Power BI dağılım grafiklerinde yüksek yoğunluklu örneklemeHigh density sampling in Power BI scatter charts

Power BI Desktop’ın Eylül 2017 sürümü ve Power BI hizmetine yönelik güncelleştirmelerle birlikte yeni bir örnekleme algoritması kullanıma sunuldu. Bu algoritma ile yüksek yoğunluklu verilerin, dağılım grafiklerindeki gösterimi iyileştirildi.Beginning with the September 2017 release of the Power BI Desktop and updates to the Power BI service, a new sampling algorithm is available that improves how scatter charts represent high-density data.

Örneğin, kuruluşunuzun satış etkinliklerine ilişkin bir dağılım grafiği oluşturabilirsiniz. Bu grafikte, her mağaza için yıl başına on binlerce veri noktası bulunur.For example, you might create a scatter chart from your organization's sales activity, each store having tens of thousands of data points each year. Bu tür bilgilerin yer aldığı bir dağılım grafiği, mevcut verileri temel alıp satış verilerinin zaman içinde nasıl şekillendiğini göstermek üzere söz konusu verilerin anlamlı bir gösterimini seçerek verileri örnekler ve temel alınan verilerin görüntülendiği bir dağılım grafiği oluşturur.A scatter chart of such information would sample data (select a meaningful representation of that data to illustrate how sales occurred over time) from the available data, and create a scatter chart that represents the underlying data. Bu, yüksek yoğunluklu dağılım grafiklerinde sık kullanılan bir yöntemdir.This is common practice in high-density scatter charts. Power BI, ayrıntıları bu makalede açıklanan yüksek yoğunluklu veri örnekleme özelliğini geliştirmiştir.Power BI has improved its sampling of high-density data, the details of which are described in this article.

Yüksek yoğunluklu örnekleme verilerini gösteren bir dağılım grafiğinin ekran görüntüsü.

Not

Bu makalede açıklanan Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritması hem Power BI Desktop hem de Power BI hizmeti için dağılım grafiklerinde kullanılabilir.The High Density Sampling algorithm described in this article is available in the scatter charts for both Power BI Desktop and the Power BI service.

Yüksek yoğunluklu dağılım grafikleri nasıl çalışırHow high-density scatter charts work

Önceden Power BI, dağılım grafiği oluşturmak için belirleyici bir yaklaşım izleyerek, temel alınan verilerin tam aralığında bulunan bir örnek veri noktası koleksiyonu seçiyordu.Previously, Power BI selected a collection of sample data points in the full range of underlying data in a deterministic fashion to create a scatter chart. Daha ayrıntılı şekilde belirtmek gerekirse Power BI, dağılım grafiği serisindeki ilk ve son veri satırlarını seçip kalan satırları eşit olarak bölerek dağılım grafiğinde toplam 3.500 veri noktasının çizilmesini sağlıyordu.Specifically, Power BI would select the first and last rows of data in the scatter chart series, then would divide the remaining rows evenly so that 3,500 data points total would be plotted on the scatter chart. Örneğin, örnekte 35.000 satır varsa çizim için ilk ve son satırlar seçildikten sonra her onuncu satır çiziliyordu (35.000/10 = her onuncu satır = 3.500 veri noktası).For example, if the sample had 35,000 rows, the first and last rows would be selected for plotting, then every tenth row would also be plotted (35,000 / 10 = every tenth row = 3,500 data points). Ayrıca daha önce, veri serisinde çizilemeyen null değerler veya noktalar (örneğin, metin değerleri) gösterilmiyor ve görsel oluşturulurken dikkate alınmıyordu.Also previously, null values or points that could not be plotted (such as text values) in data series weren't shown, and thus, were not considered when generating the visual. Böyle bir örneklemede dağılım grafiğinin algılanan yoğunluğu da temsili veri noktalarına dayanıyor ve görselde yoğunluğu göstermek için, temel alınan verilerin tam koleksiyonu yerine yalnızca örneklenen noktalar temel alınıyordu.With such sampling, the perceived density of the scatter chart was also based on the representative data points, so the implied visual density was a circumstance of the sampled points, not the full collection of the underlying data.

Yüksek Yoğunluklu Örnekleme'yi etkinleştirdiğinizde, Power BI çakışan noktaları kaldırır ve görselle etkileşim kurduğunuz sırada görseldeki noktalara ulaşabilmenizi sağlar.When you enable High-Density Sampling, Power BI implements an algorithm that eliminates overlapping points, and ensures that the points on the visual can be reached when interacting with the visual. Algoritma ayrıca veri kümesindeki tüm noktaların görselde gösterilmesini de sağlar. Üstelik bunu yaparken yalnızca temsili bir örnek çizmek yerine, seçilen noktaların anlamlarıyla ilgili bağlam da sunar.The algorithm also ensures that all points in the data set are represented in the visual, providing context to the meaning of selected points, rather than just plotting a representative sample.

Tanımı gereği, makul oranda hızlı ve etkileşime duyarlı görselleştirmeler oluşturmak için yüksek yoğunluklu verilerin örneği oluşturulur.By definition, high-density data is sampled to create visualizations reasonably quickly that are responsive to interactivity. Bir görsel öğe üzerinde çok fazla veri noktasının olması, görsel öğeyi çıkmaza sokabilir ve eğilim görselleştirmelerinde değerini düşürebilir.Too many data points on a visual can bog it down, and can detract from the visibility of trends. En iyi görselleştirme deneyiminin sunulabilmesi ve tüm verilerin temsil edilebilmesi için verilerin nasıl örneklendiği, örnekleme algoritmasını oluşturma nedenidir.So, how the data is sampled is what drives the creation of the sampling algorithm to provide the best visualization experience and ensure that all data is represented. Power BI’daki bu algoritma, veri kümesinin tamamındaki önemli noktalar için yanıtlama, temsil ve koruma konusunda en iyi kombinasyonu sağlayacak şekilde iyileştirildi.In Power BI, the algorithm is now improved to provide the best combination of responsiveness, representation, and clear preservation of important points in the overall data set.

Not

Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritmasını kullanan dağılım grafikleri için en iyi çizim deneyiminin sunulacağı ortam, diğer tüm dağılım grafiklerinde de olduğu gibi kare görsellerdir.Scatter charts using the High Density Sampling algorithm are best plotted on square visuals, as with all scatter charts.

Dağılım grafiklerine yönelik yeni örnekleme algoritması nasıl çalışır?How the new scatter chart sampling algorithm works

Dağılım grafiklerine yönelik yeni Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritması, temel alınan verileri daha etkin bir şekilde yakalayıp gösteren ve çakışan noktaları kaldıran yöntemler kullanır.The new algorithm for High-Density Sampling for scatter charts employs methods that capture and represent the underlying data more effectively and eliminates overlapping points. İlk olarak, her veri noktası için küçük bir yarıçap (görselleştirmedeki belirli bir nokta için görsel dairesi boyutunda) kullanarak başlar.It does this by starting with a small radius for each data point (the visual circle size for a given point on the visualization). Daha sonra, tüm veri noktalarının yarıçapı artırılır. İki (veya daha fazla) veri noktasının çakışması halinde, çakışan bu veri noktalarını, yarıçapı artırılmış olan tek bir daire temsil eder.It then increases the radius of all data points; when two (or more) data points overlap, a single circle (of the increased radius size) represents those overlapped data points. Algoritma, dağılım grafiğinde makul sayıda veri noktası (3.500) görüntülenene kadar veri noktalarının yarıçapını artırmaya devam eder.The algorithm continues to increase the radius of data points, until that radius value results in a reasonable number of data points - 3,500 - being displayed in the scatter chart.

Bu algoritmadaki yöntemler, elde edilecek olan görselde aykırı değerlerin gösterilmesini sağlar.The methods in this algorithm ensure that outliers are represented in the resulting visual. Algoritma, çakışmaları belirlerken ölçeği de dikkate alır. Örneğin, üstel ölçekler, temel alınan görselleştirilmiş noktalara uygun şekilde görselleştirilir.The algorithm respects scale when determining overlap, too, such that exponential scales are visualized with fidelity to the underlying visualized points.

Algoritma dağılım grafiğinin genel şeklini de korur.The algorithm also preserves the overall shape of the scatter chart.

Not

Dağılım grafikleri için Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritmasının kullanımında belirlenen hedef, görseldeki yoğunluğu göstermek değil, verilerin doğru dağılımının yapılmasıdır.When using the High Density Sampling algorithm for scatter charts, accurate distribution of the data is the goal, and implied visual density is not the goal. Örneğin, belirli bir alanında çok sayıda çakışan dairenin (yoğunluk) bulunduğu bir dağılım grafiği görebilirsiniz. Bu, çok sayıda veri noktasının burada kümelenmiş olduğu anlamına gelir. Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritması, çok sayıda veri noktasını temsil etmek için tek bir daire kullanabilir. Böylece, görselde yoğunluk (veya "kümeleme") oluşmaz.For example, you might see a scatter chart with lots of circles that overlap (density) in a certain area, and imagine many data points must be clustered there; since the High Density Sampling algorithm can use one circle to represent many data points, such implied visual density (or "clustering") will not show up. Belirli bir alanla ilgili daha ayrıntılı bilgi edinmek için görseli yakınlaştırmak üzere dilimleyicileri kullanabilirsiniz.To get more detail in a given area, you can use slicers to zoom in.

Ayrıca, çizilemeyen veri noktaları (örneğin, null değerler veya metin değerleri) yok sayılır. Bu tip durumlarda, çizilebilen başka değerler seçilir ve böylece dağılım grafiğinin özgün şekli çok daha iyi bir şekilde korunur.In addition, data points that cannot be plotted (such as nulls or text values) are ignored, so another value that can be plotted is selected, further ensuring the true shape of the scatter chart is maintained.

Dağılım grafikleri için standart algoritmanın kullanılmasıWhen the standard algorithm for scatter charts is used

Yüksek Yoğunluklu Örnekleme’nin bir dağılım grafiğine uygulanamadığı koşullar vardır ve orijinal algoritma kullanılır.There are circumstances under which High-Density Sampling cannot be applied to a scatter chart and the original algorithm is used. Bu koşullar aşağıda belirtilmiştir:Those circumstances are the following:

  • Ayrıntılar altındaki bir değere sağ tıkladıktan sonra menüden Veri içermeyen öğeleri göster seçeneğini belirlerseniz dağılım grafiğinde özgün algoritmaya geçiş yapılır.If you right-click a value under Details and set it to Show items with no data from the menu, the scatter chart will revert to the original algorithm.

    Veri içermeyen öğeleri göster seçili Ayrıntılar bölmesini gösteren Görselleştirmeler menüsünün ekran görüntüsü.

  • Yürütme eksenine herhangi bir değer girilirse dağılım grafiğinde özgün algoritmaya geçiş yapılır.Any values in the Play axis will result in the scatter chart reverting to the original algorithm.

  • Bir dağılım grafiğinde hem X hem de Y ekseni yoksa grafikte özgün algoritmaya geçiş yapılır.If both X and Y axes are missing on a scatter chart, the chart reverts to the original algorithm.

  • Analiz bölmesinde bir Oran satırı kullanılırsa grafikte özgün algoritmaya geçiş yapılır.Using a Ratio line in the Analytics pane results in the chart reverting to the original algorithm.

    Analiz bölmesi ve Oran çizgisine bakan bir işaretçiyi gösteren Görselleştirmeler menüsünün ekran görüntüsü.

Dağılım grafikleri için yüksek yoğunluklu örnekleme algoritmasını etkinleştirmeHow to turn on high-density sampling for a scatter chart

Yüksek Yoğunluklu Örnekleme’yi etkinleştirmek için bir dağılım grafiği seçin, Biçimlendirme bölmesine gidin, Genel kartını genişletin ve bu kartın altındaki Yüksek Yoğunluklu Örnekleme kaydırıcısını Açık durumuna kaydırın.To turn on High-Density Sampling, select a scatter chart, go to the Formatting pane, expand the General card, and near the bottom of that card, slide the High-Density Sampling toggle slider to On.

Biçimlendirme bölmesi, Genel kartı ve Yüksek Yoğunluklu Örnekleme geçiş kaydırıcısına bakan bir işaretçiyi gösteren Görselleştirmeler menüsünün ekran görüntüsü.

Not

Kaydırıcı etkinleştirildikten sonra Power BI, mümkün olan her durumda Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritmasını kullanmaya çalışır.Once the slider is turned on, Power BI will attempt to use the High Density Sampling algorithm whenever possible. Algoritma kullanılamadığında (örneğin, Yürütme eksenine bir değer girerseniz), kaydırıcı Açık durumda kalır ancak grafikte standart algoritmaya geçiş yapılır.When the algorithm cannot be used (for example, you place a value in the Play axis), the slider stays in the On position even though the chart has reverted to the standard algorithm. Daha sonra, Yürütme eksenine girmiş olduğunuz değerleri kaldırırsanız (veya yüksek yoğunluklu örnekleme algoritmasının kullanılabileceği koşullar oluşursa) söz konusu özellik etkin durumda olduğundan grafikte otomatik olarak yüksek yoğunluklu örnekleme kullanılır.If you then remove a value from the Play axis (or conditions change to enable use of the high-density sampling algorithm), the chart will automatically use high-density sampling for that chart because the feature is active.

Not

Veri grupları dizine göre gruplandırılır veya seçilir.Data points are grouped or selected by the index. Bir açıklamanın olması, algoritmaya ilişkin örneklemeyi etkilemez; yalnızca görselin nasıl sıralanacağını etkiler.Having a legend does not affect sampling for the algorithm, it only affects the ordering of the visual.

Önemli noktalar ve sınırlamalarConsiderations and limitations

Yüksek yoğunluklu örnekleme algoritması Power BI için önemli bir iyileştirmedir. Bununla birlikte, yüksek yoğunluklu değerler ve dağılım grafikleri ile çalışırken göz önünde bulundurmanız gereken bazı önemli noktalar vardır.The high-density sampling algorithm is an important improvement to Power BI, but there are a few considerations to know when working with high-density values and scatter charts.

  • Yüksek Yoğunluklu Örnekleme algoritması, yalnızca Power BI hizmetini temel alan modellere, içeri aktarılan modellere veya DirectQuery'ye yönelik canlı bağlantılarda kullanılabilir.The High-Density Sampling algorithm only works with live connections to Power BI service-based models, imported models, or DirectQuery.

Sonraki adımlarNext steps

Yüksek yoğunluklu örnekleme işlemleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki makalelere bakın:For more information about high-density sampling, see the following articles: