Membuat dan melihat visual pohon dekomposisi di Power BI

BERLAKU UNTUK: Power BI Desktop layanan Power BI

Visual pohon dekomposisi di Power BI memungkinkan Anda memvisualisasikan data di beberapa dimensi. Ini secara otomatis menggabungkan data dan memungkinkan Anda menelusuri paling detail dimensi Anda dalam urutan apa pun. Ini juga merupakan visualisasi kecerdasan buatan (AI), sehingga Anda dapat memintanya untuk menemukan dimensi berikutnya untuk menelusuri berdasarkan kriteria tertentu. Alat ini sangat berharga untuk eksplorasi ad hoc dan melakukan analisis akar penyebab.

Cuplikan layar memperlihatkan pohon dekomposisi penuh.

Tutorial ini menggunakan dua contoh:

  • Skenario rantai pasokan yang menganalisis persentase produk yang dimiliki perusahaan pada backorder (kehabisan stok).
  • Skenario penjualan yang memecah penjualan video game dengan berbagai faktor seperti genre game dan penerbit.

Untuk Power BI Desktop, Anda dapat mengunduh model semantik skenario rantai pasokan. Jika Anda ingin menggunakan layanan Power BI, unduh Supply Chain Sample.pbix, lalu unggah ke ruang kerja di layanan Power BI.

Catatan

Untuk berbagi konten (atau untuk kolega tanpa hak edit untuk melihat konten di luar ruang kerja saya pribadi Anda) kedua pengguna memerlukan lisensi Power BI Pro atau Premium Per Pengguna (PPU), ATAU konten harus berada di ruang kerja pada kapasitas (Fabric F64+ atau Power BI Premium (P)). Ruang kerja PPU berfungsi seperti kapasitas dalam hal ketersediaan fitur. Pengguna gratis hanya dapat mengakses konten yang tersedia pada kapasitas.

Memulai

Pilih ikon pohon dekomposisi dari panel Visualisasi .

Cuplikan layar cap air pohon dekomposisi.

Visualisasi memerlukan dua jenis input:

  • Analisis: metrik yang ingin Anda analisis. Ini harus berupa ukuran atau agregat.
  • Jelaskan Menurut: satu atau beberapa dimensi yang ingin Anda telusuri paling detail.

Setelah Anda menyeret ukuran Anda ke bidang dengan baik, pembaruan visual untuk menampilkan ukuran agregat. Dalam contoh berikut, kami memvisualisasikan % rata-rata produk pada backorder (5,07%).

Cuplikan layar simpul akar pohon dekomposisi.

Langkah selanjutnya adalah menambahkan satu atau beberapa dimensi di mana Anda ingin menelusuri paling detail. Tambahkan bidang ini ke wadah Jelaskan menurut. Perhatikan bahwa tanda plus muncul di samping simpul akar Anda. Memilih + memungkinkan Anda memilih bidang mana yang ingin Anda telusuri (Anda bisa menelusuri bidang dalam urutan apa pun yang Anda inginkan).

Cuplikan layar memperlihatkan ikon plus dipilih yang menampilkan opsi dari daftar Jelaskan menurut.

Memilih bias Prakiraan menghasilkan pohon yang meluas dan memecah pengukuran menurut nilai di kolom. Anda dapat mengulangi proses ini dengan memilih simpul lain untuk dibor.

Cuplikan layar ekspansi pohon dekomposisi.

Memilih simpul dari tingkat terakhir memfilter silang data. Memilih simpul dari tingkat sebelumnya akan mengubah jalur.

Animasi memperlihatkan memilih simpul dari tingkat sebelumnya dan bagaimana perubahan tampilan untuk memperlihatkan simpul anak-anaknya.

Berinteraksi dengan visual lain memfilter silang pohon dekomposisi. Urutan simpul dalam tingkatan dapat berubah sebagai hasilnya.

Untuk menampilkan skenario yang berbeda, contoh berikut melihat penjualan video game oleh penerbit.

Animasi memperlihatkan pemilihan filter silang yang memengaruhi simpul mana yang ditampilkan.

Ketika kita memfilter silang pohon dengan Ubisoft, jalur diperbarui untuk menampilkan penjualan Xbox yang bergerak dari tempat pertama ke kedua, dilampih oleh PlayStation.

Jika kita kemudian memfilter silang pohon oleh Nintendo, penjualan Xbox kosong karena tidak ada game Nintendo yang dikembangkan untuk Xbox. Xbox, bersama dengan jalur berikutnya, akan difilter dari tampilan.

Meskipun jalur menghilang, level yang ada (dalam hal ini, Game Genre) tetap disematkan di pohon. Oleh karena itu, memilih simpul Nintendo secara otomatis memperluas pohon ke Genre Game.

Pemisahan AI

Anda dapat menggunakan Pemisahan AI untuk mencari tahu di mana Anda akan melihat berikutnya dalam data. Pemisahan ini muncul di bagian atas daftar dan ditandai dengan bola lampu. Pemisahan ada untuk membantu Anda menemukan nilai tinggi dan rendah dalam data, secara otomatis.

Analisis dapat bekerja dengan dua cara tergantung pada preferensi Anda. Menggunakan sampel rantai pasokan lagi, perilaku defaultnya adalah sebagai berikut:

  • Nilai Tinggi: Mempertimbangkan semua bidang yang tersedia dan menentukan mana yang akan dibor untuk mendapatkan nilai tertinggi dari ukuran yang dianalisis.
  • Nilai Rendah: Mempertimbangkan semua bidang yang tersedia dan menentukan mana yang akan dibor untuk mendapatkan nilai terendah dari ukuran yang dianalisis.

Pilih Nilai Tinggi menggunakan tanda plus di samping Terputus-putus. Kolom baru bertanda Jenis Produk muncul.

Cuplikan layar pemisahan AI pohon dekomposisi.

Bola lampu muncul di samping Jenis Produk yang menunjukkan kolom ini adalah pemisahan AI. Pohon ini juga menyediakan garis putus-putus yang merekomendasikan simpul Pemantauan Pasien, menunjukkan nilai tertinggi backorder (9,2%).

Arahkan mouse ke atas bola lampu untuk melihat tipsalat. Dalam contoh ini, tipsalat adalah "% pada backorder tertinggi ketika Jenis Produk adalah Pemantauan Pasien".

Anda dapat mengonfigurasi visual untuk menemukan pemisahan AI Relatif dibandingkan dengan yang Absolut.

Mode relatif mencari nilai tinggi yang menonjol (dibandingkan dengan data lainnya di kolom). Mari kita lihat lagi penjualan video game sebagai contoh:

Cuplikan layar pemisahan absolut pohon dekomposisi.

Pada cuplikan layar sebelumnya, kita melihat penjualan video game Amerika Utara. Pertama-tama kita membagi pohon dengan Nama Penerbit, lalu menelusuri ke Nintendo. Memilih hasil Nilai Tinggi di Platform adalah Nintendo berkembang. Karena Nintendo (penerbit) hanya berkembang untuk konsol Nintendo, hanya ada satu nilai yang ada, jadi itu tidak mengherankan nilai tertinggi.

Namun demikian, ini adalah pemisahan yang lebih menarik untuk melihat nilai tinggi mana yang menonjol relatif terhadap nilai lain dalam kolom yang sama. Jika kita mengubah jenis Analisis dari Absolut menjadi Relatif, kita mendapatkan hasil berikut untuk Nintendo:

Cuplikan layar pemisahan relatif pohon dekomposisi.

Kali ini, nilai yang disarankan adalah Platform dalam Genre Game. Platform tidak menghasilkan nilai absolut yang lebih tinggi daripada Nintendo; $ 19.950.000 vs $ 46.950.000. Namun demikian, itu adalah nilai yang menonjol.

Lebih tepatnya, karena ada 10 nilai Genre Game, nilai yang diharapkan untuk Platform akan menjadi 4,6 juta USD jika dibagi secara merata. Karena Platform memiliki nilai hampir 20 juta USD, itu adalah hasil yang menarik, karena empat kali lebih tinggi dari hasil yang diharapkan.

Perhitungannya adalah sebagai berikut:

Penjualan Amerika Utara untuk Platform / Abs(Rata-rata(Penjualan Amerika Utara untuk Genre Game))
vs.
Penjualan Amerika Utara untuk Nintendo / Abs(Avg(Penjualan Amerika Utara untuk Platform))

Yang diterjemahkan ke:

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

Jika Anda lebih suka tidak menggunakan pemisahan AI apa pun di pohon, Anda juga dapat menonaktifkannya di bawah opsi Pemformatan analisis :

Cuplikan layar menonaktifkan pemisahan AI di pohon dekomposisi.

Interaksi pohon dengan pemisahan AI

Anda dapat memiliki beberapa tingkat AI berikutnya. Anda juga dapat mencampur berbagai jenis tingkat AI (berubah dari nilai tinggi ke nilai rendah dan kembali ke nilai tinggi):

Cuplikan layar pohon dekomposisi dengan beberapa jalur AI.

Jika Anda memilih simpul yang berbeda di pohon, Pemisahan AI menghitung ulang dari awal. Dalam contoh berikut, kami mengubah simpul yang dipilih di tingkat Bias Prakiraan . Tingkat berikutnya berubah untuk menghasilkan nilai tinggi dan rendah yang benar.

Cuplikan layar interaksi AI pohon dekomposisi.

Tingkat AI juga dihitung ulang saat Anda memfilter silang pohon dekomposisi dengan visual lain. Dalam contoh berikut, kita dapat melihat bahwa backorder kami % tertinggi untuk Plant #0477.

Cuplikan layar memperlihatkan Analisis Akar Masalah dengan semua bulan dipilih.

Namun, jika kita memilih April di bagan batang, perubahan tertinggi pada Jenis Produk adalah Bedah Tingkat Lanjut. Dalam hal ini, bukan hanya simpul yang diurutkan ulang, tetapi kolom yang berbeda dipilih.

Cuplikan layar memperlihatkan Analisis Akar Masalah hanya dengan bulan April yang dipilih.

Jika Anda ingin tingkat AI bereaksi seperti tingkat non-AI, pilih bola lampu untuk mengembalikan perilaku ke default.

Meskipun beberapa tingkat AI dapat dirangkai bersama-sama, tingkat non-AI tidak dapat mengikuti tingkat AI. Jika kita melakukan pemisahan manual setelah pemisahan AI, bola lampu dari tingkat AI menghilang dan tingkat berubah menjadi tingkat normal.

Penguncian

Pembuat konten dapat mengunci tingkat untuk konsumen laporan. Saat level dikunci, level tidak dapat dihapus atau diubah. Konsumen dapat menjelajahi jalur yang berbeda dalam tingkat terkunci, tetapi mereka tidak dapat mengubah tingkat itu sendiri. Sebagai pembuat, Anda dapat mengarahkan mouse ke atas tingkat yang ada untuk melihat ikon kunci. Anda dapat mengunci level sebanyak yang Anda inginkan, tetapi Anda tidak dapat membuka level sebelum level terkunci.

Dalam contoh berikut, dua tingkat pertama dikunci. Konsumen laporan dapat mengubah tingkat 3 dan 4, dan bahkan menambahkan tingkat baru setelahnya. Namun, dua tingkat pertama tidak dapat diubah.

Cuplikan layar tingkat penguncian di pohon dekomposisi.

Pertimbangan dan batasan

Jumlah maksimum tingkat untuk pohon adalah 50. Jumlah maksimum titik data yang dapat Anda visualisasikan pada satu waktu di pohon adalah 5.000. Kami memotong level untuk menunjukkan n teratas. Saat ini n teratas per level diatur ke 10.

Pohon dekomposisi tidak didukung dalam skenario berikut:

  • Analysis Services Lokal

Pemisahan AI tidak didukung dalam skenario berikut:

  • Azure Analysis Services
  • Power BI Report Server
  • Terbitkan ke web
  • Langkah-langkah dan langkah-langkah kompleks dari skema ekstensi dalam Analisis

Batasan lainnya:

  • Dukungan di dalam Tanya Jawab

Konten terkait

  • Last updated on