Visual „Wichtige Einflussfaktoren“Key influencers visualization

Hinweis

Diese Visuals können sowohl in Power BI Desktop als auch im Power BI-Dienst erstellt und angezeigt werden.These visuals can be created and viewed in both Power BI Desktop and the Power BI service. Die Schritte und Abbildungen in diesem Artikel stammen aus Power BI Desktop.The steps and illustrations in this article are from Power BI Desktop.

Mithilfe des Visuals „Wichtige Einflussfaktoren“ können Sie die wichtigen Faktoren einer für Sie relevanten Metrik besser nachvollziehen.The key influencers visual helps you understand the factors that drive a metric you're interested in. Es analysiert die Daten, erstellt eine Rangfolge für wichtige Faktoren und stellt diese dar.It analyzes your data, ranks the factors that matter, and displays them as key influencers. Angenommen, Sie möchten beispielsweise ermitteln, wodurch die Personalfluktuation oder Abwanderung beeinflusst wird.For example, suppose you want to figure out what influences employee turnover, which is also known as churn. Dabei können z. B. die Länge des Anstellungsvertrags oder das Alter des Mitarbeiters wichtige Faktoren darstellen.One factor might be employment contract length, and another factor might be employee age.

Wann empfiehlt sich die Verwendung des Visuals „Wichtige Einflussfaktoren“?When to use key influencers

Sie können das Visual in folgenden Fällen erfolgreich verwenden:The key influencers visual is a great choice if you want to:

  • Zur Übersicht über die Faktoren, die sich auf die analysierte Metrik auswirken.See which factors affect the metric being analyzed.
  • Zum Vergleich der relativen Wichtigkeit dieser Faktoren,Contrast the relative importance of these factors. z.B. bei der Frage, ob Kurzzeitverträge sich stärker als Langzeitverträge auf die Fluktuation auswirken.For example, do short-term contracts have more impact on churn than long-term contracts?

Features des Visuals „Wichtige Einflussfaktoren“Features of the key influencers visual

Mit Nummern gekennzeichnete Features

  1. Registerkarten: Klicken Sie auf eine Registerkarte, um die Ansicht zu wechseln.Tabs: Select a tab to switch between views. Auf der Registerkarte Wichtige Einflussfaktoren wird dargestellt, wodurch der ausgewählte Metrikwert beeinflusst wird.Key influencers shows you the top contributors to the selected metric value. Auf der Registerkarte Wichtigste Segmente werden die Segmente dargestellt, die den größten Einfluss auf den ausgewählten Metrikwert haben.Top segments shows you the top segments that contribute to the selected metric value. Ein Segment besteht aus einer Kombination mehrerer Werte.A segment is made up of a combination of values. Beispielsweise könnte ein Segment sich aus den Verbrauchern zusammensetzen, die seit mindestens 20 Jahren zur Kundschaft zählen und im Westen des Landes leben.For example, one segment might be consumers who have been customers for at least 20 years and live in the west region.

  2. Dropdown-Listenfeld: Der Wert der Metrik, die untersucht werden soll.Drop-down box: The value of the metric under investigation. In diesem Beispiel geht es um die Metrik Bewertung.In this example, look at the metric Rating. Der ausgewählte Wert lautet Niedrig.The selected value is Low.

  3. Neudarstellung: Diese Ansicht unterstützt Sie beim Interpretieren des Visuals im linken Bereich.Restatement: It helps you interpret the visual in the left pane.

  4. Linker Bereich: Im linken Bereich wird ein Visual dargestellt.Left pane: The left pane contains one visual. In diesem Beispiel handelt es sich um eine Liste der wichtigsten Einflussfaktoren.In this case, the left pane shows a list of the top key influencers.

  5. Neudarstellung: Diese Ansicht unterstützt Sie beim Interpretieren des Visuals im rechten Bereich.Restatement: It helps you interpret the visual in the right pane.

  6. Rechter Bereich: Im rechten Bereich wird ein Visual dargestellt.Right pane: The right pane contains one visual. In diesem Fall werden im Säulendiagramm alle Werte für den links ausgewählten Faktor Theme (Thema) des Visuals „Wichtige Einflussfaktoren“ dargestellt.In this case, the column chart displays all the values for the key influencer Theme that was selected in the left pane. Der spezifische Wert Usability (Benutzerfreundlichkeit) im linken Bereich wird in Grün angezeigt.The specific value of usability from the left pane is shown in green. Alle anderen Werte für Theme (Thema) werden in Schwarz angezeigt.All the other values for Theme are shown in black.

  7. Durchschnittslinie: Der Durchschnitt wird für alle möglichen Werte für Theme (Design) berechnet, außer für Usability (Benutzerfreundlichkeit) (dies ist der ausgewählte Einflussfaktor).Average line: The average is calculated for all possible values for Theme except usability (which is the selected influencer). Die Berechnung setzt sich also aus allen schwarz dargestellten Werten zusammen.So the calculation applies to all the values in black. Daraus wird ersichtlich, welcher Prozentsatz der anderen Designs eine niedrige Bewertung hatte.It tells you what percentage of the other Themes had a low rating. In diesem Fall hatte 11,35 % eine niedrige Bewertung (angezeigt durch die gepunktete Linie).In this case 11.35% had a low rating (shown by the dotted line).

  8. Kontrollkästchen: Filtert das Visual im rechten Bereich heraus, sodass nur Werte angezeigt werden, die Einflussfaktoren für dieses Feld sind.Check box: Filters out the visual in the right pane to only show values that are influencers for that field. In diesem Beispiel würde es das Visual nach Benutzerfreundlichkeit, Sicherheit und Navigation filtern.In this example, this would filter the visual to usability, security and navigation.

Analysieren einer kategorischen MetrikAnalyze a metric that is categorical

Sehen Sie sich dieses Video an, um zu erfahren, wie ein Visual für wichtige Einflussfaktoren mit einer kategorischen Metrik erstellt wird.Watch this video to learn how to create a key influencers visual with a categorical metric. Führen Sie anschließend die folgenden Schritte aus, um ein Visual zu erstellen.Then follow these steps to create one.

Hinweis

In diesem Video wird eine frühere Version von Power BI Desktop verwendet.This video uses an earlier version of Power BI Desktop.

Ihr Produkt-Manager möchte, dass Sie ermitteln, welche Faktoren dazu führen, dass Kunden negative Bewertungen zu Ihrem Clouddienst abgeben.Your Product Manager wants you to figure out which factors lead customers to leave negative reviews about your cloud service. Öffnen Sie die Datei customerfeedback.pbix in Power BI Desktop, um diesem Tutorial zu folgen.To follow along, open the Customer Feedback PBIX file in Power BI Desktop. Sie können außerdem die Excel-Datei customerfeedback.xlsx für den Power BI-Dienst oder Power BI Desktop herunterladen.You also can download the Customer Feedback Excel file for Power BI service or Power BI Desktop.

Hinweis

Das Customer Feedback-Dataset basiert auf dem Werk [Moro et al., 2014] S. Moro, P. Cortez und P. Rita.The Customer Feedback data set is based on [Moro et al., 2014] S. Moro, P. Cortez, and P. Rita. „A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing“."A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing." Decision Support Systems, Elsevier, 62:22-31, Juni 2014.Decision Support Systems, Elsevier, 62:22-31, June 2014.

  1. Öffnen Sie den Bericht, und klicken Sie auf das Symbol Wichtige Einflussfaktoren.Open the report, and select the Key influencers icon.

    Auswahl der Vorlage „Wichtige Einflussfaktoren“ im Bereich „Visualisierungen“

  2. Verschieben Sie die Metrik, die Sie analysieren möchten, in das Feld Analyse.Move the metric you want to investigate into the Analyze field. Um festzustellen, warum Kunden den Service niedrig bewerten, wählen Sie Customer Table (Kundentabelle) > Bewertung aus.To see what drives a customer rating of the service to be low, select Customer Table > Rating.

  3. Verschieben Sie die Felder, von denen Sie vermuten, dass sie sich auf die Bewertung auswirken, in das Feld Erläuterung nach.Move fields that you think might influence Rating into the Explain by field. Sie können beliebig viele Felder verschieben.You can move as many fields as you want. Beginnen Sie in diesem Beispiel mit den folgenden Feldern:In this case, start with:

    • Country-RegionCountry-Region
    • Role in Org (Rolle in der Organisation)Role in Org
    • Subscription Type (Abonnementtyp)Subscription Type
    • Company Size (Unternehmensgröße)Company Size
    • ThemeTheme
  4. Lassen Sie das Feld Erweitern um leer.Leave the Expand by field empty. Dieses Feld wird nur beim Analysieren eines Measures oder eines zusammengefassten Felds verwendet.This field is only used when analyzing a measure or summarized field.

  5. Um den Fokus auf die negativen Bewertungen zu richten, wählen Sie im Dropdownfeld What influences Rating to be (Welche Faktoren zu einer Bewertung im Bereich) den Eintrag Niedrig aus.To focus on the negative ratings, select Low in the What influences Rating to be drop-down box.

    Auswahl von „Niedrig“ im Dropdownmenü

Die Analyse wird auf Tabellenebene des entsprechenden Felds ausgeführt.The analysis runs on the table level of the field that's being analyzed. In diesem Beispiel wird die Metrik Bewertung verwendet.In this case, it's the Rating metric. Diese Metrik wird auf Kundenebene definiert.This metric is defined at a customer level. Jeder Kunde hat entweder eine hohe oder eine niedrige Bewertung abgegeben.Each customer has given either a high score or a low score. Alle erläuternden Faktoren für das Visual müssen auf Kundenebene definiert werden, damit sie verwendet werden können.All the explanatory factors must be defined at the customer level for the visual to make use of them.

Im obigen Beispiel weisen alle erläuternden Faktoren eine 1:1- oder eine n:1-Beziehung zur Metrik auf.In the previous example, all of the explanatory factors have either a one-to-one or a many-to-one relationship with the metric. In diesem Fall hat jeder Kunde seiner Bewertung ein einzelnes Design zugewiesen.In this case, each customer assigned a single theme to their rating. Entsprechend stammen die Kunden aus einem Land, weisen einen Mitgliedschaftstyp auf und haben eine Rolle in der Organisation inne.Similarly, customers come from one country, have one membership type, and perform one role in their organization. Bei den erläuternden Faktoren handelt es sich um bereits vorhandenen Attribute eines Kunden, sodass keine Transformation nötig ist.The explanatory factors are already attributes of a customer, and no transformations are needed. Das Visual kann die Attribute direkt verwenden.The visual can make immediate use of them.

Im Verlauf des Tutorials werden komplexere Beispiele mit 1:n-Beziehungen behandelt.Later in the tutorial, you look at more complex examples that have one-to-many relationships. In solchen Fällen müssen Spalten zunächst auf Kundenebene aggregiert werden, bevor die Analyse ausgeführt werden kann.In those cases, the columns have to first be aggregated down to the customer level before you can run the analysis.

Measures und Aggregate, die als erläuternde Faktoren verwendet werden, werden in der Metrik Analyse ebenfalls auf Tabellenebene ausgewertet.Measures and aggregates used as explanatory factors are also evaluated at the table level of the Analyze metric. Im weiteren Verlauf des Artikels finden Sie hierfür Beispiele.Some examples are shown later in this article.

Interpretieren von kategorischen wichtigen EinflussfaktorenInterpret categorical key influencers

Nun sehen wir uns die wichtigsten Einflussfaktoren für niedrige Bewertungen genauer an.Let's take a look at the key influencers for low ratings.

Faktor, der am wahrscheinlichsten zu einer niedrigen Bewertung führtTop single factor that influences the likelihood of a low rating

Der Kunde in diesem Beispiel kann drei Rollen haben: Verbraucher, Administrator und Verleger.The customer in this example can have three roles: consumer, administrator, and publisher. Die Rolle des Verbrauchers führt dabei am wahrscheinlichsten zu einer niedrigen Bewertung.Being a consumer is the top factor that contributes to a low rating.

Auswahl der Option „Role in Org is consumer“ (Rolle in der Organisation ist Verbraucher)

Genauer gesagt ist es 2,57-mal wahrscheinlicher, dass ein Verbraucher eine negative Bewertung zu Ihrem Dienst abgibt.More precisely, your consumers are 2.57 times more likely to give your service a negative score. Im Diagramm „Wichtige Einflussfaktoren“ wird Role in Org is consumer (Rolle in der Organisation ist Verbraucher) auf der linken Seite ganz oben aufgeführt.The key influencers chart lists Role in Org is consumer first in the list on the left. Wenn Sie Role in Org is consumer (Rolle in der Organisation ist Verbraucher) auswählen, werden im rechten Bereich von Power BI weitere Details angezeigt.By selecting Role in Org is consumer, Power BI shows additional details in the right pane. Die vergleichende Wirkung der einzelnen Rollen auf die Wahrscheinlichkeit einer niedrigen Bewertung wird angezeigt.The comparative effect of each role on the likelihood of a low rating is shown.

  • 14,93 % der Verbraucher geben eine niedrige Bewertung ab.14.93% of consumers give a low score.
  • Im Durchschnitt geben nur 5,78 % aller anderen Rollen eine niedrige Bewertung ab.On average, all other roles give a low score 5.78% of the time.
  • Die Wahrscheinlichkeit, dass Verbraucher eine im Vergleich zu anderen Rollen niedrigere Bewertung abgeben, ist 2,57-mal höher.Consumers are 2.57 times more likely to give a low score compared to all other roles. Diesen Wert können Sie ermitteln, indem Sie die grüne Leiste durch die rot gestrichelte Linie dividieren.You can determine this by dividing the green bar by the red dotted line.

Faktor, der am zweitwahrscheinlichsten zu einer niedrigen Bewertung führtSecond single factor that influences the likelihood of a low rating

Mit dem Visual „Wichtige Einflussfaktoren“ können die Faktoren aus vielen verschiedenen Variablen verglichen und nach Rangfolge sortiert werden.The key influencers visual compares and ranks factors from many different variables. Der zweitgrößte Einflussfaktor unterscheidet sich sehr von Role in Org (Rolle in der Organisation). Wählen Sie in der Liste den zweitgrößten Einflussfaktor aus: Theme is usability (Thema ist gleich Benutzerfreundlichkeit).The second influencer has nothing to do with Role in Org. Select the second influencer in the list, which is Theme is usability.

Auswahl von „Theme is usability“ (Thema ist gleich Benutzerfreundlichkeit)

Der zweitwichtigste Faktor bezieht sich auf das Thema der Kundenbewertung.The second most important factor is related to the theme of the customer’s review. Verbraucher, die Feedback zur Benutzerfreundlichkeit des Produkts abgegeben haben, haben 2,55-mal wahrscheinlicher eine schlechte Bewertung abgegeben als Kunden, die Feedback zu den Themen Zuverlässigkeit, Design oder Geschwindigkeit abgegeben haben.Customers who commented about the usability of the product were 2.55 times more likely to give a low score compared to customers who commented on other themes, such as reliability, design, or speed.

Der durch die rot gestrichelte Linie dargestellte Durchschnitt hat sich im Vergleich zum vorherigen Visual von 5,78 % auf 11,34 % geändert.Between the visuals, the average, which is shown by the red dotted line, changed from 5.78% to 11.34%. Der Durchschnittswert ist dynamisch, da er auf dem Durchschnitt aus allen anderen Werten basiert.The average is dynamic because it's based on the average of all other values. Beim ersten Einflussfaktor wurde die Verbraucherrolle aus dem Durchschnitt ausgeschlossen.For the first influencer, the average excluded the customer role. Beim zweiten Einflussfaktor wurde das Thema Benutzerfreundlichkeit ausgeschlossen.For the second influencer, it excluded the usability theme.

Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Nur Werte anzeigen, die Einflussfaktoren sind, um nur mithilfe der beeinflussenden Werte zu filtern.Select the Only show values that are influencers check box to filter by using only the influential values. In diesem Beispiel sind sie die Rollen, die für eine niedrige Bewertung verantwortlich sind.In this case, they're the roles that drive a low score. Die zwölf Themen werden auf die vier begrenzt, die von Power BI als die Themen identifiziert wurden, die für niedrige Bewertungen verantwortlich sind.Twelve themes are reduced to the four that Power BI identified as the themes that drive low ratings.

Aktivieren des Kontrollkästchens

Interaktion mit anderen VisualsInteract with other visuals

Immer, wenn Sie auf einen Slicer, einen Filter oder ein anderes Visual im Zeichenbereich klickt, führt das Visual für wichtige Einflussfaktoren die Analyse für die neu ausgewählten Daten nochmals aus.Every time you select a slicer, filter, or other visual on the canvas, the key influencers visual reruns its analysis on the new portion of data. Sie können beispielsweise Company Size (Unternehmensgröße) in den Bericht verschieben und als Slicer verwenden.For example, you can move Company Size into the report and use it as a slicer. Verwenden Sie es, um festzustellen, ob sich die wichtigen Einflussfaktoren für Unternehmenskunden von denen der restlichen Kunden unterscheiden.Use it to see if the key influencers for your enterprise customers are different than the general population. Ein Unternehmen definiert sich hierbei über eine Größe von mehr als 50.000 Mitarbeitern.An enterprise company size is larger than 50,000 employees.

Wenn Sie > 50.000 auswählen, wird die Analyse noch mal ausgeführt, und Sie werden feststellen, dass sich auch die Einflussfaktoren geändert haben.Selecting >50,000 reruns the analysis, and you can see that the influencers changed. Bei großen Unternehmenskunden ist das Thema Sicherheit der wichtigste Einflussfaktor für eine niedrige Bewertung.For large enterprise customers, the top influencer for low ratings has a theme related to security. Sie sollten nun weiter untersuchen, ob es bestimmte Sicherheitsfeatures gibt, mit denen große Kunden nicht zufrieden sind.You might want to investigate further to see if there are specific security features your large customers are unhappy about.

Slice nach Unternehmensgröße

Interpretieren von kontinuierlichen wichtigen EinflussfaktorenInterpret continuous key influencers

Bisher haben wir das Visual verwendet, um zu ermitteln, wie sich unterschiedliche Kategoriefelder auf niedrige Bewertungen auswirken.So far, you've seen how to use the visual to explore how different categorical fields influence low ratings. Im Feld Erläuterung nach können jedoch auch kontinuierliche Faktoren wie Alter, Höhe und Preis verwendet werden.It's also possible to have continuous factors such as age, height, and price in the Explain by field. Beobachten Sie, was geschieht, wenn Tenure (Verwendungsdauer) aus „Customer Table“ (Kundentabelle) in Erläuterung nach verschoben wird.Let’s look at what happens when Tenure is moved from the customer table into Explain by. Die Verwendungsdauer gibt an, wie lange der Kunde den Dienst bereits verwendet.Tenure depicts how long a customer has used the service.

Bei einem höheren Wert für „Tenure“ (Verwendungsdauer) steigt die Wahrscheinlichkeit, dass eine niedrige Bewertung abgegeben wird.As tenure increases, the likelihood of receiving a lower rating also increases. Dieser Trend lässt darauf schließen, dass Langzeitkunden häufiger eine negative Bewertung abgeben.This trend suggests that the longer-term customers are more likely to give a negative score. Diese Information ist interessant. Sie sollten sie später weiterverfolgen.This insight is interesting, and one that you might want to follow up on later.

Aus dem Visual ist ersichtlich, dass sich die Wahrscheinlichkeit einer niedrigen Bewertung um das 1,23-Fache erhöht, wenn die Verwendungsdauer um 13,44 Monate erweitert wird.The visualization shows that every time tenure goes up by 13.44 months, on average the likelihood of a low rating increases by 1.23 times. In diesem Fall stellen 13,44 Monate die Standardabweichung der Verwendungsdauer dar.In this case, 13.44 months depict the standard deviation of tenure. Sie ziehen also Erkenntnisse daraus, wie sich die Erweiterung der Verwendungsdauer um eine Standardmenge, d. h. die Standardabweichung der Verwendungsdauer auf die Wahrscheinlichkeit einer niedrigen Bewertung auswirkt.So the insight you receive looks at how increasing tenure by a standard amount, which is the standard deviation of tenure, affects the likelihood of receiving a low rating.

Im Punktdiagramm im rechten Bereich wird durchschnittliche Prozentsatz der niedrigen Bewertungen für die einzelnen Werte der Verwendungsdauer dargestellt.The scatter plot in the right pane plots the average percentage of low ratings for each value of tenure. Die Steigung wird mit einer Trendlinie hervorgehoben.It highlights the slope with a trend line.

Punktdiagramm für Verwendungsdauer

Klassifizierte kontinuierliche wichtige EinflussfaktorenBinned continuous key influencers

In einigen Fällen stellen Sie möglicherweise fest, dass ihre kontinuierlichen Faktoren automatisch in kategorische Faktoren umgewandelt wurden.In some cases you may find that your continuous factors were automatically turned into categorical ones. Ursache hierfür ist die Feststellung, dass die Beziehung zwischen den Variablen nicht linear ist, weshalb die Beziehung nicht als einfach größer oder kleiner werdend beschrieben werden kann (wie dies im obigen Beispiel der Fall ist).This is because we realized the relationship between the variables is not linear and so we cannot describe the relationship as simply increasing or decreasing (like we did in the example above).

Es werden Korrelationstests ausgeführt, um zu bestimmen, wie linear der Einflussfaktor in Bezug auf das Ziel ist.We run correlation tests to determine how linear the influencer is with regards to the target. Ist das Ziel kontinuierlich, werden Pearson-Korrelationstests ausgeführt, und ist das Ziel kategorisch, werden punktbiseriale Korrelationstests ausgeführt.If the target is continuous, we run Pearson correlation and if the target is categorical, we run Point Biserial correlation tests. Wird festgestellt, dass die Beziehung nicht ausreichend linear ist, wird eine überwachte Klassifizierung ausgeführt und werden maximal fünf Klassen generiert. Um herauszufinden, welche Klassen am sinnvollsten sind, wird eine überwachte Klassifizierungsmethode verwendet, in der die Beziehung zwischen dem erläuternden Faktor und dem analysierten Ziel untersucht wird.If we detect the relationship is not sufficiently linear we conduct supervised binning and generate a maximum of 5 bins. To figure out which bins make the most sense we use a supervised binning method which looks at the relationship between the explanatory factor and the target being analyzed.

Interpretieren von Measures und Aggregaten als wichtige EinflussfaktorenInterpret measures and aggregates as key influencers

Sie können Measures und Aggregate als erläuternde Faktoren in Ihren Analysen verwenden.You can use measures and aggregates as explanatory factors inside your analysis. Angenommen, Sie möchten herausfinden, welche Auswirkung die Anzahl der Supporttickets oder die Öffnungsdauer eines Tickets auf die abgegebene Bewertung hat.For example, you might want to see what effect the count of customer support tickets or the average duration of an open ticket has on the score you receive.

In diesem Fall müssen Sie ermitteln, ob die Anzahl der Supporttickets, die ein Kunde erstellt, sich auf die Bewertung auswirkt.In this case, you want to see if the number of support tickets that a customer has influences the score they give. Hierfür beziehen Sie die Supportticket-ID aus der Tabelle „Support Ticket“ (Supportticket) ein.Now you bring in Support Ticket ID from the support ticket table. Da ein Kunde mehrere Supporttickets öffnen kann, aggregieren Sie die ID auf die Kundenebene.Because a customer can have multiple support tickets, you aggregate the ID to the customer level. Die Aggregation ist wichtig, da die Analyse auf Kundenebene ausgeführt wird, weshalb alle Treiber auf dieser Ebene definiert werden müssen.Aggregation is important because the analysis runs on the customer level, so all drivers must be defined at that level of granularity.

Betrachten wir nun die Anzahl der IDs.Let's look at the count of IDs. Jeder Kundenzeile ist eine Anzahl Supporttickets zugeordnet.Each customer row has a count of support tickets associated with it. In diesem Fall geht daraus hervor, dass mit dem Anstieg der Supporttickets auch die Wahrscheinlichkeit einer niedrigen Bewertung um das 5,51-Fache steigt.In this case, as the count of support tickets increases, the likelihood of the rating being low goes up 5.51 times. Mit dem Visual im rechten Bereich wird die durchschnittliche Anzahl von Supporttickets nach unterschiedlichen Rating-Werten gemäß Auswertung auf Kundenebene dargestellt.The visual on the right shows the average number of support tickets by different Rating values evaluated at the customer level.

Einfluss der Supportticket-ID

Interpretation der Ergebnisse: Wichtigste SegmenteInterpret the results: Top segments

Mithilfe der Registerkarte Wichtige Einflussfaktoren können Sie die jeweiligen Faktoren einzeln bewerten.You can use the Key influencers tab to assess each factor individually. Sie können auch die Registerkarte Wichtigste Segmente verwenden, um zu ermitteln, wie sich eine Kombination aus verschiedenen Faktoren auf die Metrik auswirkt, die Sie analysieren.You also can use the Top segments tab to see how a combination of factors affects the metric that you're analyzing.

Auf der Registerkarte „Wichtigste Segmente“ wird zunächst eine Übersicht über alle von Power BI ermittelten Segmente angezeigt.Top segments initially show an overview of all the segments that Power BI discovered. Das folgende Beispiel zeigt, dass sechs Segmente gefunden wurden.The following example shows that six segments were found. Diese Segmente wurden nach dem Prozentsatz der niedrigen Bewertung innerhalb der einzelnen Segmente angeordnet.These segments are ranked by the percentage of low ratings within the segment. Daraus geht beispielsweise hervor, dass 74,3 % aller Kundenbewertungen in Segment 1 niedrig sind.Segment 1, for example, has 74.3% customer ratings that are low. Je höher der Kreis positioniert ist, desto größer ist der Anteil der niedrigen Bewertungen.The higher the bubble, the higher the proportion of low ratings. Die Größe des Kreises gibt an, wie viele Kunden in einem Segment vorhanden sind.The size of the bubble represents how many customers are within the segment.

Auswahl der Registerkarte „Wichtigste Segmente“

Wenn Sie auf einen Kreis klicken, werden die Details zu diesem Segment angezeigt.Selecting a bubble drills into the details of that segment. Wenn Sie beispielsweise „Segment 1“ auswählen, werden Sie feststellen, dass es sich mehr oder weniger aus Stammkunden zusammensetzt.If you select Segment 1, for example, you find that it's made up of relatively established customers. Sie sind seit mehr als 29 Monaten Kunden und haben mehr als vier Supporttickets.They've been customers for over 29 months and have more than four support tickets. Außerdem handelt es sich bei diesen Benutzern nicht um Herausgeber. Daher muss es sich also um Verbraucher oder Administratoren handeln.Finally, they're not publishers, so they're either consumers or administrators.

In dieser Gruppe haben 74,3 % der Kunden eine niedrige Bewertung abgegeben.In this group, 74.3% of the customers gave a low rating. Im Durschnitt gaben 11,7 % aller Benutzer eine negative Bewertung ab. Somit ist der Anteil der niedrigen Bewertung in diesem Segment also größer.The average customer gave a low rating 11.7% of the time, so this segment has a larger proportion of low ratings. Er ist 63 Prozent größer.It's 63 percentage points higher. Segment 1 enthält zudem 2,2 % aller Daten und stellt damit einen adressierbaren Anteil aller Benutzer dar.Segment 1 also contains approximately 2.2% of the data, so it represents an addressable portion of the population.

Auswählen des ersten Segments unter „Wichtigste Segmente“

Hinzufügen von ZählungenAdding counts

Manchmal kann ein Einflussfaktor eine große Auswirkung haben, aber nur sehr wenig Daten darstellen.Sometimes an influencer can have a big impact but represent very little of the data. Beispielsweise ist „Theme is usability“ der zweitgrößte Einflussfaktor für niedrige Bewertungen.For example, Theme is usability is the second biggest influencer for low ratings. Es gibt jedoch möglicherweise nur wenige Kunden, die sich über die Nutzbarkeit beschwert haben.However there might have only been a handful of customers who complained about usability. Mit Zählungen können Sie priorisieren, auf welche Einflussfaktoren Sie sich konzentrieren möchten.Counts can help you prioritize which influencers you want to focus on.

Sie können die Zählung über die Analysekarte im Formatierungsbereich aktivieren.You can turn counts on through the Analysis card of the formatting pane.

Hinzufügen von Zählungen

Wenn Zählungen aktiviert sind, wird ein Ring um die Blase der einzelnen Einflussfaktoren angezeigt, der den ungefähren Prozentsatz der Daten darstellt, die der Einflussfaktor enthält.Once counts are turned on, you’ll see a ring around each influencer’s bubble, which represents the approximate percentage of data that influencer contains. Je mehr die Blase von dem Ring eingeschlossen ist, desto mehr Daten sind in ihr enthalten.The more of the bubble the ring circles, the more data it contains. Wir sehen, dass „Theme is usability“ einen sehr kleinen Teil der Daten enthält.We can see that Theme is usability contains a very small proportion of data.

Anzeigen von Zählungen

Sie können auch die Option „Sortieren nach“ unten links im Visual verwenden, um die Blasen zuerst nach Zählung anstelle von Auswirkung zu sortieren.You can also use the Sort by toggle in the bottom left of the visual to sort the bubbles by count first instead of impact. Subscription Type is Premier“ ist der wichtigste Einflussfaktor, der auf Zählung basiert.Subscription Type is Premier is the top influencer based on count.

Sortieren nach Zählungen

Wenn Sie einen vollständigen Ring um den Kreis sehen, bedeutet dies, dass der Einflussfaktor 100 % der Daten enthält.Having a full ring around the circle means the influencer contains 100% of the data. Sie können den Zählungstyp so ändern, dass er relativ zum maximalen Einflussfaktor ist, indem Sie die Dropdownliste Zählungstyp in der Analysekarte des Formatierungsbereichs verwenden.You can change the count type to be relative to the maximum influencer using the Count type dropdown in the Analysis card of the formatting pane. Nun wird der Einflussfaktor mit der größten Menge an Daten durch einen vollständigen Ring dargestellt, und alle anderen Zählungen in Relation zu diesem.Now the influencer with the most amount of data will be represented by a full ring and all other counts will be relative to it.

Anzeigen von relativen Zählungen

Analysieren einer numerischen MetrikAnalyze a metric that is numeric

Wenn Sie ein nicht numerisches Feld in das Feld Analyse verschieben, können Sie entscheiden, wie dieses Szenario behandelt wird.If you move an unsummarized numerical field into the Analyze field, you have a choice how to handle that scenario. Sie können das Verhalten des Visuals ändern, indem Sie den Formatierungsbereich aufrufen und zwischen dem Analysetyp „Kategorisch“ und dem Analysetyp „Kontinuierlich“ wechseln.You can change the behavior of the visual by going into the Formatting Pane and switching between Categorical Analysis Type and Continuous Analysis Type.

Wechseln von kategorisch zu kontinuierlich

Der Analysetyp „Kategorisch“ verhält sich wie oben beschrieben.A Categorical Analysis Type behaves as described above. Wenn Sie beispielsweise nach Umfragebewertungen zwischen 1 und 10 suchen würden, könnten Sie die Frage stellen: „Welche Faktoren bewirken, dass Umfragebewertungen den Wert 1 ergeben?“For instance, if you were looking at survey scores ranging from 1 to 10, you could ask ‘What influences Survey Scores to be 1?’

Beim Analysetyp „Kontinuierlich“ ändert sich die Fragestellung in eine kontinuierliche Frage.A Continuous Analysis Type changes the question to a continuous one. Im obigen Beispiel würde die neue Frage lauten: „Welche Faktoren bewirken, dass der Wert der Umfragebewertung ansteigt/abfällt?“In the example above, our new question would be ‘What influences Survey Scores to increase/decrease?’

Diese Unterscheidung ist sehr hilfreich, wenn im zu analysierenden Feld zahlreiche Einzelwerte vorhanden sind.This distinction is very helpful when you have lots of unique values in the field you are analyzing. Im folgenden Beispiel betrachten wir Immobilienpreise.In the example below we look at house prices. Es ist nicht besonders sinnvoll zu fragen, welche Faktoren bewirken, dass der Immobilienpreis bei 156.214 liegt,It is not very meaningful to ask ‘What influences House Price to be 156,214?’ da dies eine sehr spezifische Fragestellung ist und sehr wahrscheinlich nicht genügend Daten vorliegen, um ein Muster ableiten zu können.as that is very specific and we are likely not to have enough data to infer a pattern.

Stattdessen sollten wir fragen, welche Faktoren einen Anstieg der Immobilienpreise bewirken.Instead we may want to ask, ‘What influences House Price to increase’? Dadurch ist es möglich, Immobilienpreise als Bereich statt als Einzelwerte zu behandeln.which allows us to treat house prices as a range rather than distinct values.

Numerische Frage

Interpretation der Ergebnisse: Wichtigste EinflussfaktorenInterpret the results: Key influencers

In diesem Szenario untersuchen wir, welche Faktoren einen Anstieg der Immobilienpreise bewirken.In this scenario we look at ‘What influences House Price to increase’. Wir betrachten eine Reihe von erläuternden Faktoren, die sich auf den Immobilienpreis auswirken können, wie YearBuilt (das Jahr, in dem die Immobilie gebaut wurde), KitchenQual (Qualität der Küche) und YearRemodAdd (Jahr, in dem das Haus modernisiert wurde).We are looking at a number of explanatory factors that could impact a house price like Year Built (year the house was built), KitchenQual (kitchen quality) and YearRemodAdd (year the house was remodeled).

Im folgenden Beispiel untersuchen wir den wichtigsten Einflussfaktor, nämlich eine sehr gute Küchenqualität.In the example below we look at our top influencer which is kitchen quality being Excellent. Die Ergebnisse sind sehr ähnlich wie bei der Analyse kategorischer Metriken. Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede:The results are very similar to the ones we saw when we were analyzing categorical metrics with a few important differences:

  • Mit dem Säulendiagramm im rechten Bereich werden anstelle der Prozentsätze die Durchschnittswerte untersucht.The column chart on the right is looking at the averages rather than percentages. Es stellt den durchschnittlichen Immobilienpreis für ein Haus mit einer sehr guten Küchenqualität (grüne Säule) im Vergleich zum durchschnittlichen Immobilienpreis für ein Haus ohne sehr gute Küchenqualität (gestrichelte Linie) dar.It therefore shows us what the average house price of a house with an excellent kitchen is (green bar) compared to the average house price of a house without an excellent kitchen (dotted line)
  • Im Kreis wird auch hier die Differenz zwischen der rot gestrichelten Linie und der grünen Säule angegeben, jedoch als Zahl (USD 158.000,49) und nicht als Wahrscheinlichkeit (1,93-fach).The number in the bubble is still the difference between the red dotted line and green bar but it’s expressed as a number ($158.49K) rather than a likelihood (1.93x). Häuser mit einer sehr guten Küchenqualität sind im Durchschnitt also nahezu 160.000 USD teurer als Häuser ohne sehr gute Küchenqualität.So on average, houses with excellent kitchens are almost $160K more expensive than houses without excellent kitchens.

Numerische Zielvorgabe für kategorische Einflussfaktoren

Im folgenden Beispiel untersuchen wir die Auswirkungen eines kontinuierlichen Faktors (Jahr, in dem das Haus modernisiert wurde) auf den Immobilienpreis.In the example below we are looking at the impact a continuous factor (year house was remodeled) has on house price. Im Vergleich zur Analyse von kontinuierlichen Einflussfaktoren gibt es bei kategorischen Metriken folgende Unterschiede:The differences compared to how we analyze continuous influencers for categorical metrics are as follows:

  • Im Punktdiagramm im rechten Bereich wird der durchschnittliche Immobilienpreis für jeden einzelnen Wert für das Jahr dargestellt, in dem das Haus modernisiert wurde.The scatter plot in the right pane plots the average house price for each distinct value of year remodeled.
  • Der Wert im Kreis gibt an, um wie viel der durchschnittliche Immobilienpreis ansteigt (hier 2.870 USD), wenn der Wert für das Jahr, in dem das Haus modernisiert wurde, um die Standardabweichung (hier 20 Jahre) zunimmt.The value in the bubble shows by how much the average house price increases (in this case $2.87k) when the year the house was remodeled increases by its standard deviation (in this case 20 years)

Numerische Zielvorgabe für kontinuierliche Einflussfaktoren

Abschließend betrachten wir bei Measures den Durchschnittswert für das Jahr, in dem das Haus gebaut wurde.Finally, in the case of measures we are looking at the average year a house was built. Die Analyse hier sieht wie folgt aus:The analysis here is as follows:

  • Im Punktdiagramm im rechten Bereich wird der durchschnittliche Immobilienpreis für jeden einzelnen Wert dargestellt.The scatterplot in the right pane plots the average house price for each distinct value in the table
  • Der Wert im Kreis gibt an, um wie viel der durchschnittliche Immobilienpreis ansteigt (hier 1.350 USD), wenn der durchschnittliche Wert für das Jahr um die Standardabweichung (hier 30 Jahre) zunimmt.The value in the bubble shows by how much the average house price increases (in this case $1.35K) when the average year increases by its standard deviation (in this case 30 years)

Numerische Zielsetzung für Measures als Einflussfaktoren

Interpretation der Ergebnisse: Wichtigste SegmenteInterpret the results: Top Segments

In den wichtigsten Segmenten für numerische Zielsetzungen werden Gruppen angegeben, bei denen die Immobilienpreise im Durchschnitt höher sind als im Dataset insgesamt.Top segments for numerical targets show groups where the house prices on average are higher than in the overall dataset. Im Folgenden ist beispielsweise zu sehen, dass sich Segment 1 aus Häusern zusammensetzt, bei denen GarageCars (Anzahl der Kraftfahrzeuge, die in der Garage untergebracht werden können) größer als 2 und für RoofStyle die Option „Hip“ (Walmdach) festgelegt ist.For example, below we can see that Segment 1 is made up of houses where GarageCars (number of cars the garage can fit) is greater than 2 and the RoofStyle is Hip. Bei Häusern mit diesen Merkmalen liegt der Durchschnittspreis bei 355.000 USD. Im Vergleich dazu liegt der allgemeine Durchschnittspreis der Daten bei 180.000 USD.Houses with those characteristics have an average price of $355K compared to the overall average in the data which is $180K.

Numerische Zielsetzung für Measures als Einflussfaktoren

Analysieren einer Metrik, die ein Measure oder eine zusammengefasste Spalte istAnalyze a metric that is a measure or a summarized column

Im Fall eines Measures oder einer zusammengefassten Spalte wird die Analyse standardmäßig auf den oben beschriebenen Continuous Analysis Type (kontinuierlichen Analysetyp) festgelegt.In the case of a measure or summarized column the analysis defaults to the Continuous Analysis Type described above. Dies kann nicht geändert werden.This cannot be changed. Der größte Unterschied zwischen der Analyse eines Measures oder einer zusammengefassten Spalte und einer nicht zusammengefassten numerischen Spalte ist die Ebene, auf der die Analyse ausgeführt wird.The biggest difference between analyzing a measure/summarized column and an unsummarized numeric column is the level at which the analysis runs.

Im Fall von nicht zusammengefassten Spalten wird die Analyse immer auf Tabellenebene ausgeführt.In the case of unsummarized columns, the analysis always runs at the table level. Im obigen Beispiel des Immobilienpreises haben wir die Metrik House Price (Hauspreis) analysiert, um zu sehen, was den Preis für ein Haus steigen oder sinken lässt.In the house price example above, we analyzed the House Price metric to see what influences a house price to increase/decrease. Die Analyse wird automatisch auf Tabellenebene ausgeführt.The analysis automatically runs on the table level. Unsere Tabelle verfügt über eine eindeutige ID für jedes Haus, damit die Analyse auf Hausebene ausgeführt wird.Our table has a unique ID for each house so the analysis runs at a house level.

Measures-Tabelle

Bei Measures und zusammengefassten Spalten wissen wir nicht sofort, auf welcher Ebene Sie analysiert werden.For measures and summarized columns, we don't immediately know what level to analyze them at. Wenn House Price (Hauspreis) als Average (Mittelwert) zusammengefasst würde, müssten wir festlegen, auf welcher Ebene dieser Durchschnittspreis für das Haus berechnet werden soll.If House Price was summarized as an Average, we would need to consider what level we would like this average house price calculated. Handelt es sich um den Durchschnittshauspreis auf Nachbarschaftsebene?Is it the average house price at a neighborhood level? Oder vielleicht auf regionaler Ebene?Or perhaps a regional level?

Measures und zusammengefasste Spalten werden automatisch auf der Ebene der verwendeten Erläuterung nach-Felder analysiert.Measures and summarized columns are automatically analyzed at the level of the Explain by fields used. Angenommen, Sie haben drei Erläuterung nach-Felder, an denen wir interessiert sind: Kitchen Quality (Qualität der Küche), Building Type (Gebäudetyp) und Air Conditioning (Klimaanlage).Imagine we have three fields in Explain By we are interested in: Kitchen Quality, Building Type and Air Conditioning. Der Wert Average House Price (durchschnittlicher Hauspreis) würde für jede eindeutige Kombination dieser drei Felder berechnet werden.Average House Price would be calculated for each unique combination of those three fields. Häufig ist es hilfreich, zu einer Tabellenansicht zu wechseln, um zu sehen, wie die auszuwertenden Daten aussehen.It is often helpful to switch to a table view to take a look at what the data being evaluated looks like.

Measures-Tabelle

Diese Analyse ist extrem zusammengefasst, sodass es für das Regressionsmodell schwierig ist, in den Daten Muster zu finden, aus denen es lernen kann.This analysis is very summarized and so it will be hard for the regression model to find any patterns in the data it can learn from. Wir sollten die Analyse detaillierter ausführen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.We should run the analysis at a more detailed level to get better results. Wenn wir den Hauspreis auf der Hausebene analysieren möchten, müssen wir das ID-Feld der Analyse explizit hinzufügen.If we wanted to analyze the house price at the house level we would need to explicitly add the ID field to the analysis. Trotzdem möchten wir nicht, dass die Haus-ID als Einflussfaktor angesehen wird.Nevertheless, we don't want the house ID to be considered an influencer. Es hilft uns nicht, zu erfahren, dass der Preis für ein Haus steigt, wenn die Haus-ID sich erhöht.It is not helpful to learn that as house ID increases, the price of a house increase. An dieser Stelle ist die Feldoption Erweitern durch praktisch.This is where the Expand By field well option comes in handy. Mithilfe der Feldoption Erweitern durch können Sie Felder hinzufügen, die Sie verwenden möchten, um die Ebene der Analyse festzulegen, ohne nach neuen Einflussfaktoren suchen zu müssen.You can use Expand By to add fields you want to use for setting the level of the analysis without looking for new influencers.

Sehen Sie sich an, wie die Visualisierung aussieht, nachdem Sie die ID für die Feldoption Erweitern durch hinzugefügt haben.Take a look at what the visualization looks like once we add ID to Expand By. Nachdem Sie die Ebene definiert haben, auf der das Measure ausgewertet werden soll, erfolgt das Interpretieren von Einflussfaktoren genau gleich wie bei nicht zusammengefassten numerischen Spalten.Once you have defined the level at which you want your measure evaluated, interpreting influencers is exactly the same as for unsummarized numeric columns.

Measures-Tabelle

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Measures mit der Visualisierung der wichtigen Einflussfaktoren analysieren können, sehen Sie sich das folgende Tutorial an.If you would like to learn more about how you can analyze measures with the key influencers visualization please watch the following tutorial.

Zu beachtende Aspekte und ProblembehandlungConsiderations and troubleshooting

Welche Einschränkungen gibt es für das Visual?What are the limitations for the visual?

Für das Visual „Wichtige Einflussfaktoren“ gibt es einige Einschränkungen:The key influencers visual has some limitations:

  • Direkte Abfrage wird nicht unterstützt.Direct Query is not supported
  • Liveverbindung mit Azure Analysis Services und SQL Server Analysis Services wird nicht unterstützt.Live Connection to Azure Analysis Services and SQL Server Analysis Services is not supported
  • Webveröffentlichung wird nicht unterstützt.Publish to web is not supported
  • .NET Framework 4.6 oder höher ist erforderlich..NET Framework 4.6 or higher is required

Numerische Frage

Es wird ein Fehler angezeigt, dass keine Einflussfaktoren oder Segmente gefunden wurden. Wieso?I see an error that no influencers or segments were found. Why is that?

Fehler, dass keine Einflussfaktoren gefunden wurden

Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie Felder in Erläuterung nach eingeschlossen haben, aber keine Einflussfaktoren gefunden wurden.This error occurs when you included fields in Explain by but no influencers were found.

  • Sie haben die analysierte Metrik in Analysieren und Erläuterung nach eingeschlossen.You included the metric you were analyzing in both Analyze and Explain by. Entfernen Sie sie aus Erläuterung nach.Remove it from Explain by.
  • Die erläuternden Felder enthalten zu viele Kategorien, in denen nur wenige Beobachtungen vorhanden sind.Your explanatory fields have too many categories with few observations. In dieser Situation ist es für das Visual schwierig zu erkennen, welche Faktoren Einflussfaktoren sind.This situation makes it hard for the visualization to determine which factors are influencers. Eine Generalisierung auf Basis weniger Beobachtungen ist schwierig.It’s hard to generalize based on only a few observations. Bei der Analyse eines numerischen Felds sollten Sie im Formatierungsbereich auf der Karte Analyse von der kategorischen Analyse zur kontinuierlichen Analyse wechseln.If you are analyzing a numeric field you may want to switch from Categorical Analysis to Continuous Analysis in the Formatting Pane under the Analysis card.
  • Die erläuternden Faktoren enthalten zwar ausreichend Beobachtungen für eine Generalisierung, aber das Visual konnte keine sinnvollen Korrelationen ermitteln, aus denen ein Bericht erstellt werden kann.Your explanatory factors have enough observations to generalize, but the visualization didn't find any meaningful correlations to report.

Es wird ein Fehler angezeigt, dass die zu analysierende Metrik nicht genügend Daten für eine Analyse enthält. Wieso?I see an error that the metric I'm analyzing doesn't have enough data to run the analysis on. Why is that?

Fehler, dass nicht genügend Daten vorhanden sind

Das Visual funktioniert so, dass in den Daten für eine Gruppe nach Mustern gesucht und mit anderen Gruppen verglichen wird.The visualization works by looking at patterns in the data for one group compared to other groups. So wird beispielsweise nach Kunden gesucht, die im Vergleich zu anderen Kunden, die hohe Bewertungen abgegeben haben, niedrige Bewertungen abgegeben haben.For example, it looks for customers who gave low ratings compared to customers who gave high ratings. Wenn die Daten in Ihrem Modell nur wenige Beobachtungen enthalten, können Muster nur schwer ermittelt werden.If the data in your model has only a few observations, patterns are hard to find. Wenn im Visual nicht genügend Daten enthalten sind, um aussagekräftige Einflussfaktoren zu ermitteln, wird angezeigt, dass mehr Daten benötigt werden, um die Analyse durchzuführen.If the visualization doesn’t have enough data to find meaningful influencers, it indicates that more data is needed to run the analysis.

Für den ausgewählten Zustand sollten mindestens 100 Beobachtungen vorhanden sein.We recommend that you have at least 100 observations for the selected state. In diesem Beispiel steht der Zustand für Kunden, die abwandern.In this case, the state is customers who churn. Ferner benötigen Sie mindestens 10 Beobachtungen für die Zustände, die Sie für den Vergleich verwenden.You also need at least 10 observations for the states you use for comparison. In diesem Beispiel steht der Vergleichszustand für Kunden, die nicht abwandern.In this case, the comparison state is customers who don't churn.

Bei der Analyse eines numerischen Felds sollten Sie im Formatierungsbereich auf der Karte Analyse von der kategorischen Analyse zur kontinuierlichen Analyse wechseln.If you are analyzing a numeric field you may want to switch from Categorical Analysis to Continuous Analysis in the Formatting Pane under the Analysis card.

Es wird eine Fehlermeldung angezeigt, dass die Analyse immer auf Zeilenebene der übergeordneten Tabelle ausgeführt wird, wenn „Analysieren“ nicht zusammengefasst ist. Das Ändern dieser Ebene über die „Erweitern durch“-Felder ist nicht zulässig. Wieso?I see an error that when 'Analyze' is not summarized, the analysis always runs at the row level of its parent table. Changing this level via 'Expand by' fields is not allowed. Why is that?

Wenn eine numerische Spalte oder eine kategorische Spalte analysiert wird, wird die Analyse immer auf der Tabellenebene ausgeführt.When analyzing a numeric or categorical column, the analysis always runs at the table level. Wenn Sie z. B. Hauspreise analysieren und Ihre Tabelle eine ID-Spalte enthält, wird die Analyse automatisch auf der Haus-ID-Ebene ausgeführt.For example, if you are analyzing house prices and your table contains an ID column, the analysis will automatically run at the house ID level.

Wenn Sie ein Measure oder eine zusammengefasste Spalte analysieren, müssen Sie explizit angeben, auf welcher Ebene die Analyse ausgeführt werden soll.When you are analyzing a measure or summarized column, you need to explicitly state at which level you would like the analysis to run at. Mithilfe der Feldoption Erweitern durch können Sie die Ebene der Analyse für Measures und zusammengefasste Spalten ändern, ohne neue Einflussfaktoren hinzuzufügen.You can use Expand by to change the level of the analysis for measures and summarized columns without adding new influencers. Wenn House Price (Hauspreis) als Measure definiert wurde, können Sie die Spalte „House ID“ der Feldoption Erweitern durch hinzufügen, um die Analyseebene zu ändern.If House price was defined as a measure you could add the house ID column to Expand by to change the level of the analysis.

Es wird ein Fehler angezeigt, dass ein Feld in Erläuterung nach keine eindeutige Beziehung zu der Tabelle aufweist, die die analysierte Metrik enthält. Wieso?I see an error that a field in Explain by isn't uniquely related to the table that contains the metric I'm analyzing. Why is that?

Die Analyse wird auf Tabellenebene des entsprechenden Felds ausgeführt.The analysis runs on the table level of the field that's being analyzed. Wenn Sie beispielsweise Kundenfeedback für Ihren Dienst analysieren, besitzen Sie möglicherweise eine Tabelle, aus der hervorgeht, ob ein Kunde eine hohe oder eine niedrige Bewertung abgegeben hat.For example, if you analyze customer feedback for your service, you might have a table that tells you whether a customer gave a high rating or a low rating. In diesem Fall wird die Analyse auf Ebene der Kundentabelle durchgeführt.In this case, your analysis is running at the customer table level.

Wenn Sie eine verknüpfte Tabelle besitzen, die auf einer präziseren Ebene als die Tabelle, die Ihre Metrik enthält, definiert ist, wird dieser Fehler angezeigt.If you have a related table that's defined at a more granular level than the table that contains your metric, you see this error. Beispiel:Here's an example:

  • Sie analysieren, was Kunden dazu bewegt, eine niedrige Bewertung für Ihren Dienst abzugeben.You analyze what drives customers to give low ratings of your service.
  • Sie möchten wissen, ob sich das Gerät, auf dem Ihre Kunden den Dienst verwenden, auf die Bewertung auswirkt.You want to see if the device on which the customer is consuming your service influences the reviews they give.
  • Kunden können den Dienst auf unterschiedlichen Geräten verwenden.A customer can consume the service in multiple different ways.
  • Im folgenden Beispiel verwendet Kunde 10000000 sowohl einen Browser als auch ein Tablet, um auf den Dienst zuzugreifen.In the following example, customer 10000000 uses both a browser and a tablet to interact with the service.

Eine verknüpfte Tabelle ist auf einer präziseren Ebene als die Tabelle, die Ihre Metrik enthält, definiert

Wenn Sie versuchen, die Spalte „device“ als erläuternden Faktor zu verwenden, wird folgender Fehler angezeigt:If you try to use the device column as an explanatory factor, you see the following error:

Fehler: falsche Spalte

Dieser Fehler wird angezeigt, da das Gerät nicht auf Kundenebene definiert wurde.This error appears because the device isn't defined at the customer level. Kunden können den Dienst auf mehreren Geräten verwenden.One customer can consume the service on multiple devices. Damit das Visual Muster ermitteln kann, muss „device“ ein Attribut von „customer“ sein.For the visualization to find patterns, the device must be an attribute of the customer. Es gibt verschiedene Lösungen, die von Ihren Kenntnissen des Geschäfts abhängen:There are several solutions that depend on your understanding of the business:

  • Sie können die Zusammenfassung von zu zählenden Geräten ändern.You can change the summarization of devices to count. Verwenden Sie beispielsweise „count“, wenn sich die Anzahl von Geräten möglicherweise auf die Bewertung auswirkt, die ein Kunde abgibt.For example, use count if the number of devices might affect the score that a customer gives.
  • Sie können die Spalte „device“ pivotieren, um festzustellen, ob sich die Verwendung des Diensts auf einem bestimmten Gerät auf die Kundenbewertung auswirkt.You can pivot the device column to see if consuming the service on a specific device influences a customer’s rating.

In diesem Beispiel wurden die Daten pivotiert, um neue Spalten für Browser, Mobilgeräte und Tablets zu erstellen (Sie dürfen nicht vergessen, die Beziehungen in der Modellierungsansicht zu löschen und neu zu erstellen, nachdem Sie die Daten pivotiert haben).In this example, the data was pivoted to create new columns for browser, mobile, and tablet (make sure you delete and re-create your relationships in the modeling view after pivoting your data). Nun können Sie diese Geräte in Erläuterung nach verwenden.You can now use these specific devices in Explain by. Daraus ergibt sich, dass alle Geräte Einflussfaktoren sind, wobei der Browser jedoch die größte Auswirkung auf die Kundenbewertung hat.All devices turn out to be influencers, and the browser has the largest effect on customer score.

Genauer gesagt ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden eine niedrige Bewertung abgeben, 3,79-mal höher, wenn sie den Dienst nicht über den Browser verwenden.More precisely, customers who don't use the browser to consume the service are 3.79 times more likely to give a low score than the customers who do. Für mobile Geräte weiter unten in der Liste gilt das Gegenteil.Lower down in the list, for mobile the inverse is true. Die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden eine niedrige Bewertung abgeben, ist höher, wenn sie die mobile App verwenden.Customers who use the mobile app are more likely to give a low score than the customers who don’t.

Gelöst

Es wird ein Fehler angezeigt, dass die Measures nicht in die Analyse einbezogen wurden. Wieso?I see a warning that measures weren't included in my analysis. Why is that?

Fehler, dass Measures nicht einbezogen wurden

Die Analyse wird auf Tabellenebene des entsprechenden Felds ausgeführt.The analysis runs on the table level of the field that's being analyzed. Wenn Sie die Abwanderung von Kunden analysieren, haben Sie möglicherweise eine Tabelle erstellt, die aussagt, ob ein Kunde den Anbieter gewechselt hat.If you analyze customer churn, you might have a table that tells you whether a customer churned or not. In diesem Fall wird die Analyse auf Ebene der Kundentabelle durchgeführt.In this case, your analysis runs at the customer table level.

Measures und Aggregate werden standardmäßig auf Tabellenebene analysiert.Measures and aggregates are by default analyzed at the table level. Wenn Sie ein Measure für die durchschnittlichen monatlichen Ausgaben erstellt hätten, würde dieses auf Ebene der Kundentabelle analysiert werden.If there were a measure for average monthly spending, it would be analyzed at the customer table level.

Wenn die Kundentabelle keinen eindeutigen Bezeichner aufweist, können deren Measures nicht ausgewertet werden, und die Tabelle wird aus der Analyse ausgeschlossen.If the customer table doesn't have a unique identifier, you can't evaluate the measure and it's ignored by the analysis. Sorgen Sie zur Vermeidung dieser Situation dafür, dass die Tabelle in Ihrer Metrik einen eindeutigen Bezeichner enthält.To avoid this situation, make sure the table with your metric has a unique identifier. In diesem Fall ist es die Kundentabelle, und der eindeutige Bezeichner ist die Kunden-ID.In this case, it's the customer table and the unique identifier is customer ID. Mithilfe von Power Query können Sie zudem einfach eine Indexspalte hinzufügen.It’s also easy to add an index column by using Power Query.

Es wird eine Warnung angezeigt, dass die analysierte Metrik mehr als 10 Einzelwerte aufweist und somit die Qualität der Analyse beeinträchtigen kann. Wieso?I see a warning that the metric I'm analyzing has more than 10 unique values and that this amount might affect the quality of my analysis. Why is that?

Mit dem KI-Visual können Kategoriefelder und numerische Felder analysiert werden.The AI visualization can analyze categorical fields and numeric fields. Beispiele für Kategoriefelder: „Abwanderung“ ist „Ja“ oder „Nein“ und „Kundenzufriedenheit“ ist „Hoch“, „Mittel“ oder „Niedrig“.In the case of categorical fields, an example may be Churn is Yes or No, and Customer Satisfaction is High, Medium, or Low. Wenn Sie die Anzahl der zu analysierenden Kategorien erhöhen, gibt es weniger Beobachtungen pro Kategorie.Increasing the number of categories to analyze means there are fewer observations per category. Dann ist es für das Visual schwierig, in den Daten Muster zu erkennen.This situation makes it harder for the visualization to find patterns in the data.

Bei der Analyse von numerischen Feldern können Sie die numerischen Felder wie Text behandeln. Dann wird dieselbe Analyse ausgeführt wie für kategorische Daten (kategorische Analyse).When analyzing numeric fields you have a choice between treating the numeric fields like text in which case you will run the same analysis as you do for categorical data (Categorical Analysis). Wenn viele Einzelwerte vorliegen sollten Sie jedoch eine kontinuierliche Analyse ausführen, da damit die Zahlen nicht einzeln betrachtet, sondern Muster abgeleitet werden, wenn sich Zahlen erhöhen oder verringern.If you have lots of distinct values we recommend you switch the analysis to Continuous Analysis as that means we can infer patterns from when numbers increase or decrease rather than treating them as distinct values. Sie können im Formatierungsbereich auf der Karte Analyse von der kategorischen Analyse zur kontinuierlichen Analyse wechseln.You can switch from Categorical Analysis to Continuous Analysis in the Formatting Pane under the Analysis card.

Es wird empfohlen, ähnliche Werte in einer einzigen Einheit zu gruppieren, um aussagekräftigere Einflussfaktoren zu ermitteln.To find stronger influencers, we recommend that you group similar values into a single unit. Bei einer Metrik für den Preis erhalten Sie beispielsweise bessere Ergebnisse, wenn Sie ähnliche Preise in Kategorien wie „Hoch“, „Mittel“ oder „Niedrig“ gruppieren, anstatt einzelne Preispositionen zu verwenden.For example, if you have a metric for price, you're likely to obtain better results by grouping similar prices into High, Medium, and Low categories vs. using individual price points.

Warnung zu mehr als 10 Einzelfaktoren

In den Daten sind Faktoren vorhanden, bei denen es sich nicht um wichtige Einflussfaktoren handelt, obwohl sie es sein sollten. Wie kann es dazu kommen?There are factors in my data that look like they should be key influencers, but they aren't. How can that happen?

Im folgenden Beispiel geben Kunden, die Verbraucher sind, niedrige Bewertungen ab. Dabei sind 14,93 % der Bewertungen niedrig.In the following example, customers who are consumers drive low ratings, with 14.93% of ratings that are low. Der Anteil der niedrigen Bewertungen ist bei Benutzern mit der Rolle Administrator ebenfalls hoch (13,42 %), aber diese werden nicht als Einflussfaktoren gewertet.The administrator role also has a high proportion of low ratings, at 13.42%, but it isn't considered an influencer.

Der Grund dafür ist, dass vom Visual beim Auffinden von Einflussfaktoren auch die Anzahl der Datenpunkte berücksichtigt werden.The reason for this determination is that the visualization also considers the number of data points when it finds influencers. Im folgenden Beispiel geht es um mehr als 29.000 Verbraucher und 10-mal weniger Administratoren, also etwa 2.900.The following example has more than 29,000 consumers and 10 times fewer administrators, about 2,900. Nur 390 Administratoren haben eine niedrige Bewertung abgegeben.Only 390 of them gave a low rating. Das Visual verfügt nicht über genügend Daten, um zu ermitteln, ob bei den Administratoren ein Muster vorliegt oder ob es sich um einen Zufall handelt.The visual doesn’t have enough data to determine whether it found a pattern with administrator ratings or if it’s just a chance finding.

Bestimmen der Einflussfaktoren

Wie werden wichtige Einflussfaktoren für die kategorische Analyse ermittelt?How do you calculate key influencers for categorical analysis?

Das KI-Visual verwendet ML.NET im Hintergrund, um eine logistische Regression zum Ermitteln der wichtigen Einflussfaktoren auszuführen.Behind the scenes, the AI visualization uses ML.NET to run a logistic regression to calculate the key influencers. Bei einer logistischen Regression handelt es sich um ein Statistikmodell, das verschiedene Gruppen miteinander vergleicht.A logistic regression is a statistical model that compares different groups to each other.

Während Sie sich darauf konzentrieren, was Benutzer zu niedrigen Bewertungen bewegt, ermittelt die logistische Regression, was der Unterschied zwischen den Kunden ist, die eine niedrige oder eine hohe Bewertung abgegeben haben.If you want to see what drives low ratings, the logistic regression looks at how customers who gave a low score differ from the customers who gave a high score. Bei Verwendung mehrerer Kategorien wie „Hoch“, „Neutral“ und „Niedrig“ können Sie untersuchen, wie sich die Kunden, die eine niedrige Bewertung abgegeben haben, von denjenigen Kunden unterscheiden, die keine niedrige Bewertung abgegeben haben.If you have multiple categories, such as high, neutral, and low scores, you look at how the customers who gave a low rating differ from the customers who didn't give a low rating. In diesem Fall untersuchen Sie, wie sich Kunden, die eine niedrige Bewertung abgegeben haben, von denjenigen Kunden, die eine hohe oder neutrale Bewertung abgegeben haben.In this case, how do the customers who gave a low score differ from the customers who gave a high rating or a neutral rating?

Im Rahmen der logistischen Regression wird in den Daten nach Mustern gesucht, um zu ermitteln, wie sich die Kunden, die eine niedrige abgegeben haben, von denjenigen Kunden unterscheiden, die eine hohe Bewertung abgegeben haben.The logistic regression searches for patterns in the data and looks for how customers who gave a low rating might differ from the customers who gave a high rating. So lässt sich möglicherweise feststellen, dass Kunden mit vielen Supporttickets einen höheren prozentualen Anteil an den niedrigen Bewertungen ausmachen als die Kunden mit wenigen oder keinen Supporttickets.It might find, for example, that customers with more support tickets give a higher percentage of low ratings than customers with few or no support tickets.

Bei der logistischen Regression wird auch die Anzahl der Datenpunkte berücksichtigt.The logistic regression also considers how many data points are present. Wenn Kunden mit Administratorrolle beispielsweise anteilig mehr negative Bewertungen abgeben, aber es nur sehr wenige Administratoren gibt, wird dieser Faktor nicht als Einflussfaktor gewertet,For example, if customers who play an admin role give proportionally more negative scores but there are only a few administrators, this factor isn't considered influential. da zum Ableiten eines Musters nicht genügend Datenpunkte vorhanden sind.This determination is made because there aren't enough data points available to infer a pattern. Es wird ein statistischer Test (Wald-Test) verwendet, um zu bestimmen, ob ein Faktor als Einflussfaktor gewertet werden kann.A statistical test, known as a Wald test, is used to determine whether a factor is considered an influencer. Im Visual wird ein p-Wert von 0,05 verwendet, um den Schwellenwert zu berechnen.The visual uses a p-value of 0.05 to determine the threshold.

Wie werden wichtige Einflussfaktoren für die numerische Analyse ermittelt?How do you calculate key influencers for numeric analysis?

Das KI-Visual verwendet ML.NET im Hintergrund, um eine lineare Regression zum Ermitteln der wichtigen Einflussfaktoren auszuführen.Behind the scenes, the AI visualization uses ML.NET to run a linear regression to calculate the key influencers. Bei der linearen Regression handelt es sich um ein Statistikmodell, mit dem untersucht wird, wie sich das Ergebnis des Felds, das Sie analysieren, basierend auf den erläuternden Faktoren ändert.A linear regression is a statistical model that looks at how the outcome of the field you are analyzing changes based on your explanatory factors.

Bei der Analyse von Immobilienpreisen kann mit einer linearen Regression beispielsweise untersucht werden, welche Auswirkungen eine sehr gute Küchenqualität auf den Immobilienpreis hat.For example, if we are analyzing house prices, a linear regression will look at the impact having an excellent kitchen will have on the house price. Lassen sich mit Häusern mit einer sehr guten Küchenqualität generell niedrigere oder höhere Immobilienpreise erzielen als mit Häusern ohne sehr gute Küchenqualität?Do houses with excellent kitchens generally have lower or higher house prices compared to houses without excellent kitchens?

Bei der linearen Regression wird auch die Anzahl der Datenpunkte berücksichtigt.The linear regression also considers the number of data points. Wenn sich mit Häusern mit einem Tennisplatz höhere Preise erzielen lassen, jedoch nur sehr wenige Häuser mit einem Tennisplatz im Angebot sind, wird dieser Faktor nicht als Einflussfaktor gewertet,For example, if houses with tennis courts have higher prices but we have very few houses that have a tennis court, this factor is not considered influential. da zum Ableiten eines Musters nicht genügend Datenpunkte vorhanden sind.This determination is made because there aren't enough data points available to infer a pattern. Es wird ein statistischer Test (Wald-Test) verwendet, um zu bestimmen, ob ein Faktor als Einflussfaktor gewertet werden kann.A statistical test, known as a Wald test, is used to determine whether a factor is considered an influencer. Im Visual wird ein p-Wert von 0,05 verwendet, um den Schwellenwert zu berechnen.The visual uses a p-value of 0.05 to determine the threshold.

Wie werden Segmente berechnet?How do you calculate segments?

Das KI-Visual verwendet ML.NET im Hintergrund, um eine Entscheidungsstruktur zum Ermitteln interessanter Untergruppen auszuführen.Behind the scenes, the AI visualization uses ML.NET to run a decision tree to find interesting subgroups. Das Ziel der Entscheidungsstruktur besteht darin, eine Untergruppe von Datenpunkten zu ermitteln, die in der relevanten Metrik relativ stark vertreten ist.The objective of the decision tree is to end up with a subgroup of data points that's relatively high in the metric you're interested in. Das können Kunden sein, die niedrige Bewertungen abgegeben haben, oder Häuser, mit denen sich hohe Preise erzielen lassen.This could be customers with low ratings or houses with high prices.

Anhand der Entscheidungsstruktur wird jeder erläuternde Faktor analysiert und versucht zu ermitteln, welcher die beste Aufteilung bietet.The decision tree takes each explanatory factor and tries to reason which factor gives it the best split. Wenn die Daten z. B. so gefiltert werden, dass nur große Unternehmenskunden berücksichtigt werden, stellt sich beispielsweise die Frage, ob Kunden aussortiert werden, die eine hohe bzw. niedrige Bewertung abgegeben haben.For example, if you filter the data to include only large enterprise customers, will that separate out customers who gave a high rating vs. a low rating? Weiterhin stellt sich die Frage, ob es sich als besser erweist, die Daten so zu filtern, dass nur Kunden berücksichtigt werden, die eine Bewertung zum Thema Sicherheit abgegeben haben.Or perhaps is it better to filter the data to include only customers who commented about security?

Nachdem im Rahmen der Entscheidungsstruktur eine Aufteilung vorgenommen wurde, wird für die Untergruppe von Daten die nächstbeste Aufteilung für diese Daten ermittelt.After the decision tree does a split, it takes the subgroup of data and determines the next best split for that data. In diesem Beispiel besteht die Untergruppe aus Kunden, die eine Bewertung zum Thema Sicherheit abgegeben haben.In this case, the subgroup is customers who commented on security. Nach jeder Aufteilung wird ebenfalls analysiert, ob in dieser Gruppe genügend Datenpunkte vorliegen und diese somit als repräsentative Gruppe in Frage kommt, von der ein Muster abgeleitet werden kann. Es könnte sich aber auch um eine Anomalie in den Daten und somit nicht um ein zu berücksichtigendes Segment handeln.After each split, it also considers whether it has enough data points for this group to be representative enough to infer a pattern from or whether it's an anomaly in the data and not a real segment. Ein weiterer statistischer Test mit dem p-Wert 0,05 wird durchgeführt, um die statistische Relevanz der Aufteilungsbedingung zu überprüfen.Another statistical test is applied to check for the statistical significance of the split condition with p-value of 0.05.

Nach der Ausführung der Entscheidungsstruktur werden aus allen Aufteilungen wie Feedback zum Thema Sicherheit und große Unternehmen Power BI-Filter erstellt.After the decision tree finishes running, it takes all the splits, such as security comments and large enterprise, and creates Power BI filters. Diese Filter werden im Visual zu einem Segment kombiniert.This combination of filters is packaged up as a segment in the visual.

Warum werden bestimmte zu Einflussfaktoren bzw. aus den Einflussfaktoren entfernt, wenn mehr Felder in das Feld Erläuterung nach verschoben werden?Why do certain factors become influencers or stop being influencers as I move more fields into the Explain by field?

Das Visual wertet alle erläuternden Faktoren zusammen aus.The visualization evaluates all explanatory factors together. So kann ein Faktor für sich genommen ein Einflussfaktor sein, unter Berücksichtigung anderer Faktoren ist er es jedoch möglicherweise nicht.A factor might be an influencer by itself, but when it's considered with other factors it might not. Angenommen, Sie möchten analysieren, wodurch der Preis eines Hauses steigt und verwenden dabei die erläuternden Faktoren „Schlafzimmer“ und „Fläche“:Suppose you want to analyze what drives a house price to be high, with bedrooms and house size as explanatory factors:

  • Als einzelner Faktor kann die Anzahl der Schlafzimmer den Preis eines Hauses erhöhen.By itself, more bedrooms might be a driver for house prices to be high.
  • Unter Einbeziehung der Fläche in die Analyse wird untersucht, wie sich die Anzahl der Schlafzimmer bei konstanter Fläche des Hauses auswirkt.Including house size in the analysis means you now look at what happens to bedrooms while house size remains constant.
  • Bei einer festen Hausgröße von 1.500 Quadratfuß ist es unwahrscheinlich, dass eine kontinuierliche Zunahme bei der Anzahl der Schlafzimmer eine deutliche Erhöhung des Immobilienpreises zur Folge hat.If house size is fixed at 1,500 square feet, it's unlikely that a continuous increase in the number of bedrooms will dramatically increase the house price.
  • Die Anzahl der Schlafzimmer stellt somit kein so wichtiger Faktor mehr dar wie vor der Berücksichtigung der Hausgröße.Bedrooms might not be as important of a factor as it was before house size was considered.

Nächste SchritteNext steps