使用 AI 視覺效果取得見解

AI 視覺效果會使用內嵌機器學習和自然語言處理來提供更深入的見解，以進一步瞭解您的數據。您可以在 [ 視覺效果 ] 窗格中找到 AI 視覺效果，就像任何其他視覺效果一樣。

本單元將探索下列 AI 視覺效果：分解樹狀結構、問與答以及關鍵影響因數。

使用分解樹狀結構來評定量值

分解樹狀結構是互動式視覺效果，可讓您依不同維度間的各種屬性細分量值。

分解樹狀結構適用於根本原因分析，這種分析方法會不斷地詢問「原因」，直到您找到問題的根源為止。無論分析過程中成效良好或不佳，詢問「對象」以及「成因」是相當有幫助的方法。

建置分解樹狀結構時，您將從量值開始，然後選取不同的方法來細分量值。在上述範例中，您正在查看折扣以了解其流動的位置，以及收到最高折扣的部分。使用分解樹狀結構，您就可以看到您未提供折扣的部分，藉此看見更高的利潤。此外，您可以查看折扣與銷售數量之間的關聯性，以評估其是否具有行動產品所需的效果。

Q&視覺效果可讓使用者詢問自然語言問題，並以視覺效果的形式取得解答。 Power BI 會根據顯示的數據選擇視覺效果。您可以使用Q&A 視覺效果，使用直覺式自然語言功能來探索您的數據。問與答視覺效果只會提供 Power BI 內資料的相關結果。

系統會提供預設問題給您，但您也可以詢問有關資料的詳細問題，例如詢問您資料中特定維度的成員。如果您喜歡在問與答中建立的視覺效果，您甚至可以將其轉換成標準的視覺效果，以便在活頁簿的其餘部分使用。

[關鍵影響因數] 會使用機器學習服務來協助找出計量背後的驅動因數。關鍵影響因素會分析您的數據、排名重要因素，並將其顯示為關鍵影響因素。

例如，您正在查看 Net Promoter Score (NPS) 的問卷結果。您可以識別出問卷上顯示較低分數人員之間的共通性。接下來，您會填入您想要了解的計量，然後新增您認為可能會影響該計量增加或減少的欄位。此流程會在「實驗室」中進一步討論。