Wykrywanie anomalii

DOTYCZY: usługa Power BI dla użytkowników usługa Power BI dla projektantów i deweloperówProgramu Power BI Desktop wymaga licencji Pro lub Premium

Wykrywanie anomalii ułatwia ulepszanie wykresów liniowych przez automatyczne wykrywanie anomalii w danych szeregów czasowych. Zawiera również wyjaśnienia anomalii, które ułatwiają analizę głównej przyczyny. Za pomocą zaledwie kilku kliknięć możesz łatwo znaleźć szczegółowe informacje bez fragmentowania i dyktowania danych. Anomalie można tworzyć i wyświetlać zarówno w programie Power BI Desktop, jak i w usługa Power BI. Kroki i ilustracje w tym artykule pochodzą z programu Power BI Desktop.

Uwaga

To wideo może używać wcześniejszych wersji programu Power BI Desktop lub usługa Power BI.

Rozpocznij

W tym samouczku są używane dane sprzedaży online dla różnych produktów. Aby wykonać czynności opisane w tym samouczku, pobierz przykładowy plik scenariusza sprzedaży online.

Możesz włączyć wykrywanie anomalii, wybierając wykres i wybierając pozycję Znajdź anomalie w okienku analizy.

Na przykład na tym wykresie przedstawiono przychód w czasie. Dodanie wykrywania anomalii automatycznie wzbogaca wykres o anomalie i oczekiwany zakres wartości. Gdy wartość wykracza poza tę oczekiwaną granicę, jest oznaczona jako anomalia. Zapoznaj się z tym blogem technicznym, aby uzyskać więcej informacji na temat algorytmu Narzędzie do wykrywania anomalii.

Formatowanie anomalii

To środowisko jest wysoce dostosowywalne. Możesz sformatować kształt, rozmiar i kolor anomalii, a także kolor, styl i przezroczystość oczekiwanego zakresu. Można również skonfigurować parametr algorytmu. Jeśli zwiększysz czułość, algorytm jest bardziej wrażliwy na zmiany w danych. W takim przypadku nawet niewielkie odchylenie jest oznaczone jako anomalia. Jeśli zmniejszysz czułość, algorytm jest bardziej selektywny w zależności od tego, co uważa za anomalię.

Wyjaśnienia

Oprócz wykrywania anomalii można również automatycznie wyjaśnić anomalie w danych. Po wybraniu anomalii usługa Power BI uruchamia analizę między polami w modelu danych, aby ustalić możliwe wyjaśnienia. Zapewnia on wyjaśnienie anomalii w języku naturalnym oraz czynniki związane z tą anomalią, posortowane według jego siły objaśnianej. Tutaj widzę, że 30 sierpnia, Revenue był 5187 dolarów, który jest powyżej oczekiwanego zakresu 2447 dolarów do 3423 dolarów. Mogę otworzyć karty w tym okienku, aby wyświetlić więcej szczegółów wyjaśnienia.

Konfigurowanie wyjaśnień

Możesz również kontrolować pola używane do analizy. Na przykład przeciągając pole Sprzedawca i Miasto do obszaru Wyjaśnij według , usługa Power BI ogranicza analizę tylko do tych pól. W tym przypadku anomalia 31 sierpnia wydaje się być skojarzona z konkretnym sprzedawcą i konkretnymi miastami. W tym miejscu sprzedawca "Fabrikam" ma siłę 99%. Usługa Power BI oblicza siłę jako stosunek odchylenia od oczekiwanej wartości po przefiltrowanej według wymiaru do odchylenia całkowitego. Na przykład jest to stosunek rzeczywistej wartości minus oczekiwanej między szeregiem czasowym składnika Fabrikam a zagregowanym szeregiem czasowym ogólnym przychodem dla punktu anomalii. Otwarcie tej karty powoduje wyświetlenie wizualizacji ze wzrostem przychodów dla tego sprzedawcy 31 sierpnia. Użyj opcji Dodaj do raportu, aby dodać tę wizualizację do strony.

Rozważania i ograniczenia

• Wykrywanie anomalii jest obsługiwane tylko w przypadku wizualizacji wykresu liniowego zawierających dane szeregów czasowych w polu Oś.
• Wykrywanie anomalii nie jest obsługiwane w przypadku legend, wielu wartości ani wartości pomocniczych w wizualizacji wykresu liniowego.
• Wykrywanie anomalii wymaga co najmniej czterech punktów danych.
• Linie Forecast/Min/Max/Average/Median/Percentyl nie działają z wykrywaniem anomalii.
• Zapytanie bezpośrednie za pośrednictwem źródła danych SAP, Serwer raportów usługi Power BI, live Połączenie ion do usług Azure Analysis Services i SQL Server Analysis Services nie są obsługiwane.
• Wyjaśnienia anomalii nie działają z opcjami "Pokaż wartość jako".
• Przechodzenie do szczegółów w celu przejścia do następnego poziomu w hierarchii nie jest obsługiwane.

Powiązana zawartość

Aby dowiedzieć się więcej na temat algorytmu uruchamiającego wykrywanie anomalii, zobacz wpis Tony'ego Xinga dotyczący algorytmu SR-CNN na platformie Azure Narzędzie do wykrywania anomalii