Özelleştirilmiş görselleri kullanma
Power BI, rapor tüketicileri için önemli bir etkileşimli deneyim sağlayan çeşitli özel görseller içerir. Power BI, verilerden içgörüleri keşfetmek ve görüntülemek için makine öğrenmesini kullandığından bu özel görsellere genellikle yapay zeka görselleri adı verilir. Bu görseller, rapor tüketicilerinize zengin ve etkileşimli bir deneyim sunmak için basit bir yol sağlar.
Üç ana yapay zeka görseli şunlardır:
Ana etmenler
Ayrıştırma ağacı
Q&A
İpucu
Raporunuz için bir yapay zeka görseli eklerken, bunu olabildiğince büyük olacak şekilde boyutlandırdığınızdan emin olun. Bu şekilde, rapor tüketicileri görseldeki verilerle tam olarak etkileşimde bulunabilir ve verileri keşfedebilir.
Ana etmenler
Ana etmenler görseli, rapor tüketicilerinin satış geliri gibi belirli bir ölçümü yönlendiren faktörleri anlamasına yardımcı olur. Power BI yapay zekayı kullanarak verileri analiz eder, önemli faktörleri dereceler ve ardından bunları ana etmenler olarak sunar.
Aşağıdaki örnekte görsel, rapor tüketicilerinin kazanılan satış fırsatlarına katkıda bulunan önemli boyutları anlamasına yardımcı olur. Görsele göre indirim oranı yüzde iki arttığında, kazanılan satış fırsatı olasılığı 2,76 kat artar.
Temel olarak, Ana etmenler görseli bir çerçeve içinde birçok görseldir. Bir ana etmen seçtiğinizde, bitişik görselde verilerin geri kalanıyla karşılaştırma olarak etmen gösterimi gösterilir. Ayrıca Ana etmenler görseli, belirli bir ölçüme katkıda bulunan en yüksek derecelendirmeli segmentleri gösteren En üst segmentler görünümünü içerir.
Ana etmenler görselinin özellikleri en iyi şekilde bir örnek izlenerek açıklanmıştır. Ana etmenler görselinin gösterimi için aşağıdaki videoyu watch.
Daha fazla bilgi için bkz. Başlıca etkileyiciler görseli oluşturma.
Ayrıştırma ağacı
Ayrıştırma Ağacı görseli, rapor tüketicilerinin verileri birden çok boyutta görselleştirmesine yardımcı olur. Verileri otomatik olarak toplar ve tüketicilerin boyutlara herhangi bir sırayla detaya gitmelerini sağlar. Sonuç olarak, geçici keşif ve kök neden analizi gerçekleştirmek için değerli bir araçtır. Bir yapay zeka görseli olarak ayrıştırma ağacı, tüketicilerin detaya gitmeleri için bir sonraki boyutu bulma konusunda yardımcı olan destekli bir keşif deneyimi sağlar.
Aşağıdaki örnekte, Ayrıştırma Ağacı görseli rapor tüketicilerinin satış fırsatı gelirinin dökümünü anlamasına yardımcı olur.
Ayrıştırma Ağacı görselinin gösterimi için aşağıdaki videoyu watch. Üretim Kategorisi bölme işleminin yanındaki kilit simgesi, rapor yazarının bölmeyi ekleyip kaldırılmaması için ayarlamış olduğu anlamına gelir. Buna ek olarak, Bölge bölme işleminin yanındaki ampul simgesi, rapor tüketicisinin en iyi bölmeyi keşfetmek için yapay zeka bölme kullandığı anlamına gelir.
Ayrıştırma Ağacı görselinin özellikleri en iyi şekilde bir örnek izlenerek açıklanmıştır. Ayrıştırma Ağacı görselinin gösterimi için aşağıdaki videoyu watch.
Daha fazla bilgi için bkz. Power BI'da ayrıştırma ağacı görseli oluşturma ve görüntüleme.
Q&A
Q&A görseli, rapor tüketicilerinin verileriyle ilgili sorular sormasına ve yanıtları veri görselleştirmeleri olarak almasına olanak tanır. Web arama motorlarının karmaşık arama isteklerini ayrıştırıp anlamasına benzer şekilde, rapor tüketicileri doğal dil soruları (İngilizce) yazabilir.
İpucu
Q&A deneyimini iyileştirmek için veri alanı adlarının kullanıcı dostu olduğundan emin olun. Anlam modelini eş anlamlılar ve terimlerle de geliştirebilirsiniz. Ayrıca, Q&A'da kullanımlarını kısıtlamak için model ilişkilerinde kullanılan alanlar gibi alanları gizleyebilirsiniz. Q&A görselinde istem haline gelen önerilen soruları da ekleyebilirsiniz.
Q&A görselinin gösterimi için aşağıdaki videoyu watch.
Daha fazla bilgi için bkz. Verilerinizi keşfetmek ve görsel oluşturmak için Power BI Q&A kullanma.