Applicare informazioni dettagliate in Power BI per spiegare le fluttuazioni negli oggetti visivi
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Spesso negli oggetti visivi si noterà un aumento elevato e quindi un calo netto dei valori e ci si chiederà la causa di tali fluttuazioni. Con informazioni dettagliate in Power BI è possibile apprendere la causa con pochi clic.
Si consideri ad esempio l'oggetto visivo seguente che mostra Sales Amount by Year e Quarter. Nel 2014 si verifica una forte diminuzione delle vendite, con una forte diminuzione delle vendite tra Qtr 1 e Qtr 2. In questi casi è possibile esplorare i dati per spiegare la modifica che si è verificata.
È possibile indicare a Power BI di spiegare gli aumenti o le riduzioni nei grafici, visualizzare i fattori di distribuzione nei grafici e ottenere analisi rapide, automatizzate e dettagliate sui dati. Fare clic con il pulsante destro del mouse su un punto dati e selezionare Analizza spiegare > la diminuzione (o aumentare, se la barra precedente è inferiore) oppure Analizzare > la posizione in cui questa distribuzione è diversa e le informazioni dettagliate vengono fornite in una finestra facile da usare.
La funzionalità informazioni dettagliate è contestuale e si basa sul punto dati immediatamente precedente, ad esempio la barra o la colonna precedente.
Nota
La funzionalità informazioni dettagliate è abilitata e attivata per impostazione predefinita in Power BI.
Usa informazioni dettagliate
Per usare le informazioni dettagliate per spiegare gli aumenti o le riduzioni visualizzate nei grafici, fare clic con il pulsante destro del mouse su qualsiasi punto dati in un grafico a barre o a linee e selezionare Analizza > spiega l'aumento (o Spiegare la diminuzione, poiché tutte le informazioni dettagliate sono basate sulla modifica rispetto al punto dati precedente).
Power BI esegue quindi gli algoritmi di Machine Learning sui dati e popola una finestra con un oggetto visivo e una descrizione che descrive le categorie più influenzate dall'aumento o dalla riduzione. Per impostazione predefinita, le informazioni dettagliate vengono fornite come oggetto visivo a cascata , come illustrato nell'immagine seguente.
Selezionando le piccole icone nella parte inferiore dell'oggetto visivo a cascata, è possibile scegliere di visualizzare informazioni dettagliate su un grafico a dispersione, un istogramma a colonne in pila o un grafico a nastri.
Le icone thumbs up e thumbs down nella parte superiore della pagina vengono fornite in modo da poter fornire commenti e suggerimenti sull'oggetto visivo e sulla funzionalità. In questo modo vengono forniti commenti e suggerimenti, ma attualmente non esegue il training dell'algoritmo per influenzare i risultati restituiti al successivo uso della funzionalità.
Importante, il + pulsante nella parte superiore dell'oggetto visivo consente di aggiungere l'oggetto visivo selezionato al report come se fosse stato creato manualmente l'oggetto visivo. È quindi possibile formattare o modificare l'oggetto visivo aggiunto esattamente come si farebbe con qualsiasi altro oggetto visivo nel report. È possibile aggiungere un oggetto visivo informazioni dettagliate selezionato solo quando si modifica un report in Power BI.
È possibile usare informazioni dettagliate quando il report è in modalità di lettura o modifica, rendendolo versatile sia per l'analisi dei dati che per la creazione di oggetti visivi che è possibile aggiungere facilmente ai report.
Dettagli dei risultati restituiti
I dettagli restituiti dalle informazioni dettagliate sono destinati a evidenziare ciò che è stato diverso tra i due periodi di tempo, per facilitare la comprensione del cambiamento tra di essi.
Ad esempio, se Sales è aumentato del 55% complessivamente da Qtr 3 a Qtr 4 e questo vale anche per ogni categoria di prodotto (le vendite di computer sono aumentate del 55% e di Audio e così via), e anche true per ogni paese o area geografica, e per ogni tipo di cliente, è possibile identificare poco nei dati per spiegare il cambiamento. Tuttavia, questa situazione non è in genere il caso. In genere si potrebbero trovare differenze in ciò che si è verificato, in modo che tra le categorie, Computer e Elettrodomestici sia cresciuto di una percentuale del 63% molto maggiore, mentre la TV e l'audio sono cresciuti solo del 23%, e quindi computer e elettrodomestici hanno contribuito a una quantità maggiore del totale per qtr 4 rispetto a quello che avevano per qtr 3. Dato questo esempio, una spiegazione ragionevole dell'aumento sarebbe: vendite particolarmente forti per computer e TV e Audio.
L'algoritmo non restituisce semplicemente i valori che rappresentano la quantità maggiore di modifiche. Ad esempio, se la maggior parte delle vendite (98%) proviene dagli Stati Uniti, in genere sarebbe il caso che la maggior parte dell'aumento fosse anche negli Stati Uniti. Tuttavia, a meno che gli Stati Uniti o altri paesi/aree geografiche non avessero apportato modifiche significative al loro contributo relativo al totale, il paese o l'area geografica non sarebbe considerato interessante in questo contesto.
In modo semplicistico, l'algoritmo può essere considerato come accettare tutte le altre colonne del modello e calcolare la suddivisione in base a tale colonna per i periodi di tempo precedenti e successivi . Determina la quantità di modifiche apportate in tale scomposizione e quindi restituisce tali colonne con la modifica più importante. Ad esempio, l'opzione Category è stata selezionata nell'esempio precedente. Il contributo offerto dalla TV e video è diminuito del 7% dal 33% al 26%, mentre il contributo degli elettrodomestici è cresciuto da nulla a oltre il 6%.
Per ogni colonna restituita, è possibile visualizzare quattro oggetti visivi. Tre di questi oggetti visivi hanno lo scopo di evidenziare la modifica del contributo tra i due periodi. Ad esempio, per la spiegazione dell'aumento da Qtr 2 a Qtr 3.
Grafico a dispersione
L'oggetto visivo grafico a dispersione mostra il valore della misura nel primo periodo sull'asse x rispetto al valore della misura nel secondo periodo sull'asse y per ogni valore della colonna Category . Di conseguenza, come illustrato nell'immagine seguente, tutti i punti dati si trovano nell'area verde se il valore è aumentato e nell'area rossa se sono diminuiti.
La linea tratteggiata mostra l'adattamento migliore e, di conseguenza, i punti dati sopra questa linea sono aumentati di più della tendenza complessiva e quelli al di sotto di esso di meno.
Gli elementi di dati il cui valore è vuoto in entrambi i periodi non verranno visualizzati nel grafico a dispersione (ad esempio, Appliance domestiche in questo caso).
Istogramma a colonne in pila del 100%
L'oggetto visivo istogramma in pila 100% mostra il valore della misura prima e dopo, dalla colonna selezionata, visualizzata come colonna in pila al 100%. In questo modo è possibile confrontare side-by-side il contributo prima e dopo. Le descrizioni comando mostrano il contributo effettivo per il valore selezionato.
Grafico a nastri
L'oggetto visivo grafico a nastri mostra anche il valore della misura prima e dopo. È utile visualizzare le modifiche apportate ai contributi in caso di modifica dell'ordine dei collaboratori. Un esempio è se i computer erano il numero uno collaboratore prima, ma poi sono scesi al numero tre.
Grafico a cascata
Il quarto oggetto visivo è un grafico a cascata, che mostra gli aumenti o le riduzioni effettive tra i periodi. Questo oggetto visivo mostra chiaramente le modifiche effettive, ma non solo indica le modifiche apportate al livello di contributo che evidenziano il motivo per cui la colonna è stata scelta come interessante.
Quando si classifica la colonna in base alla quale sono presenti le maggiori differenze nei contributi relativi, viene considerato quanto segue:
La cardinalità viene fattorizzata perché la differenza è meno significativa statisticamente e meno interessante quando una colonna ha una cardinalità elevata.
Le differenze per le categorie in cui i valori originali erano alti o vicini allo zero sono ponderati più alti rispetto ad altri. Ad esempio, se una categoria ha contribuito solo al 1% delle vendite e questo è cambiato in 6%, questo è più significativo statisticamente. È quindi considerato più interessante, rispetto a una Categoria il cui contributo è cambiato dal 50% al 55%.
Vengono utilizzate varie euristiche per selezionare i risultati più significativi, ad esempio considerando altre relazioni tra i dati.
Dopo che le informazioni dettagliate esaminano colonne diverse, vengono scelte e restituite le colonne che mostrano la modifica più importante al contributo relativo. Per ognuno, i valori che hanno avuto la modifica più significativa al contributo vengono indicati nella descrizione. Inoltre, vengono evidenziati anche i valori con i maggiori aumenti effettivi e le riduzioni.
Considerazioni e limitazioni
Poiché queste informazioni dettagliate sono basate sulla modifica rispetto al punto dati precedente, non sono disponibili quando si seleziona il primo punto dati in un oggetto visivo.
L'elenco seguente è la raccolta di scenari attualmente non supportati per spiegare l'aumento/riduzione:
- Filtri TopN
- Includi/escludi filtri
- Filtri di misura
- Misure non numeriche
- Uso di "Mostra valore come"
- Misure filtrate: le misure filtrate sono calcoli a livello visivo con un filtro specifico applicato (ad esempio, Total Sales for France) e vengono usati in alcuni degli oggetti visivi creati dalla funzionalità informazioni dettagliate
- Colonne categorica sull'asse X, a meno che non definisca un ordinamento in base a una colonna scalare. Se si usa una gerarchia, ogni colonna della gerarchia attiva deve corrispondere a questa condizione
- Modelli di dati abilitati per la sicurezza a livello di riga o OLS
Inoltre, i tipi di modello e le origini dati seguenti non sono attualmente supportati per informazioni dettagliate:
- DirectQuery
- Connessione dinamica
- Reporting Services locale
- Incorporamento
La funzionalità informazioni dettagliate non supporta i report distribuiti come app.
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