この 分析情報 機能は、レポートを操作して使用する際に、データの異常や傾向などの分析情報を簡単に探索して見つけるのに役立ちます。 興味深い分析情報が見つかると通知が送られ、その説明が提示されます。 どのレポートでもすぐに使用できるため、セットアップなしでレポートから自動的に分析情報を取得できます。
ご存知でしたか Power BI には、人工知能 (AI) を使用する他の分析情報機能があります。
- 個々のビジュアルの分析情報 は、ビジュアル 内のデータ ポイントの変動を分析して説明します。
- ダッシュボード タイルの分析情報は、そのタイルのレンダリングに使用されているデータを確認し、対話型ビジュアルで表示します。
- データセットのクイック分析情報 は、 Power BI サービス内のデータセットに対するデータ分析情報を自動的に生成します。
ライセンス要件
Insights は、 Power BI Premium および Premium Per User (PPU) 容量でホストされているワークスペースのレポートでサポートされています。 PPU ライセンスをお持ちの場合は、共有容量でホストされているワークスペースでもこの機能を使用できますが、通知はサポートされません。
通知
レポートを開くと、Power BI によって分析情報分析が自動的に実行されます。 アクション バーの電球が黄色に変わり、現在のレポート ページにビジュアルの 上位 分析情報がある場合はトースト通知が表示されます。 最も 重要な分析情報は、傾向や異常の傾向や重要性などの要因に基づいて注目に値する分析情報です。 これらの通知は、Premium ワークスペースと PPU ワークスペースでのみサポートされます。 これを機能させるには、通知を受信するためのテナントとレポートの設定を有効にする必要があることに注意してください。
[ 分析情報の表示 ] ボタンを選択して [分析情報] ウィンドウを開くか、現在のセッションでこのレポートの通知を受け取らない場合は [ 後で表示 する] を選択します。
通常、これらの通知を無視した場合、または通知に関与しない場合は、現在のセッションで無効になります。 [ 表示したまま にする] を選択すると、引き続き通知を受け取ることができます。
次に示すように、レポート内の通知の設定を制御できます。
レポートおよびビジュアルに関する分析情報の取得
アクション バーで [ 分析情報の取得 ] を選択して、[分析情報] ウィンドウを開きます。
このウィンドウには、現在のレポート ページに関する分析情報のみが表示され、レポートで別のページを選択すると更新されます。
ビジュアルの右上隅にある [ その他のオプション ] (...) を選択し、[ 分析情報を取得 ] を選択して、そのビジュアルに関する分析情報のみを表示します。
洞察 力
現在、[分析情報] ウィンドウには、異常、傾向、KPI 分析の 3 種類の分析情報が表示されています。 [トップ] タブには、上位の分析情報が表示されます。 [すべての ] タブには、上位の分析情報と他の分析情報の両方が表示されます。
分析情報は、レポートを開くか、ページの変更、フィルターの変更、データのクロスフィルター処理などのレポートを操作するたびに計算されます。
異常
異常とは、データの予期しない急上昇や急降下など、時系列データにおける異常な現象のことです。 アルゴリズムは、通常の値または期待される値と見なされるものの周囲の境界を計算します。 この境界の外側で見つかった値はすべて異常としてマークされます。 アルゴリズムの詳細については、この技術ブログを参照してください。 異常の分析情報には次の 3 つのタイプがあります。
- 重大な異常: 異常のスコアが高い。 異常スコアは、ポイントが予想される範囲からどれだけ離れているかを示しています。
- 最近の異常: メジャーの最新の異常。
- 異常の概要: この分析情報の種類は、メジャー内の複数の異常を要約します。
Trends
時系列データの増加または減少が長引く傾向が発生します。 Power BI アルゴリズムが意味のある傾向を見つけるために使用する一連の手順があります。最初に、データのスムージング、補間、時系列サンプリングを実行します。 次に、値の変化の傾きと長さに基づいて、統計的有意性を見つけるために傾向が識別されます。 このアルゴリズムにより、季節性や外れ値のような雑音が除去されます。 たとえば、12 月に売上が急上昇した場合、アルゴリズムはそれを注目すべき傾向としてマークしません。これは、売上が休日を飛び越えるのが一般的であるためです。
- 長い傾向: 傾向は有意であり、1 つの系列内またはビジュアル内の複数の系列間で最も長い傾向です。
- 急な傾向: 傾向は有意であり、単一の系列内またはビジュアル内の複数の系列にわたる最も急な傾向です。
- 最近の傾向: 傾向は重要であり、1 つの系列内またはビジュアル内の複数の系列にわたる最新の傾向です。
- トレンドの反転: 前の傾向セグメントと比較して、反転が有意であるビジュアル内の単一の系列または複数の系列にわたる最近の傾向。
KPI 分析
ターゲットを持つ KPI 分析では、ターゲットに対する現在の値の差異を確認します。 差異が他の区分と比較して高または低である場合、重要と見なされます。 ターゲットのない KPI 分析では、値自体を調べ、他のセグメントと比較して高い値または低い値をフラグ付けします。
説明
カードを選択すると、分析情報の詳細が表示されます。 説明のビジュアルとテキストを表示または非表示にするには、[ 考えられる説明 ] の下のカードを展開または折りたたみます。
異常
データの異常にフラグが設定されると、Power BI はデータ モデル内のさまざまなディメンションにわたって分析を実行して、異常に関連するメジャーのスパイクまたは急激な変化を探します。 それらは、強い順にランク付けされた、考えられる説明として表示されます。 詳細については、「 Power BI で分析情報を適用する」を参照して、ビジュアルの変動について説明します。
Trends
データの傾向にフラグが付けられると、Power BI は、特定された傾向の増加または減少に最も影響を与えたカテゴリを検索して特定します。 考えられる説明は、傾向の増加または減少に対するさまざまなカテゴリからの相対的な貢献度に基づいてランクされます。 詳細については、「 セマンティック モデルでクイック分析情報を実行する」を参照してください。
KPI 分析
KPI 分析の説明については、Power BI によって、値が大幅に高いカテゴリまたは低いカテゴリが検索され、識別されます。 ターゲットを持つ KPI 分析では、ターゲットから得られる値の差の Z スコアに基づいて、考えられる説明がランク付けされます。 ターゲットのない KPI 分析の場合、可能な説明は値自体の Z スコアに基づいてランク付けされます。
詳細
分析情報に複数の異常や傾向が含まれている場合は、分析情報カードを選択すると 詳細 カードが表示され、説明を取得する特定の異常/傾向/KPI セグメントを選択するのに役立ちます。
考慮事項と制限事項
現在、Insights はアプリでは使用できません。Premium ワークスペースのレポート用に埋め込まれています。 PPU ライセンスを持つユーザーは引き続き Insights を使用できます。 分析情報が見つからない場合は、"分析情報が見つかりませんでした" というメッセージが表示されます。 考えられる理由を次に示します。
- データまたはビジュアルはサポートされていません。
- 異常と傾向分析情報は、折れ線グラフなどのビジュアル上の数値データを含む時系列でサポートされます。面グラフ;積み上げ面グラフ、横棒グラフ、縦棒グラフ。集合横棒グラフと縦棒グラフ。と KPI。 KPI 分析分析情報は、KPI、ゲージ、カード、棒グラフ、縦棒グラフでサポートされています。
- 異常と傾向は、組み込みの日付階層または日付時刻フィールドでのみサポートされます。 カスタム日付階層ではサポートされていません。
- データに重大な異常や傾向はありません。 データのフィルター処理を試すか、新しいデータがある場合は後でもう一度確認できます。
- 次の機能はサポートされていません。
- Web に発行する
- Azure Analysis Services または SQL Server Analysis Services へのライブ接続
- MultiDimensional Analysis Services データ ソース (SAP BW や SAP HANA など)
- Power BI Report Server
次の場合、説明はサポートされていません。
- TopN フィルター
- フィルターを含める/除外する
- メジャー フィルター
- 数値以外のメジャー
- "Show value as" の使用
- フィルター処理されたメジャー: フィルター処理されたメジャーは、特定のフィルターが適用されたビジュアル レベルの計算 (フランスの売上合計など) であり、分析情報機能によって作成されたビジュアルの一部で使用されます。
- % 総計や拡張スキーマからのメジャーなど、一部のメジャーの種類
- RLS
説明が見つからない場合は、"重要な説明が見つかりませんでした" というメッセージが表示されます。 分析のためにさらに多くのフィールドを取り込むことができます。
次のステップ
分析情報の詳細については、次の記事を参照してください。