Görsellerdeki dalgalanmaları açıklamak için Power BI Desktop'ta içgörüleri uygulama (önizleme)Apply insights in Power BI Desktop to explain fluctuations in visuals (preview)

Genellikle görsellerdeki değerlerde büyük bir artış ve ardından sert bir düşüş görürsünüz. Bu dalgalanmaların nedenini merak ediyor olabilirsiniz.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 Desktop'taki içgörüler sayesinde nedeni birkaç tıklamayla bulabilirsiniz.With insights in Power BI Desktop you can learn the cause with just a few clicks.

Örneğin, aşağıdaki Satış Tutarı değerini Yıl ve Çeyrek ölçütlerine göre gösteren görseli ele alalım.For example, consider the following visual that shows Sales Amount by Year and Quarter. 2014 yılında satışlarda büyük bir düşüş gerçekleşmiştir ve satış rakamları 1. Çeyrek ile 2. Çeyrek arasında sert bir düşüş yaşamıştır.A large decrease in sales occurs in 2014, with sales dropping sharply between Qtr 1 and Qtr 2. Bu gibi durumlarda oluşan değişikliğin nedenini açıklamaya yardımcı olması için verileri keşfedebilirsiniz.In such cases you can explore the data, to help explain the change that occurred.

Artışlar ve düşüşler içeren görsel

Power BI Desktop'tan grafiklerdeki artışları veya düşüşleri açıklamasını, dağıtım faktörlerini grafikte görmeyi ve verileriniz hakkında hızlı, otomatik ve içgörü sunan analizler elde etmeyi isteyebilirsiniz.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. Tek yapmanız gereken bir veri noktasına sağ tıklayıp Analiz > Düşüşü açıkla'yı (veya önceki değer daha düşükse artışı) veya Analiz > Bu dağıtımın nerede farklı olduğunu bul'u seçmektir. İçgörü, kullanışlı bir pencerede gösterilir.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.

Görsellerde gösterilen içgörüler

Öngörü özelliği bağlamsaldır ve bir önceki veri noktasını (bir önceki çubuk veya sütun gibi) temel alır.The insights feature is contextual, and is based on the immediately previous data point - such as the previous bar, or column.

Not

Bu özellik önizleme sürümündedir ve değişikliğe tabidir.This feature is in preview, and is subject to change. Öngörü özelliği Power BI Desktop uygulamasının Eylül 2017 sürümünden itibaren varsayılan olarak etkindir. (Etkinleştirmek için Önizleme kutusunu işaretlemenize gerek yoktur.)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.

Öngörüleri kullanmaUsing insights

Grafiklerdeki artışları veya düşüşleri açıklama amacıyla içgörüleri kullanmak için, herhangi bir çubuk veya çizgi grafikteki veri noktalarından birine sağ tıklayıp Analiz > Artışı açıkla (veya Düşüşü açıkla, tüm içgörülerde önceki veri noktası temel alındığı için) seçeneğini belirlemeniz yeterlidir.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).

İçgörüler menüsünü göster

Power BI Desktop uygulaması verileri makine öğrenimi algoritmalarından geçirerek pencerede bir görselin yanı sıra artışa veya düşüşe en çok etki eden kategorileri belirten bir açıklama görüntüler.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. Öngörüler varsayılan olarak, aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi şelale görseli ile sunulur.By default, insights are provided as a waterfall visual, as shown in the following image.

İçgörüler açılır penceresi

Şelale görselinin en altında bulunan küçük simgeleri seçerek öngörülerin dağılım grafiği, yığılmış sütun grafik veya şerit grafik şeklinde görüntülenmesini sağlayabilirsiniz.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.

İçgörü görselleri üçlüsü

Sayfanın en üstündeki başparmak yukarı ve başparmak aşağı simgelerini kullanarak görsel ve özellik hakkında geri bildirimde bulunabilirsiniz.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. Bunu yaparak geri bildirim sağlamış olursunuz ancak bu işlem, özelliği bir sonraki kullanımınızda döndürülen sonuçları etkilemek üzere algoritmayı eğitmez.Doing so provides feedback, but it does not currently train the algorithm to influence the results returned next time you use the feature.

Daha da önemlisi, görselin en üstünde bulunan + düğmesini kullanarak görseli tıpkı kendi oluşturduğunuz bir görsel gibi raporunuza ekleyebilirsiniz.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. Ardından, raporunuzdaki diğer görsellerde olduğu gibi biçimlendirme ve ayarlama yapabilirsiniz.You can then format or otherwise adjust the added visual just as you would to any other visual on your report. Seçtiğiniz öngörü görselini yalnızca Power BI Desktop uygulamasında rapor düzenleme sırasında ekleyebilirsiniz.You can only add a selected insight visual when you're editing a report in Power BI Desktop.

Öngörüleri, okuma veya görüntüleme modunda kullanabilir, bu sayede hem verileri çözümleyebilir hem de raporlarınıza kolayca ekleyebileceğiniz görseller oluşturabilirsiniz.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.

Döndürülen sonuçların ayrıntılarıDetails of the results returned

İçgörüler tarafından döndürülen ayrıntıların amacı, iki dönem arasındaki farkı vurgulayarak değişikliğin kaynağını anlamanıza yardımcı olmaktır.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.

Örneğin Satışlar değerinin 3. üç aylık dönem ile 4. üç aylık dönem arasında %55 artması ve bu durumun ürünün tüm Kategori değerleri için geçerli olması (Bilgisayar, Ses ve diğer ürünler için satışlar %55 arttı) ve bunun tüm ülkeler ve tüm müşteri türleri için de geçerli olması halinde değişikliğin açıklanmasına yardımcı olmak için verilerden çıkarılabilecek çok az sonuç vardır.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. Ancak genellikle bu durum yaşanmaz ve değişikliğin gerçekleştiği yerleri bulabiliriz. Örneğin tüm kategoriler arasında Bilgisayarlar ve Ev Aletleri %63'ten fazla artış göstermişken TV ve Ses yalnızca %23 artmıştır ve bu nedenle Bilgisayarlar ve Ev Aletleri kategorilerinin 4. üç aylık dönem için katkısı 3. üç aylık dönem ile kıyasla daha fazladır.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. Bu örneğe göre artışın mantıklı açıklaması şöyle olacaktır: Bilgisayarlar ile TV ve Ses için kısmi yüksek satış rakamları.Given this example, a reasonable explanation of the increase would be: particularly strong sales for Computers and TV and Audio.

Bu durumda algoritmanın yaptığı yalnızca en fazla değişen değerleri döndürmek değildir.So the algorithm is not simply returning the values that account for the biggest amount of the change. Örneğin satışların çoğunluğu (%98) ABD'den geliyorsa satışlardaki artışın çoğunluğu da ABD'de olacaktır.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. Ancak ABD veya diğer ülkeler toplama katkısıyla orantılı önemli bir değişikliğe sahip olmadığı sürece Ülke ölçütü bu durumda ilgi çekici olarak kabul edilmez.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.

Algoritmanın yaptığı işlemler en basit anlamıyla modeldeki diğer tüm sütunları alma ve zaman dönemi öncesinde ve sonrasında bu sütuna göre dökümü hesaplama, bu dökümde gerçekleşen değişiklik miktarını belirleme ve ardından en büyük değişikliğin olduğu sütunları döndürme olarak ifade edilebilir.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. Örneğin yukarıdaki örnekte TV ve Video katkısı %33'ten %26'ya inerek %7 düşüş gösterdiği ve Ev Aletleri tarafından sağlanan katkı sıfırdan %6'ya çıktığı için Kategori ölçütü seçilmiştir.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%.

Döndürülen her sütun için gösterilebilecek dört görsel vardır.For each column returned, there are four visuals that can be displayed. Bu görsellerin üçü, dönemler arasındaki katkı değişikliğini vurgulamak için kullanılmıştır.Three of those visuals are intended to highlight the change in contribution between the two periods. Buna örnek olarak 2. üç aylık dönem ile 3. üç aylık dönem arasındaki artışın açıklaması verilebilir.For example, for the explanation of the increase from Qtr 2 to Qtr 3.

DağılımThe scatter plot

Dağılım görseli, sütundaki (bu örnekte Kategori) her bir değer için ölçünün birinci dönemdeki değerini (x ekseni değeri) ölçünün ikinci dönemdeki değeriyle (y ekseni) karşılaştırır.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). Bu nedenle aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi değerin artması durumunda veri noktaları yeşil bölgede, azalması durumunda ise kırmızı bölgede olur.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.

Kesik çizgi en iyi eşleşmeyi gösterir ve bu çizginin üzerindeki veri noktalarının genel eğilime göre daha fazla, altındakilerin ise daha az artmış olduğunu gösterir.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.

Kesik çizgili dağılım

Dönemlerden birinde boş değere sahip olan veri öğelerinin dağılımda görünmeyeceğini unutmayın (bu örnekte Ev Aletleri)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 yığılmış sütun grafikThe 100% stacked column chart

%100 yığılmış sütun grafik görseli, ölçünün önceki ve sonraki değerini seçilmiş sütuna göre sıralanmış %100 yığılmış sütun şeklinde gösterir.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. Bu da önceki ve sonraki katkı değerlerinin karşılaştırılmasını sağlar.This allows side-by-side comparison of the contribution before and after. Araç ipucu, seçilen değer için gerçek katkıyı gösterir.The tooltips show the actual contribution for the selected value.

%100 yığılmış sütun grafik

Şerit grafikThe ribbon chart

Şerit grafik görseli de ölçünün önceki ve sonraki değerini gösterir.The ribbon chart visual showsalso the value of the measure before and after. Bu grafik özellikle katkıda bulunanların sıralamasının değişmesi (örneğin Bilgisayarlar kategorisinin bir numaradan üç numaraya inmesi) gibi durumlarda katkı durumundaki değişikliğin gösterilmesi açısından faydalıdır.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).

Şerit grafik

Şelale grafiğiThe waterfall chart

Dördüncü görsel, dönemler arasındaki gerçek artışları veya düşüşleri gösteren bir şelale grafiğidir.The fourth visual is a waterfall chart, showing the main actual increases or decreases between the periods. Bu görsel, gerçek değişiklikleri net bir şekilde gösterir ancak tek başına sütunun neden ilgi çekici olarak seçildiğini vurgulayan katkı düzeyi değişikliklerini göstermez.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.

Şelale grafiği

Sütunların göreli katkılardaki farklara göre sıralanması durumunda aşağıdaki noktalar dikkate alınır:When ranking the column as to which have the largest differences in the relative contributions, the following is considered:

  • Sütun kardinalitesi yüksek olduğunda farkın istatistiksel açısından daha az önemli ve daha az ilgi çekici olması nedeniyle kardinalite dikkate alınır.The cardinality is factored in, as a difference is less statistically significant, and less interesting, when a column has a large cardinality.

  • Özgün değerlerin çok yüksek veya sıfıra yakın olduğu kategorilerin farkı diğerlerine göre daha yüksek olacak şekilde ağırlıklandırılır.Differences for those categories where the original values were very high or very close to zero are weighted higher than others. Örneğin bir Kategori satışlara yalnızca %1 katkıda bulunurken bu değerin %6'ya çıkması durumu istatistiksel açıdan daha önemlidir ve bu nedenle katkısı %50'den %55'e çıkan bir Kategoriden daha ilgi çekici kabul edilir.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%.

  • En mantıklı sonuçları seçmek için veriler arasındaki diğer ilişkilerin dikkate alınması gibi birçok farklı buluşsal yöntemlerden faydalanılır.Various heuristics are employed to select the most meaningful results, for example by considering other relationships between the data.

Farklı sütunlar incelendikten sonra göreli katkıda en yüksek değişikliği gösterenler seçilir ve çıkışa eklenir.After examining different columns, those that show the biggest change to relative contribution are chosen and output. Katkı açısından en önemli değişikliğe sahip olan değerler açıklamada vurgulanır.For each, the values which had the most significant change to contribution are called out in the description. Ayrıca en büyük gerçek artış ve düşüşlerin olduğu değerler de vurgulanır.In addition, the values that had the largest actual increases and decreases are also called out.

Önemli noktalar ve sınırlamalarConsiderations and limitations

Bu içgörüler bir önceki veri noktasına göre gerçekleşen değişimi temel aldığından, görseldeki ilk veri noktasını seçtiğinizde bu özellik etkin değildir.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.

Artış/düşüş açıklamaları için desteklenmeyen senaryoların listesi aşağıda verilmiştir:The following list is the collection of currently unsupported scenarios for explain the increase/decrease:

  • Üst N filtreleriTopN filters
  • Ekle/dışla filtreleriInclude/exclude filters
  • Ölçü filtreleriMeasure filters
  • Sayısal olmayan ölçülerNon-numeric measures
  • "Değeri farklı göster" özelliğinin kullanımıUse of "Show value as"
  • Filtrelenmiş ölçüler: Filtrelenmiş ölçüler, belirli bir filtrenin uygulanmış olduğu görsel düzeyinde hesaplamalardır (örneğin: Fransa için Toplam Satış) ve içgörüler özelliği tarafından oluşturulan bazı görsellerde kullanılırFiltered 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
  • Skaler sıralama ölçütü tanımlamayan X ekseni üzerindeki kategorik sütunlar.Categorical columns on X-axis unless it defines a sort by column that is scalar. Hiyerarşi kullanıyorsanız etkin hiyerarşideki tüm sütunların bu koşula uygun olması gerekirIf using a hierarchy, then every column in the active hierarchy has to match this condition

Ayrıca aşağıdaki model türleri ve veri kaynakları da öngörüler için desteklenmemektedir:In addition, the following model types and data sources are currently not supported for insights:

  • DirectQueryDirectQuery
  • Canlı bağlantıLive connect
  • Şirket içi Reporting ServicesOn-premises Reporting Services
  • EklemeEmbedding

Sonraki adımlarNext steps

Power BI Desktop ve Power BI Desktop'la çalışmaya başlama hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere başvurun.For more information about Power BI Desktop, and how to get started, check out the following articles.