Power BI'de Copilot için anlam modelinizi optimize edin

Şunlar için geçerlidir:✅ Power BI hizmeti

İyi hazırlanmış bir anlam modeli, iş sorularını Power BI doğru bir şekilde yanıtlamak için daha güçlü bir temel sağlarCopilot. Kullanıcılara tanıtmadan Copilot önce modelinizi değerlendirin ve yanıt kalitesini etkileyebilecek sorunları giderin. Raporlarınızda zaten kullanılan ölçüler, ilişkiler ve iş tanımlarıyla başlayın. Ek yönergeler yanlış ilişkileri veya uygunsuz toplamaları düzeltemediğinden anlamsal modeldeki modelleme sorunlarını çözün. Ardından, Copilot için modeli optimize edin ve tutarlı bir inceleme süreci oluşturun.

Bu makale anlam modeli yazarlarına, rapor sahiplerine ve kullanıcılara tanıtan Copilot ekiplere yöneliktir. Kullanıcıların nasıl soru sorabileceğini ve sonuçları nasıl doğrulayabildiğini açıklayan Verileriniz hakkında soru sorun Copilotseçeneğini tamamlar. Bu makale, semantik modelinizi nasıl hazırlayacağınızı ve Copilot’un ürettiği yanıtları nasıl değerlendireceğinizi açıklar.

Not

Aşağıdaki gereksinimleri göz önünde bulundurun:

Not

Power BI hizmeti web modelleme deneyiminde modelinizi Copilot değerlendirmekten daha fazlasını yapabilirsiniz. Ayrıca tabloları ve sütunları yeniden adlandırma, ilişkiler oluşturma ve DAX ölçüleri oluşturma gibi değişiklikleri doğrudan önerebilir ve uygulayabilir. Bu makaledeki iyileştirme kılavuzu bu analizden daha iyi sonuçları doğrudan destekler: iyi yapılandırılmış, açıkça adlandırılmış bir model daha doğru ve yararlı öneriler üretmeye yardımcı olur Copilot .

Odaklanmış iş sorularıyla başlayın

Odaklanmış bir iş senaryosu seçin ve kullanıcıların sık sorulur sorularını belirleyin. Her soru için beklenen ölçü, gruplandırma, tarih temeli, filtreler ve doğrulanmış sonucu tanımlayın.

Belirsizliği ortaya çıkaran sorular ekleyin. Örneğin, satışlar nasıl performans gösterir? gelir, sipariş hacmi, büyüme veya marja başvurabilir. Varsayılan bir yorum tanımlayın veya açıklama istemek için yönerge Copilot sağlayın.

Anlam modelinin desteklediği toplamlar, karşılaştırmalar, derecelendirmeler ve eğilimler hakkındaki sorularla başlayın. İlk kümeyi tutarlı bir şekilde yanıtladıktan sonra Copilot daha karmaşık sorular ekleyin.

Anlam modelinizi gözden geçirme ve geliştirme

Anlam modelinizi yorumlamaya ve yanıt kalitesini artırmaya yardımcı olması Copilot için aşağıdaki tablolarda yer alan önerileri kullanın.

Model yapısı

Öğe Düşünce Açıklama Nereye başvurulur? Örnek
Tablo bağlama Açık ilişkiler tanımlama Tablolar arasındaki tüm ilişkileri açıkça tanımlayın ve mantıksal olduklarından emin olun. Hangi ilişkilerin bire çok, çoka bir veya çoka çok olduğunu belirtin. Model görünümündeİlişkileri yönet'i seçin Date[DateID] öğesinden Sales[DateID] öğesine bire-birçok ilişki oluşturun ve ilişkinin aktif olduğunu doğrulayın.
Olgu tabloları Net amaç ve ayrıntı düzeyi Olgu tablolarını net bir şekilde tanımlayın ve her satırın neyi temsil ettiği tanımlayın. Hesaplamaların bu ayrıntı düzeyine uygun toplamaları kullandığından emin olun. Tablo özelliklerinde ve model yapısında Olgu tablolarını, örneğin FactSales gibi, açıkça adlandırın ve sipariş satırı başına bir satır gibi ayrıntı düzeyini açıklayın.
Boyut tabloları Destekleyici açıklayıcı veriler Olgu tablolarındaki nicel ölçülerle ilgili açıklayıcı öznitelikleri içeren boyut tabloları oluşturun. Tablo özelliklerinde ve veri modeli yapısında Öznitelikleriyle birlikte DimProduct, ProductName, Category gibi Brand boyut tabloları ve öznitelikleriyle birlikte DimCustomer, CustomerName, City gibi Segment boyut tabloları oluşturun.
Hiyerarşiler Mantıksal gruplandırmalar Özellikle raporlarda detaya gitme desteği olan boyut tabloları için veriler içinde net hiyerarşiler oluşturun. Tablo bağlam menüsünde Yeni hiyerarşi'yi seçin Date Tabloda bir hiyerarşi oluşturun:Year>Quarter>Month>Day . Tabloda Geography: Country/Region>State>City.
İlişki tipleri Açıkça belirtilmiş Doğru rapor oluşturmayı sağlamak için ilişkilerin doğasını (etkin veya etkin olmayan) ve bunların kardinalitesini açıkça belirtin. İlişki özellikleri penceresinde Date öğesini Çoka Bir (etkin), Sales öğesini Çoka Bir (etkin) olarak Product ve Sales ayarlayın ve uygun olduğunda rol yapma ilişkilerini etkin değil olarak işaretleyin.

Ölçüler ve KPI'ler

Copilot geçici hesaplamalar oluşturabilir, ancak gözden geçirilmiş ölçüler olarak anlam modeline sık kullanılan veya iş açısından kritik hesaplamalar ekleyebilir. Bu yaklaşım, rapor yazarlarına ve Copilot kullanabilecekleri tutarlı iş tanımları sunar.

Öğe Düşünce Açıklama Nereye başvurulur? Örnek
Ölçümler Standartlaştırılmış hesaplama mantığı Ölçüleri açıklaması ve anlaması kolay standartlaştırılmış, net bir hesaplama mantığı verin. Ölçü tanımı ve açıklama özelliği DAX'ı ölçün: Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) ve açıklama ekleyin: "Tüm satış tutarlarının toplamı."
Ölçümler Adlandırma kuralları Hesaplamalarını ve amaçlarını açıkça yansıtan ölçü adları verin. Ölçü oluştururken ölçü adı alanında Kısaltılmış ad yerine açıklayıcı ad Average Customer Rating kullanın: AvgRating.
Ölçümler Önceden tanımlanmış ve gözden geçirilmiş ölçüler Yaygın istekler ve iş açısından kritik hesaplamalar için yeniden kullanılabilir ölçüler oluşturun. Rapor yazarları ile Copilot öğesinin tutarlı iş tanımları kullanmasını sağlamak için mantıklarını gözden geçirin. Ölçü tanımı ve açıklama özelliğinde İadeler, indirimler ve iptal edilen siparişler için onaylanmış işlemi kullanarak [Net Sales] öğesini tanımlayın. Yıllık satışlar ve aydan aya büyüme gibi yaygın olarak istenen ölçüleri dahil edin.
Ölçümler Oranlar Oranları uygun pay, payda ve toplama biçimiyle tanımlayın. Ölçü tanımında Onaylanan brüt kar ölçüsünü ortalama satır düzeyi yüzdeler yerine onaylanan net satış ölçüsüne bölerek tanımlayın [Gross Margin %] .
Ölçümler Sayılar Satır sayıları ve iş olayı sayıları farklı sonuçları temsil ettiğinde ayrı ölçüler oluşturun. Ölçü tanımında [Order Line Count] öğesini [Order Count] öğesinden ayrı olarak tanımlayın.
Ölçümler Belirli bir zamandaki bakiyeler Ürünler, konumlar ve tarihler arasında anlık görüntüleri uygun şekilde toplayan ölçüleri kullanın. Ölçü tanımında Farklı tarihlerdeki günlük stok anlık görüntülerini toplamak yerine, bir dönem sonu stok ölçüsü tanımlayın.
Ölçümler Görüntüleme biçimleri Her ölçünün birimini ve ölçeğini net hale getiren biçimler uygulayın. Ölçünün Biçim özelliğinde Parasal ölçüleri para birimi, oranları yüzde ve sayıları tam sayı olarak biçimlendirin.
Ana Performans Göstergeleri (KPI'ler) Önceden tanımlanmış ve ilgili İş bağlamı ile ilgili olan ve sık sık raporlarda görünen bir KPI kümesi oluşturun. Yaygın olarak izlenen KPI'ler için ölçüler oluşturma , , ROI = DIVIDE([Profit], [Investment])CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers])gibi LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan]ölçüleri tanımlayın.

Sütunlar ve veri kalitesi

Öğe Düşünce Açıklama Nereye başvurulur? Örnek
Sütun adları Belirsiz etiketler Sütun adlarını belirsiz ve açıklayıcı hale getirin. Yararlı iş tanımlayıcılarını koruyun, ancak bağlam olmadan daha fazla arama gerektiren kimliklerden veya kodlardan kaçının. Power Query Düzenleyicisi veya Model görünümünde sütunları yeniden adlandırma Kolonu ProdID'dan Product ID veya Product Name olarak ve CustNo'dan Customer Number olarak yeniden adlandırın.
Sütun veri türleri Doğru ve tutarlı Ölçülerin doğru hesaplandığından emin olmak ve doğru sıralama ve filtrelemeyi etkinleştirmek için tüm tablolardaki sütunlara doğru ve tutarlı veri türleri uygulayın. Sütun özelliklerinde Veri türü'nü ayarlayın Ondalık Sayı (Metin değil), Sales[SaleAmount] Tarih (Metin değil) Date[Date] değerinin Tam Sayı olduğundan emin olunProduct[ProductID].
Veri tutarlılığı Standartlaştırılmış değerler Filtreler ve raporlamada tutarlılık sağlamak için sütunlar içinde standartlaştırılmış değerleri koruyun. Bul ve Değiştir veya Power Query dönüşümlerini kullanma sütunundaStatus, tüm değerlerin tutarlı büyük/küçük harf kullandığına emin olun: Open, Closed, Pending (gibi openCLOSEDkarışık bir durum değil).
Tarih sütunları İş anlamını net bir şekilde anlama Tarihleri farklı iş anlamlarıyla ayırt edin. Dönemlerin, mali yılın ne zaman başlayacağı da dahil olmak üzere mali yıl mı yoksa takvim yılı mı kullandığını belgele. Yalnızca metin etiketlerini kullanmak yerine tarih sütunlarını ve ilişkileri kullanın. Tarih tablolarında, ilişkilerde ve açıklama özelliklerinde Ayrı Order Date ve Shipment Date sütunlar kullanın. Yalnızca gibi Q1etiketlere güvenmek yerine mali dönem sütunlarını tanımlayın.
Anahtar sütunlar Tam ve benzersiz değerler İlişkilerin ve hesaplamaların doğru sonuçlar üretmesi için eksik veya yinelenen anahtarları adresleyin. Power Query dönüştürmelerinde ve kaynak verilerde Müşteri boyutundaki her satırın benzersiz, boş olmayan bir müşteri anahtarına sahip olduğunu doğrulayın.

Yenileme, güvenlik ve meta veriler

Öğe Düşünce Açıklama Nereye başvurulur? Örnek
Yenileme zamanlamaları Saydam ve zamanlanmış Kullanıcıların analiz ettikleri verilerin güncelliğini anlamasını sağlamak için verilerin yenileme zamanlamalarını net bir şekilde iletin. Veri kümesi ayarlarında ve belgelerinde Şunu belirten bir metin kutusu veya açıklama ekleyin: "Veriler her gün 06:00 UTC'de yenilenir" veya "15 dakikalık artımlı yenileme ile gerçek zamanlı veriler."
Güvenlik Rol düzeyi tanımları Tüm kullanıcıların görmemesi gereken hassas öğeler varsa, farklı veri erişim düzeyleri için güvenlik rolleri tanımlayın. Model görünümündeRolleri yönet'i seçin Rol "Satış Ekibi" filtreyle Sales[Region] = USERNAME() oluşturun ve çalışan veri tablolarında filtre ile "İnsan Kaynakları" rolü oluşturun.
Meta veri Yapı belgeleri Başvuru için tablolar, sütunlar, ilişkiler ve ölçüler dahil olmak üzere veri modelinin yapısını belgele. Açıklama özelliklerini ve dış belgeleri kullanma Tablolara ve sütunlara açıklama ekleyin. Model diyagramı, veri sözlüğü ve ölçü kataloğu ile ayrı bir belge oluşturun.

DAX sorgusuyla ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Aşağıdaki tabloda ile Copilotdoğru Veri Çözümleme İfadeleri (DAX) sorguları oluşturmanıza yardımcı olabilecek diğer ölçütler listelenmiştir. Bu öneriler doğru DAX sorguları oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Öğe Düşünce Açıklama Nereye başvurulur? Örnek
Ölçüler, tablolar ve sütunlar Açıklamalar description özelliğinde her öğeyi ve bunu nasıl kullanmayı planladığınızı tanımlayın. İş bağlamındaki anlamı, birimi ve önemli istisnalarıyla başlayın. Copilot yalnızca ilk 200 karakteri kullanır. Özellikler bölmesinde ölçüler, tablolar ve sütunlar için Açıklama alanı Ölçü [YOY Sales] için açıklama ekleyin: "Siparişlerdeki yıldan yıla (YOY) fark. En son yıl dışındaki yıllara göre göstermek için 'Date'[Year] sütunuyla kullanın. Kısmi yıl verileri, geçen yılın aynı dönemiyle karşılaştırılır.
Hesaplama grupları Açıklamalar Model meta verileri hesaplama öğelerini içermez. Hesaplama öğelerini listelemek ve nasıl kullanacağınızı açıklamak için hesaplama grubu sütununun açıklamasını kullanın. Copilot yalnızca ilk 200 karakteri kullanır. Hesaplama grubu sütunu için Özellikler bölmesinde Zaman zekası örneği hesaplama grubu sütunu için açıklama ekleyin: "Ölçüler ve tarih tablosuyla kullanın: Geçerli: mevcut değer, MTD: bugüne kadarki ay, QTD: bugüne kadarki çeyrek, YTD: bugüne kadarki yıl, PY: önceki yıl, PY MTD, PY QTD, YOY: yıldan yıla değişiklik, YOY%: % olarak YOY." Ölçüler tablosu için şunu ekleyin: "Ölçüler verileri toplamak için kullanılır. Bu ölçüler, CALCULATE([Ölçü Adı], Time intelligence[Zaman hesaplaması] = YOY)." söz dizimi kullanılarak yıldan yıla gösterilebilir.

Test sonuçlarıyla ilgili sorunları giderme

Yapay zeka yönergelerini güncelleştirmeden önce sorunun kaynağını belirlemek için oluşturulan sorguyu ve sonuçları gözden geçirin.

Sorun Denetlenecek şeyler
Yanlış iş ölçümü Ölçü adlarını, açıklamaları, yapay zeka veri şeması seçimlerini ve varsayılan ölçümü tanımlayan yönergeleri gözden geçirin.
Beklenmeyen toplam veya zaman aralığı Filtre bağlamını ve tarih temelini beklenen sonuçla karşılaştırın. Ardından ilişki davranışını ve toplama mantığını gözden geçirin.
Eksik kategoriler veya sonuç yok Kaynak verileri, yenileme durumunu, kategori değerlerini, istenen dönemi ve tüketicinin izinlerini denetleyin. Hiçbir sonucu sıfır olarak yorumlama.
Yanıltıcı sunuyla verileri düzeltme Birimleri, biçimlendirmeyi, sıralamayı ve açıklamanın verilerin desteklediğinden daha fazlasını ifade edip etmediğini gözden geçirin.
Yavaş veya başarısız yanıt Oluşturulan sorguyu ve anlam modeli performansını inceleyin. İş kılavuzunu değiştirmeden önce sorguyu doğrulanmış başvuru sorgusuyla karşılaştırın.
Yapay zeka değişiklikleri için hazırlık verileri yansıtılamıyor Doğru anlamsal modeli değiştirdiğinizden emin olun ve değişikliklerin geçerli olması için zaman tanıyın. Bölmeyi Copilot kapatıp yeniden açın ve dağıtım ve yenileme gereksinimlerini doğrulayın.

Test, dağıtım ve yenileme gereksinimleri için bkz. Araç değişikliklerinizi Copilot test etme ve Önemli noktalar ve sınırlamalar.

İlgili içerik

  • Son güncelleştirme: