Поделиться через

Обнаружение аномалий

  • Статья

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: служба Power BI для потребителей служба Power BI для разработчиков и разработчиковPower BI Desktop требуется лицензия Pro или Premium

Обнаружение аномалий помогает улучшить графики, автоматически обнаруживая аномалии в данных временных рядов. Он также предоставляет объяснения аномалий, которые помогут в анализе первопричин. С помощью всего нескольких щелчков вы можете легко найти аналитические сведения без срезов и выборки данных. Вы можете создавать и просматривать аномалии как в Power BI Desktop, так и в служба Power BI. Действия и иллюстрации, описанные в этой статье, относятся к Power BI Desktop.

Примечание.

Это видео может использовать более ранние версии Power BI Desktop или служба Power BI.

Начать

В этом руководстве используются данные о продажах в Интернете для различных продуктов. Чтобы следовать вместе с этим руководством, скачайте пример файла сценария онлайн-продаж.

Вы можете включить обнаружение аномалий, выбрав диаграмму и выбрав " Найти аномалии " в области аналитики.

Screenshot showing entry point for anomaly detection.

Например, на этой диаграмме показано доход с течением времени. Добавление обнаружения аномалий автоматически обогащает диаграмму аномалиями и ожидаемым диапазоном значений. Если значение выходит за пределы этой ожидаемой границы, оно помечается как аномалия. Дополнительные сведения об алгоритме Детектор аномалий см. в этом техническом блоге.

Screenshot showing how to add anomalies.

Форматирование аномалий

Этот интерфейс очень настраивается. Вы можете отформатировать форму, размер и цвет аномалии, а также цвет, стиль и прозрачность ожидаемого диапазона. Вы также можете настроить параметр алгоритма. При увеличении конфиденциальности алгоритм более чувствительны к изменениям в данных. В этом случае даже небольшое отклонение помечается как аномалия. Если уменьшить чувствительность, алгоритм более выборочный по тому, что он считает аномалией.

Screenshot showing how to format anomalies.

Пояснения

Помимо обнаружения аномалий, вы также можете автоматически объяснить аномалии в данных. При выборе аномалии Power BI выполняет анализ между полями в модели данных, чтобы выяснить возможные объяснения. Он дает вам объяснение аномалии естественного языка и факторы, связанные с этой аномалией, отсортированные по своей объяснительной силе. Вот я вижу, что 30 августа доход составил $ 5187, который выше ожидаемого диапазона $ 2447 до $ 3423. Я могу открыть карта в этой области, чтобы просмотреть дополнительные сведения об объяснении.

Screenshot showing how to to view explanations.

Настройка объяснений

Вы также можете управлять полями, которые используются для анализа. Например, перетаскивая "Продавец" и "Город" в поле "Объяснение" , Power BI ограничивает анализ только этими полями. В этом случае аномалия 31 августа, как представляется, связана с конкретным продавцом и конкретными городами. Здесь продавец "Fabrikam" имеет силу 99 %. Power BI вычисляет силу как соотношение отклонения от ожидаемого значения при фильтрации по измерению к отклонению в общем значении. Например, это соотношение фактического минус ожидаемого значения, между временным рядом компонента Fabrikam и агрегированным временным рядом общий доход для точки аномалии. Открытие этого карта показывает визуальный элемент с всплеском выручки для этого продавца 31 августа. Используйте параметр "Добавить в отчет", чтобы добавить этот визуальный элемент на страницу.

Screenshot showing how to configure explanations.

Рекомендации и ограничения

  • Обнаружение аномалий поддерживается только для визуальных элементов диаграммы, содержащих данные временных рядов в поле оси.
  • Обнаружение аномалий не поддерживается с условными обозначениями, несколькими значениями или вторичными значениями в визуальном элементе диаграммы.
  • Для обнаружения аномалий требуется по крайней мере четыре точки данных.
  • Прогноз/min/Max/Average/ Median/Percentile линии не работают с обнаружением аномалий.
  • Прямой запрос к источнику данных SAP, Сервер отчетов Power BI, динамическому Подключение ion к службам Azure Analysis Services и службам SQL Server Analysis Services не поддерживаются.
  • Пояснения аномалий не работают с параметрами "Показать значение как".
  • Детализация до следующего уровня в иерархии не поддерживается.

Связанный контент

Дополнительные сведения об алгоритме обнаружения аномалий см. в записи Tony Xing в алгоритме SR-CNN в Azure Детектор аномалий