Power BI'de Copilot için anlam modelinizi optimize edin

Şunlar için geçerlidir:✅ Power BI hizmeti

Copilot öğesini semantik modelinizle kullanmadan önce verilerinizi değerlendirin. Anlamsal modelinizi Copilot'in içgörüler elde edebilmesi için temizlemeniz gerekebilir.

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 .

Anlamsal modellerde kullanımla Copilot ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Aşağıdaki tablolardaki ölçütleri kullanarak ile Copilot doğru raporlar oluşturabilirsiniz. Bu öneriler doğru Power BI raporları oluşturmanıza yardımcı olabilir.

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 Açık sınır belirleme Analiz için ölçülebilir, nicel verileri tutan olgu tablolarını net bir şekilde belirtin. Tablo özelliklerinde ve veri modeli yapısında Tabloları açıkça olgu tabloları olarak adlandır: FactSales, FactTransactions, FactVisits.
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

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 ölçüler Kullanıcıların raporlarda isteme olasılığı en yüksek olan önceden tanımlanmış ölçü kümesini ekleyin. Modelinizde kullanıcıların sık ihtiyaç duyduğu ölçüler oluşturma YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SaleAmount]), 'Date'[Date]) veya MoM Growth = DIVIDE([This Month Sales] - [Last Month Sales], [Last Month Sales]) gibi ölçüler ekleyin.
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. 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).

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. 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.

İlgili içerik

  • Last updated on