在Power BI中建立和檢視分解樹狀結構視覺效果

適用於：Power BI Desktop Power BI 服務

Power BI 中的分解樹狀結構視覺效果可讓您跨多個維度將數據可視化。 它會自動匯總數據，並可讓您依任何順序向下切入維度。 這也是人工智慧 （AI） 視覺效果，因此您可以要求其尋找下一個維度，以根據特定準則向下切入。 此工具對於臨機操作探索和進行根本原因分析十分有用。

本教學課程使用兩個範例：

• 一種供應鏈案例，可分析公司對備份（庫存不足）的產品百分比。
• 銷售案例，可細分許多因素的視頻遊戲銷售，例如遊戲內容類型和發行者。

針對 Power BI Desktop，您可以下載 供應鏈案例語意模型。 如果您想要使用 Power BI 服務，請下載 Supply Chain Sample.pbix，然後將它上傳至 Power BI 服務 中的工作區。

注意

與 Power BI 同事共用報表時，您必須擁有個別的 Power BI Pro 授權，或報表儲存在 進階版 容量中。

開始使用

從 [視覺效果] 窗格中選取分解樹狀結構圖示。

視覺效果需要兩種類型的輸入：

• 分析 – 您想要分析的計量。 它必須是量值或匯總。
• 說明依據 – 您想要向下切入的一或多個維度。

將量值拖曳至字段之後，視覺效果會更新以展示匯總的量值。 在下列範例中，我們會在反向排序（5.07%）上可視化產品的平均百分比。

下一個步驟是引進您想要向下切入的一或多個維度。 將這些欄位新增至 [說明依據 ] 貯體。 請注意，根節點旁邊會出現加號。 選取 [+] 可讓您選擇要切入的欄位（您可以依您想要的任何順序鑽研字段）。

選取 [預測偏差 ] 會導致樹狀結構展開，並依數據行中的值細分量值。 您可以選擇另一個要鑽研的節點來重複此程式。

從最後一個層級選取節點會交叉篩選數據。 從先前層級選取節點會變更路徑。

與其他視覺效果互動會交叉篩選分解樹狀結構。 層級內的節點順序可能會因此而變更。

若要顯示不同的案例，下列範例會依發行者查看視頻遊戲銷售。

當我們透過Ubisoft交叉篩選樹狀結構時，路徑會更新以顯示 Xbox 銷售從第一位移至第二位，超過 PlayStation。

如果我們接著依任天堂交叉篩選樹狀結構，Xbox 銷售是空白的，因為 Xbox 沒有針對 Xbox 開發的任天堂遊戲。 Xbox 及其後續路徑會篩選出檢視。

儘管路徑消失，但現有的層級（在此案例中為遊戲流派）仍固定在樹狀結構上。 因此，選取任天堂節點會自動將樹狀結構展開為遊戲內容類型。

AI 分割

您可以使用「AI 分割」來找出您應該在資料中查看的位置。 這些分割會出現在清單頂端，並以燈泡標示。 分割可協助您自動在數據中尋找高值和低值。

分析可以根據您的喜好設定，以兩種方式運作。 再次使用供應鏈範例時，預設行為如下：

• 最高值：考慮所有可用欄位，並決定要向內切入到其中以取得要分析之量值的最高值。
• 最低值：考慮所有可用欄位，並決定要向內切入到其中以取得要分析之量值的最低值。

使用 [間歇性] 旁的加號選取 [高值]。 [產品類型] 的新數據行隨即出現。

產品類型旁邊會出現一個燈泡，指出此數據行是「AI 分割」。 樹狀結構也提供一條虛線，建議 患者監視 節點，指出後端（9.2%）的最高值。

將滑鼠停留在燈泡上方，以查看工具提示。 在此範例中，工具提示是「當產品類型為病患監視時，反向排序的百分比是最高的」。

您可以設定視覺效果來尋找 相對 AI 分割，而不是 絕對 分割。

相對模式會尋找脫穎而出的高值（與數據行中其餘的數據相比）。 讓我們再次看看視頻遊戲銷售，例如：

在上述螢幕快照中，我們正在查看電子遊戲 北美洲 銷售。 我們會先依 發行者名稱 分割樹狀結構，然後鑽研任天堂。 選取 [高價值] 會導致平台擴充 為 Nintendo。 由於任天堂（發行者）只針對任天堂控制台開發，所以只有一個值存在，因此這並不出人意料地是最高的值。

不過，更有趣的分割是查看與相同數據行中其他值相對較高的值。 如果我們將 [分析類型] 從 [絕對 ] 變更為 [相對]，則會取得任天堂的下列結果：

這次，建議的值是 遊戲內容類型內的平臺。 平台的絕對值不高於任天堂（$19,950,000，與46,950,000美元）。 然而，這是一個突出的價值。

更精確地說，由於有10個遊戲流派值，因此如果平臺要平均分割，則平臺的預期值為460萬美元。 由於 Platform 的值為近 2000 萬美元，因此這是一個有趣的結果，因為它比預期的結果高出四倍。

計算如下：

北美洲 平臺/Abs 的銷售（平均（北美洲 遊戲流派銷售））
與
北美洲 任天堂/Abs 的銷售量（平均（平台銷售 北美洲 銷售））

其轉譯為：

19,550,000 / （19,550,000 + 11,140,000 + ... + 470,000 + 60,000 /10） = 4.25x
與
46,950,000/ （46,950,000/1） = 1x

如果您不想在樹狀結構中使用任何 AI 分割，您也可以選擇在 [分析格式] 選項下將其關閉：

與 AI 分割的樹狀結構互動

您可以有多個後續的 AI 層級。 您也可以混合不同類型的 AI 層級（從高價值到低值，回到高價值）：

如果您在樹狀結構中選取不同的節點，AI 分割會從頭重新計算。 在下列範例中，我們已變更預測偏差層級中選取的節點。 後續層級會變更，以產生正確的高值和低值。

當您以另一個視覺效果交叉篩選分解樹狀結構時，也會重新計算 AI 層級。 在下列範例中，我們可以看到工廠 #0477 的後方百分比是最高的。

但是，如果我們在條形圖中選取 [4 月 ]，則產品類型的最高變更 是進階手術。 在此情況下，不只是重新排序的節點，而是已選擇不同的數據行。

如果我們想要 AI 層級的行為與非 AI 層級類似，請選取燈泡以將行為還原為預設值。

雖然多個 AI 層級可以鏈結在一起，但非 AI 層級無法遵循 AI 層級。 如果我們在 AI 分割之後進行手動分割，AI 層級的燈泡就會消失，而層級會轉換成一般層級。

鎖定

內容建立者可以鎖定報表取用者的層級。 鎖定層級時，就無法移除或變更。 取用者可以探索鎖定層級內的不同路徑，但無法變更層級本身。 身為建立者，您可以將滑鼠停留在現有的層級上，以查看鎖定圖示。 您可以視需要鎖定多個層級，但無法在鎖定層級之前解除鎖定的層級。

在下列範例中，前兩個層級會鎖定。 報表取用者可以變更層級 3 和 4，甚至之後新增層級。 不過，前兩個層級無法變更：

考量與限制

樹狀結構的最大層級數目為 50。 樹狀結構上一次可可視化的數據點數目上限為 5000。 我們會截斷層級以顯示 top n。 目前每個層級的前 n 個設定為 10。

在下列案例中不支援分解樹狀結構：

• 內部部署 Analysis Services

下列案例不支援 AI 分割：

• Azure Analysis Services
• Power BI 報表伺服器
• 發佈至 Web
• 「分析」中擴充架構的複雜量值和量值

其他限制：

• Q&A 內部的支援

相關內容

• Power BI 環圈圖

• Power BI 視覺效果