บทช่วยสอนการตรวจหาความผิดปกติสําหรับ Power BI

นําไปใช้กับ: บริการของ Power BI สําหรับผู้ใช้บริการของ Power BI สําหรับนักออกแบบและนักพัฒนาPower BI Desktop ต้องมีสิทธิ์การใช้งาน Pro หรือ Premium

การตรวจหาความผิดปกติใน Power BI ช่วยให้คุณปรับปรุงแผนภูมิเส้นของคุณโดยการตรวจหาความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลาของคุณโดยอัตโนมัติ คุณลักษณะนี้ให้คําอธิบายสําหรับความผิดปกติเพื่อช่วยในการวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง คุณก็สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องแบ่งส่วนและแบ่งส่วนข้อมูล คุณสามารถสร้างและดูความผิดปกติทั้งใน Power BI Desktop และบริการของ Power BI ขั้นตอนและภาพประกอบในบทความนี้แสดงวิธีการกําหนดค่าการตรวจหาสิ่งผิดปกติสําหรับแผนภูมิเส้นใน Power BI Desktop

เริ่มต้นใช้งาน

บทช่วยสอนนี้ใช้ข้อมูลการขายออนไลน์สําหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ในการทําตามบทช่วยสอนนี้ ให้ ดาวน์โหลดไฟล์ ตัวอย่างของสถานการณ์การขายออนไลน์

เปิดใช้งานการตรวจหาความผิดปกติโดยการเลือกแผนภูมิและเลือกความผิดปกติบนแท็บการวิเคราะห์ของบานหน้าต่างการแสดงภาพ

ตัวอย่างเช่น แผนภูมินี้แสดงรายได้เมื่อเวลาผ่านไป การเพิ่มการตรวจหาสิ่งผิดปกติจะเสริมสร้างแผนภูมิที่มีสิ่งผิดปกติและช่วงค่าที่คาดไว้โดยอัตโนมัติ เมื่อค่าอยู่นอกขอบเขตที่คาดไว้นี้ กระบวนการจะทําเครื่องหมายว่าเป็นความผิดปกติ สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมตัวตรวจจับความผิดปกติ โปรดดู บล็อกทางเทคนิคนี้

จัดรูปแบบความผิดปกติ

ประสบการณ์การใช้งานนี้สามารถปรับแต่งได้อย่างมาก คุณสามารถจัดรูปแบบรูปร่าง ขนาด และสีของสิ่งผิดปกติ รวมถึงสี ลักษณะ และความโปร่งใสของช่วงที่คาดไว้ได้ คุณยังสามารถกําหนดค่าพารามิเตอร์ของอัลกอริทึมได้อีกด้วย หากคุณเพิ่มความไว อัลกอริทึมจะไวต่อการเปลี่ยนแปลงข้อมูลของคุณมากขึ้น ในกรณีดังกล่าวค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะถูกทําเครื่องหมายว่าเป็นสิ่งผิดปกติ ถ้าคุณลดความไว อัลกอริทึมจะคัดเลือกมากขึ้นว่าค่าใดเป็นค่าผิดปกติ

คำอธิบาย

นอกจากการตรวจหาความผิดปกติแล้ว Power BI ยังสามารถอธิบายความผิดปกติในข้อมูลได้โดยอัตโนมัติ เมื่อคุณเลือกสิ่งผิดปกติ Power BI จะเรียกใช้การวิเคราะห์ข้ามเขตข้อมูลในแบบจําลองข้อมูลของคุณเพื่อหาคําอธิบายที่เป็นไปได้ ซึ่งให้คําอธิบายเกี่ยวกับสิ่งผิดปกติด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติและปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสิ่งผิดปกตินั้นโดยเรียงลําดับตามความแข็งแรงของคําอธิบาย ในภาพต่อไปนี้ คุณจะเห็นว่าในวันที่ 30 สิงหาคม รายได้อยู่ที่ 5,187 ดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่าช่วงที่คาดไว้ที่ 2,447 ถึง 3,423 ดอลลาร์ คุณสามารถเปิดการ์ดในบานหน้าต่างนี้เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมของคําอธิบาย

กําหนดค่าคําอธิบาย

คุณยังสามารถควบคุมเขตข้อมูลที่ Power BI ใช้สําหรับการวิเคราะห์ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น โดยการลากผู้ขายและเมืองลงใน ช่องเขตข้อมูลอธิบายตาม Power BI จะจํากัดการวิเคราะห์เฉพาะเขตข้อมูลเหล่านั้น ในกรณีนี้ ดูเหมือนว่าสิ่งผิดปกติในวันที่ 31 สิงหาคมจะเกี่ยวข้องกับผู้ขายรายใดรายหนึ่งและเมืองใดเมืองหนึ่ง ตรงนี้ ผู้ขาย "Fabrikam" มีความแข็งแกร่งถึง 99% Power BI คํานวณความแข็งแกร่ง เป็นอัตราส่วนของค่าเบี่ยงเบนจากค่าที่คาดไว้ เมื่อกรองตามมิติต่อค่าเบี่ยงเบนในมูลค่ารวม ตัวอย่างเช่น เป็นอัตราส่วนของมูลค่าจริงลบมูลค่าที่คาดไว้ ระหว่างอนุกรม เวลาของคอมโพเนนต์ Fabrikam กับอนุกรม เวลารวมรายได้ โดยรวมสําหรับจุดที่ผิดปกติ การเปิดการ์ดนี้จะแสดงวิชวลที่มีรายได้ของผู้ขายรายนี้เพิ่มอย่างรวดเร็วในวันที่ 31 สิงหาคม ใช้ตัวเลือก เพิ่มลงในรายงาน เพื่อเพิ่มวิชวลนี้ไปยังหน้า

ข้อควรพิจารณาและข้อจำกัด

• รองรับการตรวจหาสิ่งผิดปกติสําหรับวิชวลแผนภูมิเส้นที่มีข้อมูลอนุกรมเวลาในเขตข้อมูลแกนเท่านั้น
• ไม่รองรับการตรวจหาสิ่งผิดปกติที่มีคําอธิบายแผนภูมิ ค่าหลายค่า หรือค่ารองในวิชวลแผนภูมิเส้น
• การตรวจหาสิ่งผิดปกติต้องการจุดข้อมูลอย่างน้อยสี่จุด
• เส้นการคาดการณ์ ต่ําสุด สูงสุด ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และเปอร์เซ็นไทล์ไม่ทํางานกับการตรวจหาความผิดปกติ
• ไม่รองรับการคิวรีโดยตรงผ่านแหล่งข้อมูล SAP, เซิร์ฟเวอร์รายงาน Power BI และการเชื่อมต่อแบบสดไปยัง Azure Analysis Services หรือไปยัง SQL Server Analysis Services
• คําอธิบายสิ่งผิดปกติใช้ไม่ได้กับตัวเลือก 'แสดงค่าเป็น'
• ไม่รองรับการดูรายละเอียดแนวลึกเพื่อไปยังระดับถัดไปในลําดับชั้น

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• Anomaly Detector คืออะไร?

สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมตัวตรวจจับความผิดปกติ โปรดดู ภาพรวมของอัลกอริทึม SR-CNN ในบล็อกโพสต์ตัวตรวจจับความผิดปกติของ Azure