Obtención de información con objetos visuales de inteligencia artificial
Los objetos visuales de inteligencia artificial ofrecen información más detallada gracias al uso del aprendizaje automático insertado y el procesamiento del lenguaje natural para comprender mejor los datos. Puede encontrar los objetos visuales de inteligencia artificial en el panel Visualización, igual que los demás objetos visuales.
En esta unidad se exploran los siguientes objetos visuales de inteligencia artificial: Esquema jerárquico, Preguntas y respuestas y Elementos influyentes clave.
Evaluación de medidas con un esquema jerárquico
El esquema jerárquico es un objeto visual interactivo que permite desglosar una medida en varios atributos de diferentes dimensiones.
El esquema jerárquico es útil para el análisis de la causa principal, que es la capacidad de preguntar "¿Por qué?" hasta llegar a la raíz del problema. Es una buena manera de analizar el "quién" y el "cómo" cuando los procesos funcionan bien o se ejecutan de forma incorrecta.
Cuando cree un esquema jerárquico, empezará con una medida y, luego, seleccionará las distintas formas de desglosarla. En el ejemplo anterior, se analizan los descuentos para ver hacia dónde fluyen y cuál es el más alto. Con el esquema jerárquico, puede ver dónde no ofrece descuentos y, en consecuencia, dónde registra márgenes mayores. Además, puede ver la relación entre los descuentos y las cantidades vendidas, lo que le permite evaluar si lograron el efecto deseado de promover el producto.
Realización de preguntas con el objeto visual Preguntas y respuestas
El objeto visual Preguntas y respuestas permite a los usuarios realizar preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas en forma de objeto visual. Power BI elige los objetos visuales en función de los datos mostrados. Puede usar el objeto visual Preguntas y respuestas para explorar los datos mediante funcionalidades intuitivas de lenguaje natural. El objeto visual Preguntas y respuestas solamente proporciona resultados sobre los datos en Power BI.
Se le sugieren preguntas predeterminadas, pero también puede consultar aspectos concretos sobre los datos, como preguntar sobre miembros de dimensión específicos de los datos. Si le gusta un objeto visual creado en Preguntas y respuestas, incluso puede convertirlo en un objeto visual estándar para usarlo en el resto del libro.
Uso del aprendizaje automático con elementos influyentes clave
Los elementos influyentes clave usan el aprendizaje automático para ayudar a descubrir qué impulsa las métricas. Analizan los datos, clasifican los factores importantes y los muestran como elementos influyentes clave.
Por ejemplo, está examinando los resultados de una encuesta de Net Promoter Score (NPS). Puede identificar los elementos comunes entre las personas que han registrado puntuaciones bajas en la encuesta. Después, rellena la métrica que quiere entender y agrega los campos que cree que podrían influir en su aumento o disminución. Este proceso se describe más adelante en el laboratorio.
