異常偵測

適用於：適用於設計人員和開發人員Power BI Desktop需要專業版或 進階版 授權的取用者 Power BI 服務 Power BI 服務

異常偵測可透過自動偵測時間序列數據中的異常，協助您增強折線圖。 它也會提供異常的說明，以協助進行根本原因分析。 只要按幾下滑鼠，您就可以輕鬆地找到深入解析，而不需要切割和切割數據。 您可以在 Power BI Desktop 和 Power BI 服務 中建立和檢視異常。 本文中的步驟和圖例來自Power BI Desktop。

注意

這段影片可能會使用舊版 Power BI Desktop 或 Power BI 服務。

開始使用

本教學課程針對各種產品使用在線銷售數據。 若要遵循本教學課程，請下載 在線銷售案例的範例檔案 。

您可以選取圖表，然後在分析窗格中選取 [ 尋找異常] 來啟用異常偵測。

例如，此圖表會顯示一段時間的營收。 新增異常偵測會自動使用異常和預期的值範圍來擴充圖表。 當值超出此預期的界限時，其會標示為異常。 如需 異常偵測程式 演算法的詳細資訊，請參閱此技術部落格。

格式化異常

此體驗是高度可自定義的。 您可以格式化異常的圖形、大小和色彩，以及預期範圍的色彩、樣式和透明度。 您也可以設定演算法的參數。 如果您增加敏感度，演算法會更敏感於數據中的變更。 在此情況下，即使是輕微的偏差也會標示為異常。 如果您降低敏感度，演算法會更選擇性地考慮異常。

解釋

除了偵測異常之外，您也可以自動說明數據中的異常狀況。 當您選取異常時，Power BI 會在數據模型中跨字段執行分析，以找出可能的說明。 它為您提供了異常的自然語言說明，以及與該異常相關的因素，並依其說明強度排序。 我在這裡看到，在8月30日，收入為5187美元，高於預期範圍2447至3423美元。 我可以在此窗格中開啟卡片，以查看說明的詳細數據。

設定說明

您也可以控制用於分析的欄位。 例如，藉由將 Seller 和 City 拖曳至 [說明依據 ] 欄位，Power BI 會將分析限制為只有那些字段。 在此情況下，8 月 31 日異常似乎與特定賣方和特定城市相關聯。 在這裡，賣方「Fabrikam」的強度為99%。 當維度篩選到總值的偏差時，Power BI 會將 強度 計算為與預期值偏差的比率。 例如，它是實際減去預期值的比例，介於元件時間序列 Fabrikam 與異常點的總收入匯總時間序列 整體收益 之間。 開啟此卡片會顯示此賣方在 8 月 31 日營收激增的視覺效果。 使用 [ 新增至報表 ] 選項，將此視覺效果新增至頁面。

考量與限制

• 只有包含 [軸] 字段中時間序列數據的折線圖視覺效果才支援異常偵測。
• 折線圖視覺效果中的圖例、多個值或次要值不支援異常偵測。
• 異常偵測至少需要四個數據點。
• Forecast/Min/Max/Average/Median/Percentile 線條不適用於異常偵測。
• 不支援透過 SAP 數據源進行直接查詢、Power BI 報表伺服器、即時 連線 至 Azure Analysis Services 和 SQL Server Analysis Services。
• 異常說明不適用於 [顯示值為] 選項。
• 不支援向下切入至階層中的下一個層級。

相關內容

若要深入瞭解執行異常偵測的演算法，請參閱Tony Xing在 Azure 中的 SR-CNN 演演算法文章 異常偵測程式