ชนิดของข้อมูลเชิงลึกด่วนที่ได้รับการสนับสนุนโดย Power BI
ใช้กับ: 
บริการของ Power BI ผู้ใช้ บริการของ Power BIออกแบบและ& 
ต้องมีProหรือPremiumใช้งาน
คุณสามารถขอให้ Power BI ค้นหาข้อมูลของคุณ และค้นหาแนวโน้มและรูปแบบที่น่าสนใจได้ แนวโน้มและรูปแบบเหล่านี้จะแสดงในรูปแบบของวิชวลที่เรียกว่า ข้อมูลเชิงลึก Insightsวิชวลบนแดชบอร์ด วิชวลในรายงาน และหน้ารายงานทั้งหมดจะพร้อมใช้งาน
หากต้องการเรียนรู้วิธีการใช้ข้อมูลเชิงลึก โปรดดู Power BI Insights
ข้อมูลเชิงลึกทำงานอย่างไร
Power BI จะค้นหาชุดข้อมูลย่อยที่แตกต่างกันของคุณได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ค้นหา Power BI จะใช้ชุดของอัลกอริทึมที่มีความซับซ้อนเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจ คุณสามารถเรียกใช้Insightsแดชบอร์ด วิชวลรายงาน และหน้ารายงานได้
คำศัพท์บางคำ
Power BI ใช้อัลกอริทึมเชิงสถิติเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก อัลกอริทึมอยู่ในรายการและอธิบายไว้ในส่วนถัดไปของบทความนี้ ก่อนที่เราจะไปยังอัลกอริทึม ต่อไปนี้เป็นข้อกำหนดสำหรับคำศัพท์บางคำที่อาจไม่คุ้นเคย
- หน่วยวัด - หน่วยวัดคือเขตข้อมูลเชิงปริมาณ (ตัวเลข) ที่สามารถใช้ในการคำนวณได้ การคำนวณทั่วไปคือ ผลรวม ค่าเฉลี่ย และต่ำสุด ตัวอย่างเช่น หากบริษัทของเราผลิตและขายสเก็ตบอร์ด หน่วยวัดของเราอาจเป็นจำนวนสเก็ตบอร์ดที่ขายและกำไรเฉลี่ยต่อปี
- มิติ - มิติคือข้อมูลจัดกลุ่ม (ข้อความ) มิติจะอธิบายบุคคล วัตถุ รายการ ผลิตภัณฑ์ สถานที่ และเวลา ในชุดข้อมูล มิติเป็นวิธีการจัดกลุ่ม หน่วยวัด เป็นหมวดหมู่ที่มีประโยชน์ สำหรับบริษัทสเก็ตบอร์ดของเรา บางมิติอาจรวมถึงการดูยอดขาย (หน่วยวัด) ตามแบบจำลอง สี ประเทศ หรือแคมเปญการตลาด
- สหสัมพันธ์ - สหสัมพันธ์บอกให้เราทราบว่าพฤติกรรมของสิ่งต่างๆ มีความเกี่ยวข้องกันอย่างไร ถ้ารูปแบบของการเพิ่มขึ้นและลดลงคล้ายกันแล้ว พวกเขาจะมีความสัมพันธ์เชิงบวก และถ้ารูปแบบของพวกเขาตรงกันข้าม พวกเขาจะมีความสัมพันธ์เชิงลบ ตัวอย่างเช่น ถ้ายอดขายของสเก็ตบอร์ดสีแดงของเราเพิ่มขึ้นแต่ละครั้งที่เราดำเนินแคมเปญการตลาดทางโทรทัศน์ หมายความว่ายอดขายของสเก็ตบอร์ดสีแดงและแคมเปญทางโทรทัศน์มีความสัมพันธ์เชิงบวกกัน
- อนุกรมเวลา - อนุกรมเวลาคือวิธีการแสดงเวลาเป็นจุดข้อมูลที่ต่อเนื่องกัน จุดข้อมูลเหล่านั้นอาจเพิ่มขึ้น เช่น วินาที ชั่วโมง เดือน หรือปี
- ตัวแปรต่อเนื่อง - ตัวแปรแบบต่อเนื่องสามารถเป็นค่าใดก็ตามที่อยู่ระหว่างขีดจำกัดต่ำสุดและสูงสุด มิฉะนั้นจะเป็นตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่อง ตัวอย่างคือ อุณหภูมิ น้ำหนัก อายุ และเวลา ตัวแปรแบบต่อเนื่องสามารถประกอบด้วยเศษหรือส่วนของตัวแปรได้ จำนวนสเก็ตบอร์ดสีน้ำเงินทั้งหมดที่ขายได้เป็นตัวแปรแบบไม่ต่อเนื่องเนื่องจากเราไม่สามารถขายสเก็ตบอร์ดครึ่งตัวได้
คุณสามารถพบข้อมูลเชิงลึกประเภทใดบ้าง?
Power BI สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกได้สิบชนิดและ 10 ชนิดที่อธิบายไว้ด้านล่าง Power BI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงรุกเกี่ยวกับความผิดปกติ แนวโน้ม และ KPI ได้
ประเภทข้อมูลที่ผิดปกติ (บน/ล่าง)
ไฮไลต์กรณีที่หนึ่งหรือสองหมวดหมู่มีค่ามากกว่าหมวดหมู่อื่น
เปลี่ยนจุดในชุดข้อมูลเวลา
ไฮไลต์เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในแนวโน้มในชุดข้อมูลเวลา
สหสัมพันธ์
ตรวจพบกรณีที่หน่วยวัดหลายตัวแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่คล้ายกันเมื่อพล็อตกับหมวดหมู่หรือค่าในชุดข้อมูล
ผลต่างต่ำ
ตรวจหากรณีที่จุดข้อมูลสำหรับมิติอยู่ไม่ไกลจากค่าเฉลี่ย ดังนั้น "ความแปรปรวน" จึงมีค่าต่ำ สมมติว่าคุณมีหน่วยวัด "ยอดขาย" และมิติ "ภูมิภาค" และเมื่อมองไปทั่วภูมิภาคคุณจะเห็นว่ามีจุดแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างจุดข้อมูลกับค่าเฉลี่ย (ของจุดข้อมูล) ข้อมูลเชิงลึกจะทริกเกอร์เมื่อความแปรปรวนของยอดขายในทุกภูมิภาคต่ำกว่าค่าเกณฑ์ กล่าวคือ เมื่อยอดขายใกล้เคียงกันในทุกภูมิภาค
ส่วนหลัก (ปัจจัยหลัก)
ค้นหากรณีที่ส่วนใหญ่ของค่าทั้งหมดสามารถเกิดจากการคูณเดียวเมื่อแบ่งย่อยตามขนาดอื่น
ค่าผิดปกติ
ประเภทข้อมูลเชิงลึกนี้ใช้แบบจำลองคลัสเตอร์เพื่อค้นหาค่าผิดปกติในข้อมูลอนุกรมที่ไม่ใช่เวลา ค่าผิดปกติตรวจพบเมื่อมีหมวดหมู่เฉพาะที่มีค่าแตกต่างจากหมวดหมู่อื่นอย่างมีนัยสำคัญ
แนวโน้มโดยรวมในชุดข้อมูลเวลา
ตรวจพบแนวโน้มขึ้น หรือลงในชุดข้อมูลเวลา
กาลในชุดข้อมูลเวลา
ค้นหารูปแบบเป็นครั้งคราวในข้อมูลชุดข้อมูลเวลา เช่นกาลรายสัปดาห์ เดือน หรือรายปี
การแชร์แบบคงที่
ไฮไลต์กรณีมีความสัมพันธ์หลัก-รองระหว่างใช้ร่วมกันของค่ารองสัมพันธ์กับค่าโดยรวมของค่าหลักระหว่างตัวแปรอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการแชร์แบบคงที่จะนำไปใช้กับบริบทของหน่วยวัด มิติ และมิติวันที่/เวลาอื่น ข้อมูลเชิงลึกนี้จะทริกเกอร์เมื่อมีค่ามิติเฉพาะเช่น "ภูมิภาคตะวันออก" มีเปอร์เซ็นต์คงที่ของยอดขายโดยรวมในมิติวันที่/เวลานั้น
ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการแชร์แบบคงที่จะคล้ายกับข้อมูลเชิงลึกผลต่างต่ำเนื่องจากทั้งสองเกี่ยวข้องกับการขาดความแปรปรวนของค่าตลอดเวลา อย่างไรก็ตามข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ร่วมกันจะวัดความแตกต่างของ เปอร์เซ็นต์ของทั้งหมด ในระหว่างช่วงเวลา ในขณะที่ข้อมูลเชิงลึกของผลต่างต่ำวัดความแปรปรวนของค่าหน่วยวัดแบบสัมบูรณ์ในมิติ
ข้อมูลชุดเวลาที่ผิดปกติ
สำหรับข้อมูลทั่วทั้งชุดข้อมูลเวลา ตรวจพบเมื่อมีการระบุวันที่หรือเวลา ด้วยค่าที่แตกต่างอย่างมากจากค่าวันที่/เวลาอื่น ๆ
ขั้นตอนถัดไป
มีคำถามเพิ่มเติมหรือไม่ ลองไปที่ชุมชน Power BI