowana z widoku.

Pomimo zniknięcia ścieżki istniejące poziomy (w tym przypadku Gatunek gier) pozostają przypięte na drzewie. Wybranie węzła Nintendo powoduje automatyczne rozwinięcie drzewa do gatunku gry.

Podziały sztucznej inteligencji

Możesz użyć podziałów sztucznej inteligencji , aby dowiedzieć się, gdzie należy szukać dalej w danych. Te podziały są wyświetlane w górnej części listy i są oznaczone żarówką. Podziały ułatwiają automatyczne znajdowanie wysokich i niskich wartości w danych.

Analiza może działać na dwa sposoby w zależności od preferencji. Ponownie korzystając z przykładu łańcucha dostaw, domyślne zachowanie jest następujące:

• Wartość najwyższa: rozważa wszystkie dostępne pola i określa, do szczegółów którego z nich należy przejść, aby uzyskać najwyższą wartość analizowanej miary.
• Niska wartość: Uwzględnia wszystkie dostępne pola i określa, które z nich należy drążyć, aby uzyskać najniższą wartość analizowanej miary.

Wybierz pozycję Wysoka wartość przy użyciu znaku plus obok pozycji Sporadyczne. Zostanie wyświetlona nowa kolumna oznaczona jako Typ produktu.

Obok Typ produktu pojawia się ikona żarówki, co oznacza, że ta kolumna została podzielona przez AI. Drzewo zawiera również przerywaną linię wskazującą węzeł Monitorowanie pacjenta, oznaczający najwyższą wartość zaległych zamówień (9,2%).

Najedź kursorem na żarówkę, aby wyświetlić podpowiedź. W tym przykładzie podpowiedź brzmi: „Odsetek pozycji w zaległym zamówieniu jest najwyższy, gdy typ produktu to monitorowanie pacjenta”.

Wizualizację można skonfigurować tak, aby znajdować względne podziały sztucznej inteligencji, a nie bezwzględne .

Tryb względny szuka wysokich wartości wyróżniających się (w porównaniu z resztą danych w kolumnie). Ponownie przyjrzyjmy się sprzedaży gier wideo jako przykładu:

Na powyższym zrzucie ekranu przyglądamy się sprzedaży gier wideo w Ameryce Północnej. Najpierw dzielimy drzewo według Nazwy wydawcy, a następnie przechodzimy do Nintendo. Wybranie pozycji Wysoka wartość powoduje rozszerzenie Platform to Nintendo . Ponieważ Nintendo (wydawca) tworzy gry wyłącznie na konsole Nintendo, występuje tylko jedna wartość, więc nie dziwi, że jest to najwyższa wartość.

Niemniej jednak jest to bardziej interesujący podział, aby przyjrzeć się temu, która wysoka wartość wyróżnia się względem innych wartości w tej samej kolumnie. Jeśli zmienimy typ analizy z Bezwzględny na Względny, otrzymamy następujący wynik dla Nintendo:

Tym razem zalecaną wartością jest Platforma w ramach gatunku gry. Platforma nie osiąga wyższej wartości bezwzględnej niż Nintendo; $19,950,000 vs. $46,950,000. Niemniej jednak jest to wartość, która wyróżnia się.

Dokładniej mówiąc, ponieważ istnieje 10 wartości zmiennej „gatunek gry”, oczekiwana wartość dla platformy wynosiłaby 4,6 mln USD, gdyby były one rozłożone równomiernie. Ponieważ platforma ma wartość prawie 20 milionów USD, jest to interesujący wynik, ponieważ jest cztery razy wyższy niż oczekiwany wynik.

Obliczenie jest następujące:

Sprzedaż w Ameryce Północnej według platformy / Abs(Avg(Sprzedaż w Ameryce Północnej według gatunku))
kontra
Sprzedaż dla Nintendo w Ameryce Północnej / Abs(Avg(Sprzedaż dla platformy w Ameryce Północnej))

Co przekłada się na:

19 550 000 / (19 550 000 + 11 140 000 + ... + 470 000 + 60 000 /10) = 4,25x
kontra
46 950 000/ (46 950 000/1) = 1x

Jeśli wolisz nie używać żadnych podziałów sztucznej inteligencji w drzewie, możesz je również wyłączyć w obszarze Opcje formatowania analizy :

Interakcje drzewa z podziałami AI

Można mieć wiele kolejnych poziomów sztucznej inteligencji. Możesz również mieszać różne rodzaje poziomów sztucznej inteligencji (od wysokiej wartości do niskiej wartości i z powrotem do wysokiej wartości):

Jeśli wybierzesz inny węzeł w drzewie, podziały AI zostaną przeliczone od nowa. W poniższym przykładzie zmieniliśmy wybrany węzeł na poziomie Obciążenie prognozy. Kolejne poziomy zmieniają się, aby uzyskać poprawne wysokie i niskie wartości.

Poziomy sztucznej inteligencji są również ponownie obliczane podczas filtrowania krzyżowego drzewa dekompozycji przez inną wizualizację. W poniższym przykładzie widzimy, że nasz odsetek zamówień oczekujących jest najwyższy w zakładzie nr 0477.

Jeśli jednak wybierzemy kwiecień na wykresie słupkowym, najwyższe zmiany w typie produktu to Advanced Surgical. W tym przypadku nie tylko węzły zostały ponownie uporządkowane, ale wybrano inną kolumnę.

Jeśli chcesz, aby poziomy AI zachowywały się jak poziomy bez AI, wybierz ikonę żarówki, aby przywrócić domyślne działanie.

Mimo że wiele poziomów sztucznej inteligencji można połączyć ze sobą, poziom bez sztucznej inteligencji nie może podążać za poziomem sztucznej inteligencji. Jeśli po podziale wykonanym przez AI wykonamy podział ręczny, ikona żarówki na poziomie AI zniknie, a poziom stanie się zwykłym poziomem.

Blokowanie

Autor zawartości może blokować poziomy dla odbiorców raportu. Gdy poziom jest zablokowany, nie można go usunąć ani zmienić. Użytkownik może eksplorować różne ścieżki na zablokowanym poziomie, ale nie może zmienić samego poziomu. Jako twórca możesz umieścić wskaźnik myszy na istniejących poziomach, aby wyświetlić ikonę blokady. Możesz zablokować dowolną liczbę poziomów, ale nie można odblokować poziomów poprzedzających zablokowane poziomy.

W poniższym przykładzie pierwsze dwa poziomy są zablokowane. Użytkownicy raportów mogą zmieniać poziomy 3 i 4, a nawet dodawać nowe poziomy później. Nie można jednak zmienić dwóch pierwszych poziomów.

Rozważania i ograniczenia

Maksymalna liczba poziomów drzewa wynosi 50. Maksymalna liczba punktów danych, które można wizualizować jednocześnie w drzewie, wynosi 5000. Ograniczamy liczbę poziomów tak, aby wyświetlić tylko pierwsze n. Obecnie wartość „top n” dla każdego poziomu jest ustawiona na 10.

Drzewo dekompozycji nie jest obsługiwane w następujących scenariuszach:

• Lokalne wdrożenie usług Analysis Services

Podziały sztucznej inteligencji nie są obsługiwane w następujących scenariuszach:

• Azure Analysis Services
• Serwer raportów usługi Power BI
• Publikowanie w sieci Web
• Złożone miary i miary z schematów rozszerzeń w Analyze

Inne ograniczenia:

• Wsparcie w sekcji Q&A

Powiązana zawartość

• Tworzenie i używanie wykresów kołowych i pierścieniowych w usłudze Power BI
• Dostosowywanie okienka Wizualizacje w programie Power BI Desktop i usłudze Power BI