ชนิดของข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการสนับสนุนโดย Power BI

นําไปใช้กับ: บริการของ Power BI สําหรับผู้ใช้ทางธุรกิจบริการของ Power BI สําหรับนักออกแบบและนักพัฒนาPower BI Desktop ต้องมีสิทธิ์การใช้งาน Pro หรือ Premium

ขอให้ Power BI ค้นหาข้อมูลของคุณ และค้นหาแนวโน้มและรูปแบบที่น่าสนใจ แนวโน้มและรูปแบบเหล่านี้จะแสดงเป็นภาพที่เรียกว่า ข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลเชิงลึกพร้อมใช้งานสําหรับวิชวลบนแดชบอร์ด วิชวลในรายงาน และหน้ารายงานทั้งหมด

เมื่อต้องการเรียนรู้วิธีการใช้ข้อมูลเชิงลึกของแดชบอร์ด ดูดูข้อมูลเชิงลึกบนไทล์แดชบอร์ดด้วย Power BI

ข้อมูลเชิงลึกทํางานอย่างไร

Power BI ค้นหาเซตย่อยที่แตกต่างกันของแบบจําลองความหมายของคุณ และใช้ชุดอัลกอริทึมที่ซับซ้อนในการค้นหาแนวโน้มข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจ คุณสามารถเรียกใช้ข้อมูลเชิงลึกบนไทล์แดชบอร์ด วิชวลรายงาน และหน้ารายงานได้

คําศัพท์บางคํา

Power BI ใช้อัลกอริทึมเชิงสถิติเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก อัลกอริทึมอยู่ในรายการและอธิบายไว้ในส่วนถัดไปของบทความนี้ ก่อนที่เราจะไปยังอัลกอริทึม ต่อไปนี้คือข้อกําหนดสําหรับคําศัพท์บางคําที่อาจไม่คุ้นเคย

• หน่วยวัด - หน่วยวัดคือเขตข้อมูลเชิงปริมาณ (ตัวเลข) ที่สามารถใช้ในการคํานวณได้ การคํานวณทั่วไปคือ ผลรวม ค่าเฉลี่ย และต่ําสุด ตัวอย่างเช่น หากบริษัทของเราผลิตและขายสเก็ตบอร์ด หน่วยวัดของเราอาจเป็นจํานวนสเก็ตบอร์ดที่ขายและกําไรเฉลี่ยต่อปี

• มิติ - มิติคือข้อมูลจัดกลุ่ม (ข้อความ) มิติจะอธิบายบุคคล วัตถุ สินค้า ผลิตภัณฑ์ สถานที่ และเวลา ในแบบจําลองความหมาย มิติเป็นวิธีการจัดกลุ่ม หน่วยวัด เป็นประเภทที่มีประโยชน์ สําหรับบริษัทสเก็ตบอร์ดของเรา บางมิติอาจรวมถึงการดูยอดขาย (หน่วยวัด) ตามแบบจําลอง สี ประเทศ/ภูมิภาค หรือแคมเปญการตลาด

• สหสัมพันธ์ - สหสัมพันธ์บอกให้เราทราบว่าพฤติกรรมของสิ่งต่างๆ เกี่ยวข้องกันอย่างไร ถ้ารูปแบบของการเพิ่มขึ้นและลดลงคล้ายกัน จะมีความสัมพันธ์เชิงบวกกัน ถ้ารูปแบบของพวกเขาตรงกันข้าม รูปแบบเหล่านั้นจะมีความสัมพันธ์เชิงลบ ตัวอย่างเช่น ยอดขายของสเก็ตบอร์ดสีแดงจะเพิ่มขึ้นทุกครั้งที่เราเรียกใช้แคมเปญการตลาดทางโทรทัศน์ ยอดขายของสเก็ตบอร์ดสีแดงและแคมเปญการตลาดทางโทรทัศน์มีความสัมพันธ์เชิงบวก

• อนุกรม เวลา - อนุกรมเวลาคือวิธีการแสดงเวลาเป็นจุดข้อมูลที่ต่อเนื่องกัน จุดข้อมูลเหล่านั้นอาจเพิ่มขึ้น เช่น วินาที ชั่วโมง เดือน หรือปี

• ตัวแปร ต่อเนื่อง - ตัวแปรแบบต่อเนื่องสามารถเป็นค่าใดก็ตามที่อยู่ระหว่างขีดจํากัดต่ําสุดและสูงสุด มิฉะนั้นจะเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง ตัวอย่างคือ อุณหภูมิ น้ําหนัก อายุ และเวลา ตัวแปรแบบต่อเนื่องสามารถประกอบด้วยเศษหรือส่วนของค่าได้ จํานวนรวมของสเก็ตบอร์ดสีน้ําเงินที่ขายเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องเนื่องจากเราไม่สามารถขายสเก็ตบอร์ดครึ่งสเก็ตบอร์ดได้

คุณสามารถพบข้อมูลเชิงลึกประเภทใด

สําหรับรายงาน Power BI ทําการวิเคราะห์เชิงรุกสําหรับสิ่งผิดปกติ แนวโน้ม และ KPI สําหรับไทล์แดชบอร์ด Power BI สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกได้ 10 ชนิด

ประเภทค่าผิดปกติ (บน/ล่าง)

ไฮไลต์กรณีที่หนึ่งหรือสองหมวดหมู่มีค่ามากกว่าหมวดหมู่อื่น

เปลี่ยนจุดในชุดข้อมูลเวลา

ไฮไลต์เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญในแนวโน้มในชุดข้อมูลเวลา

สหสัมพันธ์

ตรวจพบกรณีที่หลายหน่วยวัดแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่คล้ายกันเมื่อพล็อตกับประเภทหรือค่าในแบบจําลองความหมาย

ผลต่างต่ํา

ตรวจพบกรณีที่จุดข้อมูลสําหรับมิติอยู่ไม่ไกลจากค่าเฉลี่ย ดังนั้น ค่าความแปรปรวน จึงต่ํา สมมติว่าคุณมีหน่วยวัด "ยอดขาย" และมิติ "ภูมิภาค" และเมื่อมองไปทั่วภูมิภาค คุณจะเห็นว่ามีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างจุดข้อมูลกับค่าเฉลี่ย (ของจุดข้อมูล) ข้อมูลเชิงลึกจะทริกเกอร์เมื่อค่าความแปรปรวนของยอดขายในทุกภูมิภาคต่ํากว่าค่าเกณฑ์ กล่าวคือ เมื่อยอดขายใกล้เคียงกันในทุกภูมิภาค

ส่วนหลัก (ปัจจัยหลัก)

ค้นหากรณีที่ค่าผลรวมส่วนใหญ่สามารถเกิดจากการคูณเดียวเมื่อแบ่งย่อยตามมิติอื่น

ค่าผิดปกติ

ชนิดข้อมูลเชิงลึกนี้ใช้แบบจําลองคลัสเตอร์เพื่อค้นหาค่าผิดปกติที่ไม่เกี่ยวข้องกับเวลาในข้อมูลชุดข้อมูล ค่าผิดปกติตรวจพบเมื่อมีหมวดหมู่เฉพาะที่มีค่าแตกต่างจากหมวดหมู่อื่นอย่างมีนัยสําคัญ

แนวโน้มโดยรวมในชุดข้อมูลเวลา

ตรวจพบแนวโน้มขึ้นหรือลงในชุดข้อมูลเวลา

กาลในชุดข้อมูลเวลา

ค้นหารูปแบบเป็นครั้งคราวในข้อมูลชุดข้อมูลเวลา เช่น กาลรายสัปดาห์ รายเดือน หรือรายปี

การแชร์แบบคงที่

ไฮไลต์กรณีมีความสัมพันธ์หลัก-รองระหว่างใช้ร่วมกันของค่ารองที่สัมพันธ์กับค่าโดยรวมของค่าหลักระหว่างตัวแปรอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการแชร์แบบคงที่จะนําไปใช้กับบริบทของหน่วยวัด มิติ และมิติวันที่/เวลาอื่น ข้อมูลเชิงลึกนี้จะทริกเกอร์เมื่อมีค่ามิติเฉพาะ เช่น "ภูมิภาคตะวันออก" มีเปอร์เซ็นต์คงที่ของยอดขายโดยรวมในมิติวันที่/เวลานั้น

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการแชร์แบบคงที่จะคล้ายกับข้อมูลเชิงลึกผลต่างต่ําเนื่องจากทั้งสองเกี่ยวข้องกับการขาดความแปรปรวนของค่าตลอดเวลา อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ร่วมกันจะวัดความแปรปรวนของ เปอร์เซ็นต์ของทั้งหมด ตลอดช่วงเวลา ในขณะที่ข้อมูลเชิงลึกของผลต่างต่ําวัดความแปรปรวนของค่าหน่วยวัดแบบสัมบูรณ์ในมิติ

ข้อมูลชุดเวลาที่ผิดปกติ

สําหรับข้อมูลข้ามชุดข้อมูลเวลา ตรวจพบเมื่อมีวันที่หรือเวลาที่ระบุที่มีค่าแตกต่างจากค่าวันที่/เวลาอื่นๆ อย่างมาก

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• ดูข้อมูลเชิงลึกบนไทล์แดชบอร์ดด้วย Power BI

มีคำถามเพิ่มเติมหรือไม่? ถามชุมชน Power BI