Power BI Desktop에서 인사이트를 적용하여 시각적 개체의 변동 설명(미리 보기)Apply insights in Power BI Desktop to explain fluctuations in visuals (preview)

종종 시각적 개체에서 값의 대폭 증가 후 대폭 하락을 보고 이러한 변동의 원인에 대해 궁금해 합니다.Often in visuals, you see a large increase and then a sharp drop in values, and wonder about the cause of such fluctuations. Power BI Desktop에서 인사이트를 통해, 몇 번의 클릭으로 원인을 알 수 있습니다.With insights in Power BI Desktop you can learn the cause with just a few clicks.

예를 들어, 연도분기판매액을 보여 주는 다음과 같은 시각적 개체가 있습니다.For example, consider the following visual that shows Sales Amount by Year and Quarter. 2014년에는 1분기2분기 사이에 판매가 급격하게 하락하면서 판매가 대폭 감소했습니다.A large decrease in sales occurs in 2014, with sales dropping sharply between Qtr 1 and Qtr 2. 이러한 경우에는 데이터를 탐색하여 발생한 변경 사항에 대해 설명할 수 있습니다.In such cases you can explore the data, to help explain the change that occurred.

증가 및 감소 정보가 있는 시각적 개체

Power BI Desktop을 통해 차트에서 증가 및 감소를 설명하고, 차트에서 배포 요소를 확인하고, 데이터에 대한 빠르고 자동화된 통찰력 있는 분석을 가져올 수 있습니다.You can tell Power BI Desktop to explain increases or decreases in charts, see distribution factors in charts, and get fast, automated, insightful analysis about your data. 단순히 데이터 요소를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 분석 > 감소에 대해 설명하세요. (또는 이전 표시줄이 낮은 경우 증가)를 선택하거나 분석 > 이 분포가 다른 경우 찾기를 선택하면 인사이트가 사용하기 쉬운 창에 제공됩니다.Simply 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 insight is delivered to you in an easy-to-use window.

시각적 개체에 나타나는 인사이트

정보 기능은 상황에 따라 다르고 이전 막대 또는 열과 같은 바로 이전의 데이터 요소에 기반합니다.The insights feature is contextual, and is based on the immediately previous data point - such as the previous bar, or column.

참고

이 기능은 미리 보기 상태이며 변경될 대상입니다.This feature is in preview, and is subject to change. Power BI Desktop의 2017년 9월 버전부터 기본적으로 정보 기능을 사용할 수 있습니다(사용하기 위해 미리 보기 상자 확인란을 선택하지 않아도 됩니다).The insight feature is enabled and on by default (you don't need to check a Preview box to enable it) beginning with the September 2017 version of Power BI Desktop.

인사이트 사용Using insights

인사이트를 사용하여 차트에 보이는 증가 또는 감소 정보를 설명하려면 가로 막대형 차트 또는 꺾은선형 차트에서 데이터 요소를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 분석 > 증가에 대해 설명하세요. (또는 모든 정보가 이전 데이터 요소의 변경 내용을 기반으로 하므로 ‘감소 설명’ )을 선택합니다.To use insights to explain increases or decreases seen on charts, just right-click on any data point in a bar or line chart, and select Analyze > Explain the increase (or Explain the decrease, since all insights are based on the change from the previous data point).

인사이트 표시 메뉴

그러면 Power BI Desktop이 데이터에 대한 해당 기계 학습 알고리즘을 실행하고 증가 또는 감소에 가장 영향을 주는 범주를 설명하는 시각적 개체 및 설명이 있는 창을 채웁니다.Power BI Desktop 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. 기본적으로 정보는 다음 이미지에 나와 있는 대로 폭포 시각적 개체로 제공됩니다.By default, insights are provided as a waterfall visual, as shown in the following image.

인사이트 팝업 창

폭포 시각적 개체의 맨 아래에 있는 작은 아이콘을 선택하여 정보를 분산형 차트, 누적 세로 막대형 차트 또는 리본 차트로 표시하도록 선택할 수 있습니다.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.

인사이트 시각적 개체의 세 가지 요소

시각적 개체 및 기능에 대한 피드백을 제공할 수 있도록 페이지 맨 위에 있는 좋아요싫어요 아이콘이 제공됩니다.The thumbs up and thumbs down icons at the top of the page are provided so you can provide feedback about the visual and the feature. 이를 통해 피드백을 제공하지만, 다음에 이 기능을 사용할 때 반환하는 결과에 영향을 미치도록 알고리즘을 학습하지는 않습니다.Doing so provides feedback, but it does not currently train the algorithm to influence the results returned next time you use the feature.

무엇보다도 시각적 개체의 위쪽에 있는 + 단추를 통해 시각적 개체를 수동으로 만든 경우처럼 보고서에 선택한 시각적 개체를 추가할 수 있습니다.And importantly, the + button at the top of the visual lets you add the selected visual to your report, just as if you created the visual manually. 다음 서식을 지정하거나 그렇지 않은 경우 보고서에서 다른 시각적 개체를 조정한 경우처럼 추가된 시각적 개체를 조정할 수 있습니다.You can then format or otherwise adjust the added visual just as you would to any other visual on your report. Power BI Desktop에서 보고서를 편집하는 경우 선택한 정보 시각적 개체를 추가할 수 있습니다.You can only add a selected insight visual when you're editing a report in Power BI Desktop.

보고서가 읽는 또는 편집 모드인 경우 정보를 사용할 수 있습니다. 그러면 데이터를 분석하고 보고서에 쉽게 추가할 수는 시각적 개체 만드는 데 유연하게 사용할 수 있습니다.You can use insights when your report is in reading or editing mode, making it versatile for both analyzing data, and for creating visuals you can easily add to your reports.

반환된 결과의 세부 정보Details of the results returned

인사이트를 통해 반환된 세부 정보는 그간의 변화를 파악할 수 있도록 두 기간 사이의 차이점이 강조 표시됩니다.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.

예를 들어 3분기에서 4분기까지 전체 판매가 55%가 증가했고 이 증가폭이 모든 제품 범주(컴퓨터, 오디오 등의 판매가 55% 증가), 모든 국가, 그리고 모든 유형의 고객에 동일하다면 데이터에서 이러한 변화를 설명하기 위해 데이터에서 식별할 수 있는 것은 거의 없습니다.For example, if Sales increased by 55% overall from Qtr 3 to Qtr 4, and that is equally true for every Category of product (sales of Computer increased by 55%, and of Audio, and so on), and also true for every country, and for every type of customer, then there is little that can be identified in the data to help explain the change. 그러나 이러한 상황은 일반적인 경우가 아니며, 대체로 이 기간의 변화에서 차이를 찾아낼 수 있습니다. 범주 중에 컴퓨터가전이 63% 더 크게 성장한 반면, TV와 오디오의 판매는 23%에 불과하므로 컴퓨터가전3분기보다 4분기에 총 판매액의 큰 부분에 기여했습니다.However, that situation is generally not the case, and we might typically find differences in what occurred, such that among the categories, Computers and Home Appliances grew by a much larger 63% percentage, while TV and Audio grew by only 23%, and therefore Computers and Home Appliances contributed a larger amount of the total for Qtr 4 than they had for Qtr 3. 이 예에서 볼 때, 특히 컴퓨터와 TV 및 오디오의 판매 강세가 판매 증가에 대한 합리적인 설명이 될 수 있습니다.Given this example, a reasonable explanation of the increase would be: particularly strong sales for Computers and TV and Audio.

따라서 알고리즘은 단순히 변화의 가장 큰 부분을 차지하는 값을 반환하는 것이 아닙니다.So the algorithm is not simply returning the values that account for the biggest amount of the change. 예를 들어 판매의 압도적인 부분(98%)이 미국에서 발생한 것이라면 일반적으로 증가량에 있어서도 미국에서 압도적으로 발생했을 것입니다.For example, if the vast majority (98%) of sales came from the USA, then it would commonly be the case that the vast majority of the increase was also in the USA. 하지만 미국 또는 기타 국가에서 총 판매액에 대한 상대적인 기여에 의미 있는 변화가 있지 않았다면 국가는 이 맥락에서 흥미로운 요소로 고려되지 않습니다.Yet unless the USA or other countries had a significant change to their relative contribution to the total, Country would not be considered interesting in this context.

단순하게 말하면, 알고리즘은 이 모델의 다른 모든 열을 가져와 기간 에 대해 해당 열별로 분석 결과를 계산하며 해당 분석 결과에서 발생한 변화의 정도를 확인한 다음, 가장 큰 변화가 있는 열을 반환하는 것으로 생각할 수 있습니다.Simplistically, 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. 예를 들어 위 예에서는 TV와 비디오의 판매 기여도가 33%에서 26%로 7% 하락한 반면, 가전의 판매 기여도는 0%에서 6% 이상 증가했으므로 범주가 선택되었습니다.For example, Category was selected in the example above, as the contribution made by TV and Video fell 7% from 33% to 26%, while the contribution from Home Appliances grew from nothing to over 6%.

반환된 각 열에 대해 표시할 수 있는 네 가지 시각적 개체가 있습니다.For each column returned, there are four visuals that can be displayed. 이러한 시각적 개체 중 3개가 두 기간 간 기여도의 변화를 강조 표시하기 위한 것입니다.Three of those visuals are intended to highlight the change in contribution between the two periods. 예를 들어 2분기에서 3분기의 증가를 설명하기 위한 것입니다.For example, for the explanation of the increase from Qtr 2 to Qtr 3.

산점도The scatter plot

산점도 시각적 개체는 해당 열의 각 값(이 예에서는 범주)에 대한 두 번째 기간(y 축)의 측정값 대비 첫 번째 기간(x 축)의 측정값을 보여 줍니다.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 (Category in this case). 따라서 다음 이미지에 표시된 대로, 데이터 요소는 값이 증가한 경우 녹색 영역으로, 감소한 경우 빨강 영역에 위치합니다.Thus as shown in the following image, any data points are in the green region if the value increased, and in the red region if they decreased.

점선은 최적을 보여 주며 이 선 위의 데이터 요소는 전반적인 추세 이상으로 증가한 것을, 이 선 아래의 데이터 요소는 추세 미만으로 증가한 것을 나타냅니다.The dotted line shows the best fit, and as such, data points above this line increased by more than the overall trend, and those below it by less.

점선으로 나타낸 산점도

이 기간 중 값이 비어 있는 데이터 항목은 산점도에 나타나지 않습니다(예: 이 경우에는 가전).Note that data items whose value was blank in either period will not appear on the scatter plot (for example, Home Appliances in this case)

100% 누적 세로 막대형 차트The 100% stacked column chart

100% 누적 세로 막대형 차트 시각적 개체는 100% 누적 세로 막대로 표시한 것처럼 선택한 열별로 측정 전과 후의 값을 보여 줍니다.The 100% stacked column chart visual shows the value of the measure before and after, by the selected column, shown as a 100% stacked column. 따라서 기간 전과 후의 기여도를 나란히 비교할 수 있습니다.This allows side-by-side comparison of the contribution before and after. 도구 설명은 선택한 값에 대한 실제 기여도를 보여 줍니다.The tooltips show the actual contribution for the selected value.

100% 누적 세로 막대형 차트

리본 차트The ribbon chart

리본 차트 시각적 요소는 측정 전과 후의 값도 보여 줍니다.The ribbon chart visual showsalso the value of the measure before and after. 특히 기여 요소의 순서가 변경된 경우 기여도에서 변화를 보여 주는 데 유용합니다(예: 컴퓨터의 기여 순위가 이전에는 1위였지만, 3위로 떨어짐).It's particularly useful in showing the changes in contributions when these were such that the ordering of contributors changed (for example, if Computers were the number one contributor before, but then fell to number three).

리본 차트

폭포 차트The waterfall chart

네 번째 시각적 개체는 기간 사이의 주요 실제 증가 또는 감소 정보를 보여 주는 폭포 차트입니다.The fourth visual is a waterfall chart, showing the main actual increases or decreases between the periods. 이 시각적 개체는 실제 변화를 분명하게 보여 주지만, 단독으로는, 해당 열이 흥미로운 요소로 선택된 이유를 실제로 강조 표시해 주는 기여 수준에 대한 변화를 나타내지는 않습니다.This visual clearly shows the actual changes, but does not alone indicate the changes to the level of contribution that actually highlight why the column was chosen as being interesting.

폭포 차트

상대적 기여에 가장 큰 차이를 보이는 열의 순위 지정 시 다음 사항이 고려됩니다.When ranking the column as to which have the largest differences in the relative contributions, the following is considered:

  • 열에 큰 카디널리티가 있는 경우 차이가 통계적으로 덜 유의미하고 관심도가 떨어지므로 카디널리티가 요소로 고려됩니다.The cardinality is factored in, as a difference is less statistically significant, and less interesting, when a column has a large cardinality.

  • 원래 값이 매우 높거나 0에 아주 가까운 범주의 차이는 가중치가 다른 범주보다 더 높게 적용됩니다.Differences for those categories where the original values were very high or very close to zero are weighted higher than others. 예를 들어 범주가 판매의 1%만 기여했고 이 범주가 6%로 증가한 경우 기여도가 50%에서 55%로 변화한 범주보다 통계적으로 유의미하고 따라서 더 흥미로운 요소로 간주됩니다.For example, if a Category only contributed 1% of sales, and this changed to 6%, that is more statistically significant, and therefore considered more interesting, than a Category whose contribution changed from 50% to 55%.

  • 데이터 간의 다른 관계를 고려하는 등, 더 의미 있는 결과를 선택하기 위해 다양한 추론 데이터가 사용됩니다.Various heuristics are employed to select the most meaningful results, for example by considering other relationships between the data.

다른 열을 자세히 살펴본 후 상대적 기여에 가장 큰 변화를 보여 주는 열이 선택되어 산출됩니다.After examining different columns, those that show the biggest change to relative contribution are chosen and output. 각 열에 대해 기여에 가장 의미 있는 변화가 있는 값이 설명에 나타나며,For each, the values which had the most significant change to contribution are called out in the description. 또한 실제 증가 및 감소가 가장 큰 값도 제시됩니다.In addition, the values that had the largest actual increases and decreases are also called out.

고려 사항 및 제한 사항Considerations and limitations

이러한 인사이트는 이전 데이터 요소에서의 변경 내용을 기반으로 하므로 시각적 개체에서 첫 번째 데이터 요소를 선택하는 경우에는 사용할 수 없습니다.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.

다음 목록은 증가/감소 설명에 대한 현재 지원되지 않는 시나리오의 컬렉션입니다.The following list is the collection of currently unsupported scenarios for explain the increase/decrease:

  • TopN 필터TopN filters
  • 포함/제외 필터Include/exclude filters
  • 측정값 필터Measure filters
  • 숫자가 아닌 측정값Non-numeric measures
  • “다음과 같이 값 표시” 사용Use of "Show value as"
  • 필터링된 측정값 - 필터링된 측정값은 특정 필터(예: 프랑스의 총 판매액)가 적용된 시각적 개체 수준의 계산이며 인사이트 기능으로 만든 일부 시각적 개체에서 사용됩니다.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
  • 스칼라인 열 기준 정렬을 정의하지 않으면 X-축의 범주 열입니다.Categorical columns on X-axis unless it defines a sort by column that is scalar. 계층 구조를 사용하는 경우 활성 계층 구조의 모든 열은 이 조건에 맞아야 합니다.If using a hierarchy, then every column in the active hierarchy has to match this condition

또한 다음 모델 유형 및 데이터 소스는 현재 정보에 지원되지 않습니다.In addition, the following model types and data sources are currently not supported for insights:

  • DirectQueryDirectQuery
  • 라이브 연결Live connect
  • 온-프레미스 Reporting ServicesOn-premises Reporting Services
  • 포함Embedding

다음 단계Next steps

Power BI Desktop에 대한 자세한 내용 및 시작하는 방법은 다음 문서를 확인하세요.For more information about Power BI Desktop, and how to get started, check out the following articles.