Power BI에서 분해 트리 시각적 개체 만들기 및 보기

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적용 대상:️ Power BI Desktop Power BI 서비스

Power BI의 분해 트리 시각적 개체를 사용하여 여러 차원에서 데이터를 시각화할 수 있습니다. 데이터를 자동으로 집계하며 임의의 순서로 차원을 드릴다운할 수 있습니다. AI(인공 지능) 시각화이기도 하므로 특정 기준에 따라 드릴다운할 다음 차원을 찾도록 요청할 수 있습니다. 그러므로 이 도구는 임시 탐색 및 근본 원인 분석을 수행하는 데 유용합니다.

Screenshot showing a full decomposition tree.

이 자습서에서는 두 가지 예제를 사용합니다.

  • 회사가 보유한 이월 주문(재고 부족) 제품의 비율을 분석하는 공급망 시나리오.
  • 게임 장르 및 제작사와 같은 다양한 요소에 따라 비디오 게임 판매를 분류하는 판매 시나리오.

Power BI Desktop의 경우 공급망 시나리오 의미 체계 모델을 다운로드할 수 있습니다. Power BI 서비스 사용하려면 Supply Chain Sample.pbix를 다운로드한 다음 Power BI 서비스 작업 영역에 업로드합니다.

참고 항목

Power BI 동료와 보고서를 공유하려면 개별 Power BI Pro 라이선스가 있거나 보고서가 Premium 용량에 저장되어 있어야 합니다.

시작하기

시각화 창에서 분해 트리 아이콘을 선택합니다.

Decomposition tree watermark.

시각화에는 두 가지 유형의 입력이 필요합니다.

  • 분석 – 분석할 메트릭입니다. 측정값 또는 집계여야 합니다.
  • 설명 기준 - 드릴다운할 하나 이상의 차원입니다.

측정값을 필드로 잘 끌면 시각적 개체가 업데이트되어 집계된 측정값을 보여줍니다. 아래 예제에서는 이월 주문 제품 평균 백분율(5.07%)을 시각화합니다.

Decomposition tree root node.

다음 단계는 드릴다운할 차원을 하나 이상 가져오는 것입니다. 설명 기준 버킷에 이러한 필드를 추가합니다. 루트 노드 옆에 더하기 기호가 표시됩니다. +를 선택하면 드릴하려는 필드를 선택할 수 있습니다. 원하는 순서로 필드를 드릴할 수 있습니다.

Screenshot showing the plus icon selected which displays options from the Explain by list.

Forecast bias를 선택하면 트리가 확장되고 측정값이 열의 값을 기준으로 분류됩니다. 드릴할 다른 노드를 선택하여 이 프로세스를 반복할 수 있습니다.

Decomposition tree expansion.

마지막 수준에서 노드를 선택하면 데이터가 교차 필터링됩니다. 이전 수준에서 노드를 선택하면 경로가 변경됩니다.

Animation shows selecting a node from an earlier level and how it changes the display to show its children nodes.

다른 시각적 개체와 상호 작용하면 분해 트리가 교차 필터링됩니다. 그 결과로 수준 내의 노드 순서가 변경될 수 있습니다.

다른 시나리오를 표시하기 위해 아래 예제에서는 판매자별 비디오 게임 판매액을 확인합니다.

Animation shows selecting cross filters which affect which nodes are displayed.

Ubisoft로 트리를 교차 필터링하면 경로가 업데이트되어 Xbox 판매가 1위에서 2위로 이동하여 PlayStation을 능가하는 것으로 나타납니다.

그런 다음 Nintendo를 기준으로 트리를 교차 필터링하면 Xbox용으로 개발된 Nintendo 게임이 없으므로 Xbox 판매는 비어 있습니다. Xbox는 후속 경로와 함께 보기에서 필터링됩니다.

경로가 사라지더라도 기존 수준(이 경우 게임 장르)은 트리에 고정된 상태로 유지됩니다. 따라서 Nintendo 노드를 선택하면 자동으로 트리가 게임 장르로 확장됩니다.

AI 분할

"AI 분할"을 사용하여 데이터에서 다음에 확인해야 할 위치를 파악할 수 있습니다. 이러한 분할은 목록의 맨 위에 나타나고 전구로 표시됩니다. 분할은 데이터에서 자동으로 높은 값과 낮은 값을 찾는 데 도움이 됩니다.

분석은 기본 설정에 따라 두 가지 방법으로 작동할 수 있습니다. 공급망 샘플을 다시 사용하면 기본 동작은 다음과 같습니다.

  • 높은 값: 사용 가능한 모든 필드를 고려하고 분석할 측정값에서 가장 높은 값을 얻기 위해 드릴할 필드를 결정합니다.
  • 낮은 값: 사용 가능한 모든 필드를 고려하고 분석할 측정값에서 가장 낮은 값을 얻기 위해 드릴할 필드를 결정합니다.

일시적인 옆에 있는 더하기 기호를 사용하여 높은 값을 선택합니다. 제품 유형으로 표시된 새 열이 나타납니다.

Decomposition tree AI split.

제품 유형 옆에 전구가 나타나 이 열이 ‘AI 분할’임을 표시합니다. 또한 트리는 Patient Monitoring 노드(9.2%)를 제안하는 점선을 제공하여 이월 주문 최대값임을 나타냅니다.

전구 위로 마우스를 가져가면 도구 설명이 표시됩니다. 이 예제에서 도구 설명은 "제품 유형이 환자 모니터링일 때 이월 주문 %가 최대값"입니다.

절대와는 반대로 상대 AI 분할을 찾도록 시각적 개체를 구성할 수 있습니다.

상대 모드는 두드러지는 높은 값을 찾습니다(열의 나머지 데이터와 비교). 비디오 게임 판매액을 예제로 다시 살펴보겠습니다.

Decomposition tree absolute split.

위의 스크린샷에는 북아메리카 지역 비디오 게임 판매가 나와 있습니다. 먼저 Publisher Name을 기준으로 트리를 분할한 다음 Nintendo로 드릴합니다. 높은 값을 선택하면 Platform이 Nintendo가 확장됩니다. Nintendo(판매자)만 Nintendo 콘솔 게임을 개발하므로 값은 하나뿐이고 당연히 이것이 최대값입니다.

그럼에도 더 흥미로운 분할은 같은 열에 있는 다른 값을 기준으로 하는 상위 값을 확인하는 것입니다. 분석 유형을 절대에서 상대로 변경하면 Nintendo에 대해 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

Decomposition tree relative split.

이번에는 제안된 값이 Game Genre 내 Platform입니다. Platform에는 Nintendo보다 큰 절대값이 없습니다($19,950,000와 $46,950,000). 그럼에도 불구하고 이것은 두드러지는 값입니다.

보다 정확하게는 10개의 게임 장르 값이 있으므로 균일하게 분할할 경우 Platform에서 예상되는 값은 $4.6M이 됩니다. Platform은 값이 거의 $20M이기 때문에 예상 결과보다 4배 더 높은 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다.

계산은 다음과 같습니다.

Platform 북아메리카 판매/Abs(Avg(게임 장르 북아메리카 판매))
및
Nintendo 북아메리카 판매/Abs(Avg(플랫폼 북아메리카 판매))

따라서

19,550,000 / (19,550,000 + 11,140,000 + ... + 470,000 + 60,000 /10) = 4.25x
및
46,950,000/ (46,950,000/1) = 1x

트리에서 AI 분할을 사용하지 않으려는 경우 분석 서식 지정 옵션을 사용하여 해제할 수도 있습니다.

Decomposition tree disable AI split.

AI 분할을 사용한 트리 상호 작용

후속 AI 수준이 여러 개 있을 수 있습니다. 다양한 종류의 AI 수준을 혼합할 수도 있습니다(높은 값에서 낮은 값으로, 다시 높은 값으로).

Decomposition tree multiple AI paths.

트리에서 다른 노드를 선택하면 AI는 처음부터 다시 계산합니다. 아래 예제에서는 Forecast bias 수준에서 선택한 노드를 변경했습니다. 이후 수준은 변경되어 올바른 높은 값과 낮은 값이 생성됩니다.

Decomposition tree AI interactions.

다른 시각적 개체를 통해 분해 트리를 교차 필터링하는 경우 AI 수준도 다시 계산됩니다. 아래 예제에서는 공장 #0477에 대한 이월 주문 %가 가장 높은 것을 볼 수 있습니다.

Screenshot shows the Root Cause Analysis with all months selected.

그러나 가로 막대형 차트에서 4월을 선택하면 최대값이 Product Type 이 Advanced Surgical로 바뀝니다. 이 경우 노드가 다시 정렬되었을 뿐만 아니라 다른 열이 선택되었습니다.

Screenshot shows the Root Cause Analysis with just the month of April selected.

AI 수준이 비 AI 수준처럼 동작하게 하려면 전구를 선택하여 동작을 기본값으로 되돌립니다.

여러 AI 수준을 함께 연결할 수 있지만 비 AI 수준은 AI 수준을 팔로우할 수 없습니다. AI 분할을 팔로우하는 수동 분할을 수행하는 경우 AI 수준에서 전구가 사라지고 수준이 일반 수준으로 변환됩니다.

잠금

콘텐츠 작성자는 보고서 소비자에 대해 수준을 잠글 수 있습니다. 잠긴 수준은 제거하거나 변경할 수 없습니다. 소비자는 잠긴 수준 내에서 서로 다른 경로를 탐색할 수 있지만 수준 자체를 변경할 수는 없습니다. 보고서 작성자는 기존 수준을 마우스로 가리켜 잠금 아이콘을 볼 수 있습니다. 원하는 만큼 수준을 잠글 수 있지만 잠긴 수준 이전에는 잠금 해제된 수준을 지정할 수 없습니다.

아래 예제에서는 처음 두 수준이 잠겨 있습니다. 보고서 소비자가 수준 3과 4를 변경하고 나중에 새 수준을 추가할 수는 있지만 처음 두 수준은 변경할 수 없습니다.

Decomposition tree locking.

고려 사항 및 제한 사항

트리의 최대 수준 수는 50입니다. 트리에서 한 번에 시각화할 수 있는 최대 데이터 요소 수는 5000개입니다. 상위 n 개를 표시하도록 수준을 자릅니다. 현재 수준별 상위 n개는 10으로 설정되어 있습니다.

분해 트리는 다음과 같은 시나리오에서 지원되지 않습니다.

  • 온-프레미스 Analysis Services

AI 분할은 다음과 같은 시나리오에서 지원되지 않습니다.

  • Azure Analysis Services
  • Power BI Report Server
  • 웹에 게시
  • 복잡한 측정값과 '분석' 내 확장 스키마의 측정값

기타 제한 사항:

  • Q&A 내 지원

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