Tipos de Insights com suporte para o Power BI
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Peça ao Power BI para analisar seus dados e encontrar tendências e padrões interessantes. Essas tendências e esses padrões são apresentados como visuais chamados Insights. Os insights estão disponíveis para visuais em dashboards, visuais em relatórios e páginas de relatório inteiras.
Para saber como usar o painel de Insights, consulte Exibir insights de dados em blocos de painel com o Power BI.
Como o Insights funciona?
O Power BI pesquisa diferentes subconjuntos do modelo semântico e aplica um conjunto de algoritmos sofisticados para descobrir informações que possam ser interessantes. Você pode executar Insights em blocos de dashboard, visuais de relatório e páginas de relatório.
Um pouco de terminologia
O Power BI usa algoritmos estatísticos para descobrir Insights. Os algoritmos são listados e descritos na próxima seção deste artigo. Antes de chegarmos aos algoritmos, vejamos as definições de alguns termos que talvez não sejam conhecidos.
Medida: uma medida é um campo quantitativo (numérico) que pode ser usado para fazer cálculos. Os cálculos comuns são soma, média e mínimo. Por exemplo, se nossa empresa fabrica e vende skates, nossas medidas podem ser o número de skates vendidos e o lucro médio por ano.
Dimensão: as dimensões são dados categóricos (texto). Uma dimensão descreve uma pessoa, um objeto, um item, produtos, um lugar e um período. Em um modelo semântico, as dimensões são uma maneira de agrupar medidas em categorias úteis. Para nossa empresa de skates, algumas dimensões podem incluir a análise de vendas (uma medida) por modelo, cor, país/região ou campanha de marketing.
Correlação – Uma correlação nos diz como o comportamento das coisas se relaciona. Se os padrões de aumento e diminuição são semelhantes, eles estão correlacionados positivamente. Se os padrões são opostos, eles estão correlacionados negativamente. Por exemplo, as vendas de skates vermelhos aumentam cada vez que executamos uma campanha de marketing de tv. As vendas dos skates vermelhos e da campanha de marketing de tv estão correlacionadas positivamente.
Série temporal: uma série temporal é uma maneira de exibir o tempo como pontos de dados sucessivos. Esses pontos de dados podem ser incrementos, como segundos, horas, meses ou anos.
Variável contínua: uma variável contínua pode ser qualquer valor entre os limites mínimo e máximo; caso contrário, é uma variável discreta. Entre os exemplos estão temperatura, peso, idade e tempo. As variáveis contínuas podem incluir frações ou partes do valor. O número total de skates azuis vendidos é uma variável discreta, já que não podemos vender metade de um skate.
Quais tipos de insights é possível encontrar?
Para relatórios, o Power BI executa proativamente análises de anomalias, tendências e KPIs. Para blocos de painel, o Power BI pode encontrar 10 tipos de Insights.
Exceções de categoria (superior/inferior)
Realça casos em que uma ou duas categorias têm valores maiores que outras categorias.
Alterar os pontos em uma série temporal
Realça os casos em que há alterações significativas nas tendências em uma série temporal de dados.
Correlação
Detecta casos em que várias medidas mostram um padrão ou uma tendência semelhante quando plotadas em uma categoria ou um valor no modelo semântico.
Baixa variância
Detecta casos em que os pontos de dados de uma dimensão não estão longe da média, assim, a variância é baixa. Digamos que você tenha a medida "vendas" e uma dimensão "região". E ao analisar a região, você percebe que há uma diferença pequena entre os pontos de dados e a média (dos pontos de dados). Esse insight é disparado quando a variação das vendas em todas as regiões está abaixo de um limite. Em outras palavras, quando as vendas são semelhantes em todas as regiões.
Maioria (Principais fatores)
Encontra casos em que a maioria de um valor total pode ser atribuída a apenas um fator quando dividida por outra dimensão.
Exceções
Esse tipo de insight usa um modelo de clustering para descobrir exceções não relacionadas ao tempo em dados de série. As exceções detectam quando há categorias específicas com valores significativamente diferentes das outras categorias.
Tendências gerais na série temporal
Detecta as tendências ascendentes ou descendentes em dados de série temporal.
Periodicidade na série temporal
Encontra padrões periódicos nos dados de série temporal, como periodicidade semanal, mensal ou anual.
Compartilhamento constante
Realça os casos em que há uma correlação pai-filho entre o compartilhamento de um valor do filho em relação ao valor geral do pai em uma variável contínua. Um insight de compartilhamento constante é aplicado ao contexto de uma medida, dimensão e de outra dimensão de data/hora. Esse insight dispara quando um valor de dimensão específico, por exemplo, "a região leste", tem uma porcentagem constante de vendas gerais nessa dimensão de data/hora.
O insight de compartilhamento constante é semelhante ao insight de variação baixa, pois ambos estão relacionados à falta de variação de um valor ao longo do tempo. No entanto, o insight de compartilhamento constante mede a falta de variação do percentual geral ao longo do tempo, enquanto o insight de variação baixa mede a falta de variação dos valores de medidas absolutas em uma dimensão.
Exceções da série temporal
Para dados em uma série temporal, detecta quando há datas ou horas específicas com valores significativamente diferentes dos outros valores de data/hora.
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