分析機能を使用してレポート視覚化の変動を解釈するUse the Analyze feature to explain fluctuations in report visuals

適用対象: 適用対象: "ビジネス ユーザー" 向けの Power BI サービス 適用対象: デザイナーおよび開発者向けの Power BI サービス 適用対象外: Power BI Desktop 適用対象外: Pro ライセンスまたは Premium ライセンスが必要 APPLIES TO: Applies to.Power BI service for business users Applies to.Power BI service for designers & developers Does not apply to.Power BI Desktop Does not apply to.Requires Pro or Premium license

レポートの視覚化では、値の大幅な増加や急激な減少を確認し、そのような変動の原因を特定したいことがよくあります。Often in report visuals, you see a large increase and then a sharp drop in values, and wonder about the cause of such fluctuations. Power BI サービス[分析] を使用すると、数回クリックするだけで原因がわかります。With Analyze in the Power BI service, you can learn the cause with just a few clicks.

たとえば、Month (月) と Manufacturer (製造元) 別に Total units (合計ユニット) が表示される次の視覚化について考えてみましょう。For example, consider the following visual that shows Total units by Month and Manufacturer. VanArsdel は競合他社を上回っていますが、2014 年 6 月に大幅な落ち込みを見せています。VanArsdel is outperforming its competitors but has a deep dip in June 2014. このような場合、発生した変化について説明する目的でデータをいろいろ調べることができます。In such cases you can explore the data, to help explain the change that occurred.

増減のあるビジュアル

視覚化の増加、減少、または異常な分布について説明するように Power BI サービスに尋ねて、データについて高速で自動化され、洞察に満ちた分析を得ることができます。You can ask the Power BI service to explain increases, decreases, or unusual distributions in visuals, and get fast, automated, insightful analysis about your data. データ ポイントを右クリックし、 [分析]、[減少について説明してください] (前の棒が低い場合は [増加について説明してください]) の順に選択するか、 [分析] を選択し、分布が異なる部分を [検索] します。これにより、使いやすいウィンドウで分析情報が得られます。Right-click on a data point, and select Analyze > Explain the decrease (or increase, if the previous bar was lower), or Analyze > Find where this distribution is different and the insight is delivered to you in an easy-to-use window.

ビジュアルに示された分析情報

分析機能はコンテキストに依存し、前の棒や列など、直前のデータ ポイントに基づきます。The Analyze feature is contextual, and is based on the immediately previous data point - such as the previous bar, or column.

注意

この機能はプレビュー段階であり、変更される可能性があります。This feature is in preview, and is subject to change. 分析情報機能は既定で有効になっています (有効にするために [プレビュー] ボックスをオンにする必要はありません)。The insight feature is enabled and on by default (you don't need to check a Preview box to enable it).

選択されている要因とカテゴリWhich factors and categories are chosen

Power BI では、さまざまな列が調査された後、相対的な貢献度の最大の変化を示す要因が選択され、表示されます。After examining different columns, Power BI selects and displays those factors that show the biggest change to relative contribution. 出力された縦棒ごとに、貢献度変化が最も大きい値に吹き出しで説明が付きます。For each, the values which had the most significant change to contribution are called out in the description. また、実際の増減が最も大きい値にも吹き出しが付きます。In addition, the values that had the largest actual increases and decreases are also called out.

Power BI によって生成されたすべての分析情報を表示するには、スクロールバーを使用します。To see all of the insights generated by Power BI, use the scrollbar. 順序は、最も重要な要因が最初に表示されるように順位付けされています。The order is ranked with the most significant contributor displayed first.

インサイトの使用Using insights

分析情報を使用して視覚化に見られる傾向を解釈するには、横棒または折れ線グラフのデータ ポイントを右クリックして、 [分析] を選択します。To use insights to explain trends seen on visuals, right-click on any data point in a bar or line chart, and select Analyze. 次に、表示されるオプションから [増加について説明してください][減少について説明してください] 、または [explain the difference](違いについて説明してください) を選択します。Then choose the option that appears: explain the increase, explain the decrease, or explain the difference.

これで、Power BI によってデータに対して機械学習アルゴリズムが実行され、増減または違いに最も影響したカテゴリを示す説明と視覚化がウィンドウに取り込まれます。Power BI then runs its machine learning algorithms over the data, and populates a window with a visual and a description that describes which categories most influenced the increase or decrease or difference. この例で最初の分析情報はウォーターフォール図です。For this example, the first insight is a waterfall chart.

分析情報ポップアップ ウィンドウ

ウォーターフォール ビジュアルの下部にある小さいアイコンを選択すると、インサイトで散布グラフ、積み上げ縦棒グラフ、またはリボン グラフのいずれかを表示できます。By selecting the small icons at the bottom of the waterfall visual, you can choose to have insights display a scatter chart, stacked column chart, or a ribbon chart.

ビジュアルの下部にアイコンが表示されているスクリーンショット。

視覚化と機能に関するフィードバックを送るには、ページの上部にある上向き親指下向き親指のアイコンを使用します。Use the thumbs up and thumbs down icons at the top of the page to provide feedback about the visual and the feature.

上向き親指と下向き親指のアイコン

分析情報は、レポートが読み取りまたは編集ビューの場合に使用でき、データの分析と、レポートに簡単に追加できる視覚化の作成の両方で使用できます。You can use insights when your report is in Reading or Editing view, making it versatile for both analyzing data, and for creating visuals you can easily add to your reports. 編集ビューでレポートを開いている場合は、親指アイコンの横にプラス アイコンが表示されます。If you have the report open in Editing view, you'll see a plus icon next to the thumb icons. プラス アイコンを選択すると、新しい視覚化としてレポートに分析情報を追加できます。Select the plus icon to add the insight to your report as a new visual.

分析情報追加用のプラス アイコンが表示されているスクリーンショット。

返される結果の詳細Details of the results returned

分析情報によって返される詳細の意図は、2 つの期間の間に発生した変化を理解する目的でその間の違いを強調表示することです。The details returned by insights are intended to highlight what was different between the two time periods, to help you understand the change between them.

このアルゴリズムは、モデル内の他の縦棒をすべて受け取り、の期間との期間に対して縦棒ごとの内訳を計算し、その内訳の中でどのくらいの変化が発生したか判断し、変化が最も大きな縦棒を返すものと考えることができます。The algorithm can be thought of as taking all the other columns in the model, and calculating the breakdown by that column for the before and after time periods, determining how much change occurred in that breakdown, and then returning those columns with the biggest change. たとえば、上記のウォーターフォール分析情報では State (州) が選択されており、ルイジアナ州、テキサス州、およびコロラド州の貢献度は 6 月から 7 月までに減少率が 13% から 19% になり、Total units (合計ユニット) の減少に最も影響がありました。For example, State was selected in the waterfall insight above, as the contribution made by Louisiana, Texas, and Colorado fell 13% to 19% from June to July, and contributed the most to the decrease in Total units.

返された分析情報ごとに 4 つの視覚化を表示できます。For each insight returned, there are four visuals that can be displayed. そのうち 3 つのビジュアルは、2 つの期間の間の貢献度変化を強調表示することです。Three of those visuals are intended to highlight the change in contribution between the two periods. たとえば、第 2 四半期から第 3 四半期にかけての増加を説明します。For example, for the explanation of the increase from Qtr 2 to Qtr 3. リボン グラフには、選択したデータ ポイントの前後の変化が表示されます。The ribbon chart shows change both before and after the selected data point.

散布図The scatter plot

散布図アイコンが選択された小さいスクリーンショット

散布図視覚化では、縦棒の各値に対して (ここでは State (州))、第 1 期間の指標値 (X 軸) と第 2 期間の指標値 (Y 軸) が比較表示されます。The scatter plot visual shows the value of the measure in the first period (on the x-axis) against the value of the measure in the second period (on the y-axis), for each value of the column (State in this case). データ ポイントは、増加した場合は緑の領域に、減少した場合は赤の領域に配置されます。Data points are in the green region if they have increased, and in the red region if they have decreased.

点線は最良適合を示すものであり、この線よりも上にあるデータ ポイントは全体的な傾向よりも増加し、下にあるデータ ポイントは減少しています。The dotted line shows the best fit, and data points above this line increased by more than the overall trend, and those below it by less.

点線を含む散布図

どちらの期間でも値が空白だったデータ項目は、散布図には表示されません。Data items whose value was blank in either period will not appear on the scatter plot.

100% 積み上げ縦棒グラフThe 100% stacked column chart

縦棒グラフ アイコンが選択されている小さいスクリーンショット

100% 積み上げ縦棒グラフには、選択したデータ ポイントと以前のものとの合計 (100%) への貢献度の値が視覚的に示されます。The 100% stacked column chart visual shows the value of the contribution to the total (100%), for the selected data point and the previous. これにより、各データ ポイントの貢献度を並べて比較できます。This allows side-by-side comparison of the contribution for each data point. この例では、選択したテキサス州の値に対する実際の貢献度がヒントに表示されます。In this example, the tooltips show the actual contribution for the selected value of Texas. 状態の一覧は長いため、ツールヒントを使用すると詳細の確認に役立ちます。Because the list of states is long, tooltips help you see the details. ツールヒントを使用すると、テキサス州の合計ユニットに対する貢献度はほぼ同じ割合 (31% と 32%) ですが、実際の合計ユニット数は 89 から 71 に減少したことがわかります。By using the tooltips, we see that Texas contributed about the same percent to the total units (31% and 32%), but the actual number of total units decreased from 89 to 71. Y 軸は合計ではなくパーセンテージであり、各列の帯は値ではなくパーセンテージであることに注意してください。Remember, the Y axis is a percentage, not a total, and each column band is a percentage, not a value.

100% 積み上げ縦棒グラフ

リボン グラフThe ribbon chart

リボン グラフ アイコンが選択されている小さいスクリーンショット

リボン グラフのビジュアルには、前後の指標値が表示されます。The ribbon chart visual shows the value of the measure before and after. これは、要因の "順序" が変わったとき (たとえば、LA (ルイジアナ州) が 2 位の要因から 11 位に落ちたとき) の貢献度の変化を示す場合に特に役立ちます。It's particularly useful in showing the changes in contributions when the ordering of contributors changed (for example, LA dropped from number two contributor to number eleven). また、TX (テキサス州) は上部の幅の広いリボンで表されています。これが前後で最も重要な要因であることを示していますが、低下は、選択した期間中とその後の両方で貢献度の値が低下したことを示しています。And, though TX is represented by a wide ribbon at the top signifying that it is the most significant contributor before and after, the drop shows that the value of the contribution dropped both during the selected period and after.

リボン グラフ

ウォーターフォール グラフThe waterfall chart

ウォーターフォール グラフ アイコンが選択されている小さいスクリーンショット

4 番目のビジュアルはウォーターフォール図です。期間の間の増減を実際値で示します。The fourth visual is a waterfall chart, showing actual increases or decreases between the periods. このビジュアルには、2014 年 6 月の減少の大きな要因 (この例では State (州)) の 1 つが明確に示されています。This visual clearly shows one significant contributor to the decrease for June 2014 -- in this case, State. そして、State (州) の合計ユニットへの影響で注目する点は、ルイジアナ州、テキサス州、コロラド州の減少が最も重要な役割を果たしたことです。And the particulars of State's influence on total units are that declines in Louisiana, Texas, and Colorado played the most significant role.

ウォーターフォール グラフ

考慮事項と制限事項Considerations and limitations

以上の分析情報は前のデータ ポイントからの変化に基づくため、ビジュアルで最初のデータ ポイントを選択した時点では利用できません。Since these insights are based on the change from the previous data point, they aren't available when you select the first data point in a visual.

分析は、すべてのビジュアルの種類に使用できるわけではありません。Analyze is not available for all visual types.

現在のところ、分析で増減や違いを説明できないシナリオには次のようなものがあります。The following list is the collection of currently unsupported scenarios for Analyze - explain the increase/decrease/difference:

  • 上位 N フィルターTopN filters
  • 含める/除外するフィルターInclude/exclude filters
  • メジャー フィルターMeasure filters
  • 数値以外のメジャーNon-numeric measures
  • "値の表示方法" の使用Use of "Show value as"
  • フィルターが適用された指標 - フィルターが適用された指標とは、特定のフィルター ("フランスの売上合計" など) が適用されたビジュアル レベルの計算結果であり、分析情報機能によって作成された一部のビジュアルで使用されます。Filtered measures - filtered measures are visual level calculations with a specific filter applied (for example, Total Sales for France), and are used on some of the visuals created by the insights feature
  • X 軸のカテゴリ列 (スカラーである列で並べ替えが定義されている場合を除く)。Categorical columns on X-axis unless it defines a sort by column that is scalar. 階層を使用する場合は、アクティブな階層内のすべての列がこの条件と一致する必要があります。If using a hierarchy, then every column in the active hierarchy has to match this condition

次の手順Next steps

ウォーターフォール図 Waterfall charts
散布図 Scatter charts
縦棒グラフ Column charts
リボン グラフRibbon charts