Power BI tarafından desteklenen içgörü türleri

UYGULANANLAR:İş kullanıcıları için Power BI hizmeti tasarımcılar ve geliştiricileriçin Power BI hizmeti Power BI Desktop Pro veya Premium lisansı gerektirir

Power BI'dan verilerinize göz atıp ilgi çekici eğilimler ve desenler bulmasını isteyin. Bu eğilimler ve desenler İçgörüler adlı görseller olarak sunulur. İçgörüler panolardaki görseller, raporlardaki görseller ve rapor sayfalarının tamamında kullanılabilir.

Pano İçgörüleri'ni kullanmayı öğrenmek için bkz . Power BI ile pano kutucuklarında veri içgörülerini görüntüleme.

İçgörüler nasıl çalışır?

Power BI, anlam modelinizin farklı alt kümelerini arar ve ilgi çekici olabilecek içgörüleri keşfetmek için bir dizi gelişmiş algoritma uygular. Pano kutucukları, rapor görselleri ve rapor sayfalarında İçgörüler'i çalıştırabilirsiniz.

Bazı terminolojiler

Power BI, İçgörüleri ortaya çıkarmak için istatistiksel algoritmalar kullanır. Algoritmalar bu makalenin sonraki bölümünde listelenir ve açıklanmıştır. Algoritmalara geçmeden önce, yabancı olabilecek bazı terimlerin tanımlarını burada bulabilirsiniz.

• Ölçü - Ölçü, hesaplamalar yapmak için kullanılabilecek nicel (sayısal) bir alandır. Genel hesaplamalar toplam, ortalama ve en düşük hesaplamalardır. Örneğin, şirketimiz kaykay yapar ve satarsa, ölçülerimiz satılan kaykay sayısı ve yıllık ortalama kar olabilir.

• Boyut - Boyutlar kategorik (metin) verilerdir. Boyut bir kişiyi, nesneyi, öğeyi, ürünleri, yeri ve saati açıklar. Anlamsal modelde boyutlar, ölçüleri yararlı kategoriler halinde gruplandırmanın bir yoludur. Kaykay şirketimiz için bazı boyutlar modele, renge, ülkeye/bölgeye veya pazarlama kampanyasına göre satışlara (ölçü) bakmayı içerebilir.

• Bağıntı - Bağıntı, nesnelerin davranışının nasıl ilişkili olduğunu gösterir. Artış ve düşüş desenleri benzerse pozitif bağıntılı olur. Desenleri tersse, negatif bağıntılı olur. Örneğin, tv pazarlama kampanyası her çalıştırıldığında kırmızı kaykay satışları artar. Kırmızı kaykay satışları ve tv pazarlama kampanyası pozitif bağıntılı.

• Zaman serisi - Zaman serisi, zamanı ardışık veri noktaları olarak görüntülemenin bir yoludur. Bu veri noktaları saniye, saat, ay veya yıl gibi artışlar olabilir.

• Sürekli değişken - Sürekli değişken, minimum ve maksimum sınırları arasındaki herhangi bir değer olabilir, aksi takdirde ayrık bir değişkendir. Sıcaklık, ağırlık, yaş ve zaman örnekleri verilebilir. Sürekli değişkenler, değerin kesirlerini veya bölümlerini içerebilir. Satılan toplam mavi kaykay sayısı ayrık bir değişkendir çünkü kaykayın yarısını satamıyoruz.

Ne tür içgörüler bulabilirsiniz?

Raporlar için Power BI anomaliler, eğilimler ve KPI'ler için proaktif analizler gerçekleştirir. Pano kutucukları için Power BI 10 tür İçgörü bulabilir.

Kategori aykırı değerleri (üst/alt)

Bir veya iki kategorinin diğer kategorilerden daha büyük değerlere sahip olduğu durumları vurgular.

Zaman serisindeki noktaları değiştirme

Bir veri serisindeki eğilimlerde önemli değişiklikler olduğunda vurgular.

Bağıntı

Semantik modeldeki bir kategoriye veya değere göre çizildiğinde birden çok ölçüde benzer bir desen veya eğilim gösteren durumları algılar.

Düşük Varyans

Bir boyutun veri noktalarının ortalamadan uzak olmadığı durumları algılar, bu nedenle varyans düşük olur. "Satış" ölçüsüne ve "bölge" boyutuna sahip olduğunuzu varsayalım. Bölgeye baktığınızda veri noktaları ile ortalama (veri noktalarının) arasında çok az fark olduğunu görürsünüz. İçgörü, tüm bölgelerdeki satışların varyansı eşiğin altında olduğunda tetikler. Başka bir deyişle, satışlar tüm bölgelerde benzer olduğunda.

Çoğunluk (Önemli faktörler)

Toplam değerin çoğunun başka bir boyuta bölündüğünde tek bir faktörle ilişkilendirilebildiği durumları bulur.

Aykırı değerler

Bu içgörü türü, seri verilerindeki zamanla ilgili olmayan aykırı değerleri bulmak için bir kümeleme modeli kullanır. Aykırı değerler, diğer kategorilerden önemli ölçüde farklı değerlere sahip belirli kategorilerin ne zaman olduğunu algılar.

Zaman serisindeki genel eğilimler

Zaman serisi verilerindeki yukarı veya aşağı eğilimleri algılar.

Zaman serisindeki mevsimsellik

Haftalık, aylık veya yıllık mevsimsellik gibi zaman serisi verilerindeki düzenli desenleri bulur.

Sabit paylaşım

Sürekli değişkende üst değerin genel değeriyle ilişkili olarak bir alt değerin paylaşımı arasında üst-alt bağıntı olduğu durumları vurgular. Kararlı paylaşım içgörüleri ölçü, boyut ve başka bir tarih/saat boyutu bağlamı için geçerlidir. Bu içgörü, "doğu bölgesi" gibi belirli bir boyut değerinin bu tarih/saat boyutu genelindeki genel satışların sabit bir yüzdesine sahip olduğunda tetikler.

Sürekli paylaşım içgörüleri düşük varyans içgörülerine benzer çünkü her ikisi de zaman içinde bir değerin varyansının olmamasıyla ilgilidir. Ancak, sürekli paylaşım içgörüleri zaman içindeki genel yüzdenin varyansının eksikliğini ölçerken, düşük varyans içgörüleri bir boyut genelinde mutlak ölçü değerlerinin varyansının eksik olduğunu ölçer.

Zaman serisi aykırı değerleri

Bir zaman serisindeki veriler için, değerlerle diğer tarih/saat değerlerinden önemli ölçüde farklı olan belirli tarih veya saatlerin ne zaman olduğunu algılar.

İlgili içerik

• Power BI ile pano kutucuklarıyla ilgili veri içgörülerini görüntüleyin.

Başka sorunuz var mı? Power BI Topluluğu sor.