Typy přehledů podporované v Power BI

PLATÍ PRO: služba Power BI pro firemní uživatele služba Power BI pro návrháře a vývojářePower BI Desktop vyžaduje licenci Pro nebo Premium.

Požádejte Power BI, aby se podíval na vaše data a našel zajímavé trendy a vzory. Tyto trendy a vzory se zobrazují jako vizuály označované jako Přehledy. Přehledy jsou k dispozici pro vizuály na řídicích panelech, vizuálech v sestavách a na celých stránkách sestavy.

Informace o používání řídicího panelu Přehledy najdete v tématu Zobrazení přehledů dat na dlaždicích řídicích panelů pomocí Power BI.

Jak Přehledy funguje?

Power BI vyhledá různé podmnožiny sémantického modelu a použije sadu sofistikovaných algoritmů ke zjištění potenciálně zajímavých přehledů. Můžete spustit Přehledy na dlaždicích řídicích panelů, vizuálech sestav a stránkách sestavy.

Terminologie

Power BI používá statistické algoritmy k odkrytí Přehledy. Algoritmy jsou uvedeny a popsány v další části tohoto článku. Než se k algoritmům dostaneme, tady jsou definice některých termínů, které by mohly být neznámé.

• Míra – Míra je kvantitativní (číselné) pole, které lze použít k výpočtům. Mezi běžné výpočty patří součet, průměr a minimum. Pokud například naše společnost vyrábí a prodává skateboardy, naše míry mohou být počet prodaných skateboardů a průměrný zisk za rok.

• Dimenze – Dimenze jsou kategorická (textová) data. Dimenze popisuje osobu, objekt, položku, produkty, místo a čas. V sémantickém modelu představují dimenze způsob, jak seskupit míry do užitečných kategorií. U naší skateboardové společnosti můžou některé rozměry zahrnovat pohled na prodej (míru) podle modelu, barvy, země/oblasti nebo marketingové kampaně.

• Korelace – Korelace nám říká, jak souvisí chování věcí. Pokud jsou jejich vzorce nárůstu a poklesu podobné, jsou pozitivně korelovány. Pokud jsou jejich vzory opačné, jsou negativně korelovány. Například prodej červených skateboardů se zvyšuje pokaždé, když spustíme televizní marketingovou kampaň. Prodej červených skateboardů a televizní marketingové kampaně jsou pozitivně korelovány.

• Časová řada – časová řada je způsob zobrazení času jako po sobě jdoucích datových bodů. Tyto datové body můžou být přírůstky, jako jsou sekundy, hodiny, měsíce nebo roky.

• Spojitá proměnná – spojitá proměnná může být libovolná hodnota mezi minimálním a maximálním limitem, jinak se jedná o diskrétní proměnnou. Příklady jsou teplota, hmotnost, věk a čas. Spojité proměnné můžou obsahovat zlomky nebo části hodnoty. Celkový počet prodaných modrých skateboardů je diskrétní proměnná, protože nemůžeme prodávat polovinu skateboardu.

Jaké typy přehledů můžete najít?

V sestavách Power BI aktivně provádí analýzy anomálií, trendů a klíčových ukazatelů výkonu. U dlaždic řídicího panelu může Power BI najít 10 typů Přehledy.

Odlehlé hodnoty kategorií (nahoře/dole)

Zvýrazní případy, kdy jedna nebo dvě kategorie mají větší hodnoty než jiné kategorie.

Změna bodů v časové řadě

Zvýrazní, když v časových řadách dat dochází k významným změnám trendů.

Korelace

Zjistí případy, kdy více měr zobrazuje podobný vzor nebo trend při vykreslení proti kategorii nebo hodnotě v sémantickém modelu.

Nízký rozptyl

Zjistí případy, kdy datové body pro dimenzi nejsou daleko od průměru, takže rozptyl je nízký. Řekněme, že máte míru "sales" a dimenzi "region". A když se podíváte na oblast, zjistíte, že mezi datovými body a průměrem (datových bodů) je malý rozdíl. Přehled se aktivuje, když je odchylka prodeje napříč všemi oblastmi nižší než prahová hodnota. Jinými slovy, pokud jsou prodeje podobné napříč všemi oblastmi.

Většina (hlavní faktory)

Najde případy, kdy většinu celkové hodnoty lze připsat jednomu faktoru při rozpisu podle jiné dimenze.

Outliers

Tento typ přehledu používá model clusteringu ke zjištění odlehlých hodnot, které nesouvisí s časovými údaji v datech řad. Odlehlé hodnoty zjistí, kdy se určité kategorie s hodnotami výrazně liší od ostatních kategorií.

Celkové trendy v časových řadách

Rozpozná v datech časových řad vzestupné nebo klesající trendy.

Sezónnost v časových řadách

Najde pravidelné vzory v datech časových řad, jako jsou týdenní, měsíční nebo roční sezónnost.

Stabilní podíl

Zvýrazňuje případy, kdy existuje korelace nadřazenosti a podřízenosti mezi podílem podřízené hodnoty ve vztahu k celkové hodnotě nadřazené položky v rámci souvislé proměnné. Přehled stabilního sdílení se vztahuje na kontext míry, dimenze a jiné dimenze data a času. Tento přehled se aktivuje, když má konkrétní hodnota dimenze, například východní oblast, stabilní procento celkového prodeje v rámci dané dimenze data a času.

Přehled stabilního podílu se podobá přehledu nízké odchylky, protože obě souvisejí s nedostatkem rozptylu hodnoty v čase. Přehled stabilního podílu ale měří nedostatek rozptylu procentuální hodnoty v celkovém čase, zatímco přehled nízké odchylky měří nedostatek rozptylu absolutních hodnot měr v rámci dimenze.

Odlehlé hodnoty časových řad

U dat napříč časovými řadami zjistí, kdy se konkrétní data nebo časy s hodnotami výrazně liší od ostatních hodnot data a času.

Související obsah

• Zobrazení přehledů dat na dlaždicích řídicích panelů pomocí Power BI

Máte ještě další otázky? Zeptejte se Komunita Power BI.