Tipi di informazioni dettagliate supportate da Power BI
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Chiedere a Power BI di esaminare i dati e trovare tendenze e modelli interessanti. Queste tendenze e modelli vengono presentati come oggetti visivi denominati Insights. Le informazioni dettagliate sono disponibili per gli oggetti visivi nei dashboard, negli oggetti visivi nei report e per intere pagine del report.
Per informazioni su come usare informazioni dettagliate sul dashboard, vedere Visualizzare informazioni dettagliate sui dati nei riquadri del dashboard con Power BI.
Come funziona Insights?
Power BI cerca diversi subset del modello semantico e applica un set di algoritmi sofisticati per individuare informazioni potenzialmente interessanti. È possibile eseguire Informazioni dettagliate sui riquadri del dashboard, sugli oggetti visivi del report e sulle pagine del report.
Alcuni termini
Power BI usa algoritmi statistici per individuare Informazioni dettagliate. Gli algoritmi sono elencati e descritti nella sezione successiva di questo articolo. Prima di passare agli algoritmi, ecco le definizioni per alcuni termini che potrebbero non essere familiari.
Measure : una misura è un campo quantitativo (numerico) che può essere usato per eseguire calcoli. I calcoli comuni sono somma, media e minima. Ad esempio, se la nostra azienda produce e vende skateboard, le nostre misure potrebbero essere il numero di skateboard venduti e il profitto medio all'anno.
Dimensione : le dimensioni sono dati categorici (testo). Una dimensione descrive una persona, un oggetto, un elemento, un prodotto, un luogo e un'ora. In un modello semantico le dimensioni sono un modo per raggruppare le misure in categorie utili. Per la nostra azienda di skateboard, alcune dimensioni potrebbero includere l'analisi delle vendite (una misura) per modello, colore, paese/area geografica o campagna di marketing.
Correlazione : una correlazione indica come si correla il comportamento delle cose. Se i loro modelli di aumento e diminuzione sono simili, sono correlati positivamente. Se i loro modelli sono opposti, sono correlati negativamente. Ad esempio, le vendite di skateboard rossi aumentano ogni volta che si esegue una campagna di marketing tv. Le vendite degli skateboard rossi e della campagna di marketing tv sono correlate positivamente.
Serie temporale: una serie temporale è un modo per visualizzare l'ora come punti dati successivi. Questi punti dati possono essere incrementi, ad esempio secondi, ore, mesi o anni.
Variabile continua: una variabile continua può essere qualsiasi valore tra i limiti minimo e massimo, altrimenti si tratta di una variabile discreta. Esempi sono temperatura, peso, età e tempo. Le variabili continue possono includere frazioni o parti del valore. Il numero totale di skateboard blu venduti è una variabile discreta perché non possiamo vendere metà di uno skateboard.
Quali tipi di informazioni dettagliate è possibile trovare?
Per i report, Power BI esegue in modo proattivo analisi per anomalie, tendenze e indicatori KPI. Per i riquadri del dashboard, Power BI può trovare 10 tipi di informazioni dettagliate.
Outlier di categoria (superiore/inferiore)
Evidenzia i casi in cui una o due categorie hanno valori più grandi di altre categorie.
Modificare i punti in una serie temporale
Evidenzia quando si verificano cambiamenti significativi nelle tendenze in una serie temporale di dati.
Correlazione
Rileva i casi in cui più misure mostrano un modello o una tendenza simili quando vengono tracciati in base a una categoria o a un valore nel modello semantico.
Varianza bassa
Rileva i casi in cui i punti dati per una dimensione non sono lontani dalla media, quindi la varianza è bassa. Si supponga di avere la misura "sales" e una dimensione "region". Esaminando l'area si noterà che c'è poca differenza tra i punti dati e la media (dei punti dati). Le informazioni dettagliate vengono attivate quando la varianza delle vendite in tutte le aree è inferiore a una soglia. In altre parole, quando le vendite sono simili in tutte le aree.
Maggioranza (fattori principali)
Trova i casi in cui la maggior parte di un valore totale può essere attribuita a un singolo fattore quando è suddivisa in base a un'altra dimensione.
Outlier
Questo tipo di informazioni dettagliate usa un modello di clustering per individuare gli outlier non correlati ai dati delle serie temporali. Gli outlier rilevano quando sono presenti categorie specifiche con valori significativamente diversi dalle altre categorie.
Tendenze complessive nelle serie temporali
Rileva tendenze verso l'alto o verso il basso nei dati delle serie temporali.
Stagionalità nelle serie temporali
Trova modelli periodici nei dati delle serie temporali, ad esempio la stagionalità settimanale, mensile o annuale.
Quota stabile
Evidenzia i casi in cui è presente una correlazione padre-figlio tra la condivisione di un valore figlio in relazione al valore complessivo dell'elemento padre in una variabile continua. Le informazioni dettagliate sulla condivisione costante si applicano al contesto di una misura, di una dimensione e di un'altra dimensione di data/ora. Queste informazioni dettagliate vengono attivate quando un determinato valore della dimensione, ad esempio "l'area orientale", ha una percentuale costante delle vendite complessive in tale dimensione di data/ora.
Le informazioni dettagliate sulla condivisione costante sono simili alle informazioni dettagliate sulla varianza bassa, perché sono entrambe correlate alla mancanza di varianza di un valore nel tempo. Tuttavia, le informazioni dettagliate sulla condivisione costante misurano la mancanza di varianza della percentuale di tempo complessivo , mentre le informazioni dettagliate sulla varianza bassa misurano la mancanza di varianza dei valori di misura assoluti in una dimensione.
Outlier delle serie temporali
Per i dati in una serie temporale, rileva quando sono presenti date o ore specifiche con valori significativamente diversi rispetto agli altri valori di data/ora.
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