Criar e exibir visuais de árvore de decomposição no Power BI

Aplica-se a:✅ Power BI Desktop e serviço do Power BI

O visual da árvore de decomposição no Power BI permite que você visualize os dados em várias dimensões. Ele agrega dados automaticamente e permite que você detalhe suas dimensões em qualquer ordem. Também é uma visualização de IA (inteligência artificial), para que você possa pedir que ela encontre a próxima dimensão na qual fazer drill down com base em determinados critérios. Essa ferramenta é valiosa para exploração ad hoc e realização de análise de causa raiz.

Captura de tela mostrando uma árvore de decomposição completa.

Este tutorial usa dois exemplos:

  • Um cenário de cadeia de suprimentos que analisa o percentual de produtos que uma empresa tem em backorder (fora do estoque).
  • Um cenário de vendas que divide as vendas de videogames por vários fatores, como gênero e distribuidor do jogo.

Para o Power BI Desktop, você pode baixar o modelo semântico de cenário da cadeia de suprimentos. Se você quiser usar o serviço do Power BI, baixe Supply Chain Sample.pbix e carregue-o em um workspace no serviço do Power BI.

Observação

Para compartilhar conteúdo ou para que um colega sem permissões de edição visualize conteúdo fora do seu My workspace pessoal, ambos os usuários precisam ter uma licença Power BI Pro ou Premium Per User (PPU), OU o conteúdo deve estar em um workspace em uma capacidade dedicada (Fabric F64+ ou Power BI Premium (P)). O PPU desbloqueia recursos Premium para o usuário do PPU, mas os usuários gratuitos ainda só podem consumir conteúdo armazenado em uma capacidade.

Introdução

Selecione o ícone de árvore de decomposição no painel Visualizações .

Captura de tela da marca d'água da árvore de decomposição.

A visualização requer dois tipos de entrada:

  • Analisar: a métrica que você deseja analisar. Deve ser uma medida ou uma agregação.
  • Explicar por meio de: uma ou mais dimensões em que você deseja aprofundar a análise.

Depois de arrastar a medida para o campo, as atualizações visuais mostram a medida agregada. No exemplo a seguir, estamos visualizando o percentual médio de produtos em atraso (5,07%).

Captura de tela do nó raiz de uma árvore de decomposição.

A próxima etapa é adicionar uma ou mais dimensões nas quais você deseja aprofundar a análise. Adicione esses campos ao bucket Explicar por. Observe que um sinal de adição aparece ao lado do nó raiz. Selecionar o + permite escolher em qual campo você deseja aprofundar (você pode aprofundar nos campos em qualquer ordem).

Captura de tela mostrando o ícone de mais selecionado, que exibe opções na lista

Selecionar Desvio de previsão resulta na expansão da árvore e na divisão da medida pelos valores na coluna. Você pode repetir esse processo escolhendo outro nó no qual fazer drill.

Captura de tela de uma expansão de árvore de decomposição.

Ao selecionar um nó no último nível, aplica-se um filtro cruzado aos dados. A seleção de um nó de um nível anterior altera o caminho.

A animação mostra a seleção de um nó de um nível anterior e como isso altera a exibição para mostrar seus nós filhos.

Interagir com outros visuais filtra de forma cruzada a árvore de decomposição. Como resultado, a ordem dos nós nos níveis pode ser alterada.

Para mostrar um cenário diferente, o exemplo a seguir analisa as vendas de videogames por publicador.

A animação mostra a seleção de filtros cruzados que afetam os nós exibidos.

Quando aplicamos o filtro cruzado na árvore por Ubisoft, o caminho é atualizado para mostrar que as vendas do Xbox passam do primeiro para o segundo lugar, sendo ultrapassadas pelas do PlayStation.

Se então filtrarmos a árvore pela Nintendo, as vendas do Xbox estarão em branco, pois não há jogos da Nintendo desenvolvidos para Xbox. Xbox, juntamente com o caminho subsequente, é removido da exibição.

Apesar do caminho desaparecer, os níveis existentes (nesse caso, Gênero de Jogo) permanecem fixados na árvore. Portanto, selecionar o nó Nintendo expande automaticamente a árvore para Game Genre.

Divisões de IA

Você pode usar AI Splits para identificar onde procurar a seguir nos dados. Essas divisões aparecem na parte superior da lista e são marcadas com uma lâmpada. As divisões existem para ajudar você a localizar automaticamente valores altos e baixos nos dados.

A análise pode funcionar de duas maneiras, dependendo das suas preferências. Usando o exemplo da cadeia de fornecedores novamente, o comportamento padrão é o seguinte:

  • Valor alto: considera todos os campos disponíveis e determina qual deles analisar para obter o valor mais alto da medida que está sendo analisada.
  • Valor baixo: considera todos os campos disponíveis e determina qual deles analisar para obter o valor mais baixo da medida que está sendo analisada.

Selecione Alto Valor usando o sinal de mais ao lado de Intermitente. Uma nova coluna marcada como Tipo de Produto é exibida.

Captura de tela de uma divisão por IA da árvore de decomposição.

Uma lâmpada aparece ao lado de Tipo de Produto, indicando que esta coluna foi uma separação por IA. A árvore também fornece uma linha pontilhada que recomenda o nó Monitoramento do Paciente, indicando o maior valor de pedidos em atraso (9,2%).

Passe o mouse sobre a lâmpada para ver uma dica de ferramenta. Neste exemplo, a dica é “A % de pedidos em atraso é mais alta quando o Tipo de produto é Monitoramento de pacientes”.

Você pode configurar o visual para localizar divisões de IA Relativas, ao contrário das Absolutas.

O modo relativo procura valores altos que se destacam (em comparação com o restante dos dados na coluna). Vamos examinar as vendas de videogames novamente como um exemplo:

Captura de tela de uma divisão absoluta de árvore de decomposição.

Na captura de tela anterior, estamos analisando as vendas de videogames na América do Norte. Primeiro dividimos a árvore por Nome da Editora e, em seguida, aprofundamos em Nintendo. Selecionar Alto valor faz com que A plataforma é Nintendo seja expandido. Como a Nintendo (a editora) só desenvolve para consoles Nintendo, há apenas um valor presente; portanto, esse é, sem surpresa, o valor mais alto.

No entanto, é uma divisão mais interessante para examinar qual valor alto se destaca em relação a outros valores na mesma coluna. Se alterarmos o Tipo de análise de Absoluta para Relativa, obteremos o seguinte resultado para Nintendo:

Captura de tela de uma divisão relativa da árvore de decomposição.

Desta vez, o valor recomendado é Plataforma dentro do Gênero de jogo. A plataforma não gera um valor absoluto maior do que a Nintendo; $19.950.000 contra $46.950.000. No entanto, é um valor que se destaca.

Mais precisamente, como há 10 valores de Gênero de Jogo, o valor esperado para a Plataforma seria de US$ 4,6 milhões se eles fossem divididos uniformemente. Como a Plataforma tem um valor de quase 20 milhões de DÓLARES, esse é um resultado interessante, pois é quatro vezes maior do que o resultado esperado.

O cálculo é o seguinte:

Vendas da América do Norte para Plataforma / Abs(Avg(Vendas da América do Norte para Gênero de jogo))
vs.
Vendas na América do Norte da Nintendo / Abs(Avg(Vendas na América do Norte por Plataforma))

Que se traduz em:

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

Se você preferir não usar nenhuma divisão por IA na árvore, também pode desativá-las nas opções de Formatação da análise:

Captura de tela mostrando a desativação da divisão por IA em uma árvore de decomposição.

Interações com árvore e segmentações por IA

Você pode ter vários níveis subsequentes de IA. Você também pode combinar diferentes níveis de IA (ir de valor alto para valor baixo e voltar para valor alto):

Captura de tela de uma árvore de decomposição com vários caminhos de IA.

Se você selecionar um nó diferente na árvore, os AI Splits são recalculados do zero. No exemplo a seguir, alteramos o nó selecionado no nível Viés de Previsão. Os níveis subsequentes são alterados para produzir os valores alto e baixo corretos.

Captura de tela das interações de IA da árvore de decomposição.

Os níveis de IA também são recalculados quando você faz a filtragem cruzada da árvore de decomposição com outro visual. No exemplo a seguir, podemos ver que nosso % de backorder é mais alto para a Planta nº 0477.

Captura de tela mostrando a análise de causa raiz com todos os meses selecionados.

No entanto, se selecionarmos Abril no gráfico de barras, as alterações mais altas no Tipo de Produto serão Cirurgia Avançada. Nesse caso, não são apenas os nós que foram reordenados, mas uma coluna diferente foi escolhida.

Captura de tela mostrando a análise de causa raiz apenas com o mês de abril selecionado.

Se você quiser que os níveis de IA se comportem como níveis que não são de IA, selecione a lâmpada para reverter o comportamento para padrão.

Embora vários níveis de IA possam ser encadeados, um nível não IA não pode seguir um nível de IA. Se fizermos uma divisão manual após uma divisão de IA, a lâmpada do nível de IA desaparecerá, e o nível será transformado em um nível normal.

Bloqueio

Um criador de conteúdo pode bloquear níveis para os consumidores de relatórios. Quando um nível é bloqueado, ele não pode ser removido ou alterado. Um consumidor pode explorar caminhos diferentes dentro do nível bloqueado, mas não pode alterar o próprio nível. Como criador, você pode passar o mouse sobre os níveis existentes para ver o ícone de bloqueio. Você pode bloquear quantos níveis quiser, mas não pode ter níveis desbloqueados anteriores aos níveis bloqueados.

No exemplo a seguir, os dois primeiros níveis são bloqueados. Os consumidores de relatório podem alterar os níveis 3 e 4 e até mesmo adicionar novos níveis posteriormente. No entanto, os dois primeiros níveis não podem ser alterados.

Captura de tela dos níveis de bloqueio em uma árvore de decomposição.

Considerações e limitações

O número máximo de níveis para a árvore é 50. O número máximo de pontos de dados que você pode visualizar ao mesmo tempo na árvore é 5.000. Truncamos os níveis para mostrar os n superiores. Atualmente, o valor dos n superiores por nível está definido como 10.

A árvore de decomposição não tem suporte nos seguintes cenários:

  • Analysis Services local

As divisões por IA não têm suporte nos seguintes cenários:

  • Azure Analysis Services
  • Servidor de Relatórios do Power BI
  • Publicar na Web
  • Medidas complexas e medidas de esquemas de extensões em Analisar

Outras limitações:

  • Suporte em Perguntas e respostas