Detectie van afwijkingen in LuckyTemplates, zoomschuifregelaars en slimme verhalende functionaliteit

In deze zelfstudie zal ik het hebben over LuckyTemplates-afwijkingsdetectie, een nieuwe functie die eind vorig jaar is uitgebracht. Als voorbeeld ga ik een van de rapporten gebruiken die ik heb ingediend als onderdeel van de .

De LuckyTemplates Challenge wordt twee keer per maand gedaan op het LuckyTemplates Forum. Het gaat om real-life scenario's waarin deelnemers kunnen zien hoe LuckyTemplates in verschillende industrieën kan worden toegepast. Het is ook een geweldige manier om verschillende LuckyTemplates-functies uit te proberen, zoals afwijkingsdetectie.

Inhoudsopgave

• Anomaliedetectie activeren in LuckyTemplates
• Anomalieën aanpassen
• Zoomfilters gebruiken
• Meer inzichten verkrijgen door afwijkingsdetectie in LuckyTemplates
• Slim verhaal
• Conclusie

Anomaliedetectie activeren in LuckyTemplates

LuckyTemplates-afwijkingsdetectie was nog redelijk nieuw toen ik aan dit rapport begon te werken. Deze functie helpt visualisaties te verbeteren door inconsistenties in tijdreeksgegevens te detecteren .

Aanvankelijk was ik onzeker over de waarde ervan en hoe het mijn rapporten ten goede kan komen. Terwijl ik dieper verdiepte in wat het kan doen, besefte ik dat dit een geweldige oproep was voor het LuckyTemplates-team. Ik ben er ook zeker van dat ze na verloop van tijd manieren zullen vinden om de functie verder te verbeteren. Maar in zijn huidige vorm heeft het al veel bijgedragen aan mijn rapportontwikkeling.

U kunt meer te weten komen over wat afwijkingsdetectie kan doen door middel van een eenvoudige Google-zoekopdracht. Als u zoekt naar "afwijkingen in LuckyTemplates", zal het eerste resultaat een Microsoft-document tonen dat de verschillende mogelijkheden van afwijkingsdetectie doorloopt.

Nu ga ik u laten zien hoe ik LuckyTemplates-afwijkingsdetectie heb gebruikt in mijn rapport.

Dit is een van de pagina's in mijn rapport, die plantafwijkingen laat zien. En als je onderaan de pagina kijkt, zie je dat ik eigenlijk drie verschillende dia's heb die anomalieën behandelen.

Ik heb deze dia ingesteld als een verborgen dia, daarom wordt dit pictogram weergegeven naast de naam van de dia.

Dit betekent dat dit geen dia is die u rechtstreeks vanaf de startpagina kunt bereiken. De enige manier om deze dia te zien, is door naar de pagina Planten te gaan en op het pictogram van een gezicht met een vraagteken te klikken.

Als het de eerste keer is dat u met anomalieën te maken krijgt, moet u eerst de functie activeren. Ga onder het bestandslint naar Opties en Instellingen en ga vervolgens naar Opties .

Klik vervolgens op Voorbeeldfuncties en vink het vakje aan naast Afwijkingsdetectie .

Zodra er een vinkje in dat vakje staat, klikt u gewoon op OK om de wijzigingen toe te passen.

Anomalieën aanpassen

Op dit moment kunnen afwijkingen alleen worden weergegeven via lijndiagrammen.

Hoewel dat de enige optie is voor het soort visual dat moet worden gebruikt, biedt het wel een aantal aanpassingsopties.

Het dilemma waarmee ik bij dit rapport werd geconfronteerd, is het feit dat ik op al mijn pagina's een donkere achtergrond heb. Dit maakt het vrij moeilijk om sommige details te zien die ik wil zien. Dit is wat ik heb gedaan om dat op te lossen.

Onder het deelvenster Analyse is er een sectie voor Afwijkingen zoeken . Standaard is de gevoeligheid ingesteld op 70%.

Dat is dezelfde instelling die ik gebruik voor mijn lijndiagrammen. De anomalieën zijn te zien door de witte markeringen in de grafiek.

De meeste mensen verhogen de gevoeligheid tot minstens 80%.

Dat betekent dat er meer afwijkingen zullen opduiken. Als ik dat zou toepassen op mijn lijndiagram, ziet het er zo uit. Merk op dat er nu meer witte markeringen zijn in vergelijking met vroeger.

Onder hetzelfde deelvenster bevindt zich ook de optie Uitleggen door . Omdat de anomalie waar ik aan werk over planten gaat, heb ik ervoor gekozen om naar de locatie van de plant te verwijzen.

Het volgende dat ik aanpaste was de Anomaly-vorm . Ik gebruik altijd deze ronde, druppelvorm, maar je kunt ook andere markeringen kiezen, zoals een vierkant of een driehoek.

Het volgende is de anomaliekleur . Ik heb voor wit gekozen omdat dit het meeste contrast laat zien tegen de donkere achtergrond die in mijn verslag wordt gebruikt.

Een andere aanpassingsoptie is de stijl Verwacht bereik . U kunt kiezen tussen Opvullen, Lijn of Geen.

Hier is mijn probleem begonnen. Als ik Vullen kies, de bereiktransparantie op 0% zet en wit kies voor de bereikkleur, wordt dit iets meer weergegeven in het rapport.

Als ik op een van de anomalieën klik om de details te zien, verschijnen de details aan de rechterkant. Het probleem is dat de details aan de rechterkant niet dezelfde donkere achtergrond volgen die ik voor het rapport heb gebruikt, maar dezelfde instellingen volgen die ik eerder heb ingesteld.

Zoals je kunt zien, zijn de markeringen voor de anomalieën nauwelijks te zien.

Als ik op een ander punt klik, verschijnt het onderaan. Nogmaals, de details zijn nauwelijks te zien.

Dit is de reden waarom ik een apart bestand moest maken alleen voor afwijkingen. Hier heb ik een van de standaardthema's van Microsoft toegepast in plaats van hetzelfde thema toe te passen dat ik voor de rest van mijn rapport heb gebruikt. Omdat dit bedoeld is om tegen een lichte achtergrond te laten zien, is het ook gemakkelijker om de details te zien.

Ik heb hierover feedback naar Microsoft gestuurd, zodat ik hopelijk elk detail kan aanpassen bij het werken aan anomaliedetectie. Maar voor nu was het hebben van een apart bestand de beste oplossing die ik kan bedenken, vooral als ik me aan mijn thema wil houden.

Zoomfilters gebruiken

Een andere functie die LuckyTemplates uitbracht rond dezelfde tijd dat ze introduceerden , is de optie om zoomfilters toe te voegen. Dat heb ik ook toegepast op mijn anomalieën in dit rapport.

Om uw zoomschuifregelaars in te schakelen, gaat u gewoon naar het opmaakvenster en zet u de schakelaar voor de functie aan.

Afhankelijk van de gegevens die u heeft en wat u in uw rapport wilt weergeven, kunt u zoomschuifregelaars toevoegen voor zowel uw X- als Y-as. Maar in het rapport dat ik nu gebruik, heb ik ervoor gekozen om bij mijn X-as te blijven.

Als ik hier terugschakel naar de visual, zie je dat ik alleen een schuifregelaar onderaan heb. Dat komt omdat ik wil dat kijkers kunnen inzoomen op de data van specifiekere data.

Daarom verwees ik naar mijn Datum-kolom onder de X-as.

Ik heb deze instellingen voor mijn visual die de Downtime Minutes-meting gebruikt, dus ik heb daarnaar verwezen onder Waarden .

Omdat ik op de pagina Plantafwijkingen ben, heb ik Plantlocatie gebruikt onder Uitleggen door. Ik heb ook de gevoeligheid aangepast naar 80% om wat meer afwijkingen te laten zien dan de standaard.

Ik heb ook dezelfde vorm behouden die ik gebruikte in de vorige anomalieën die ik je liet zien. U kunt de grootte van de vorm vergroten of verkleinen, afhankelijk van uw gegevens.

Het is misschien logischer om deze punten groter te maken. Dus dat laat ik aan jou over als je je eigen analyse doet. Om u het verschil te laten zien, kunt u de onderstaande afbeelding bekijken. De afbeelding bovenaan heeft maat 6, terwijl die onderaan maat 5 heeft.

Omdat ik al een witte achtergrond heb, heb ik een donkerdere afwijkende kleur gebruikt.

Een goede reden waarom ik deze zoomschuifregelaars heb geplaatst, is om meer detail in mijn visual te tonen. Ik heb eigenlijk het verwachte bereik in grijs onder de blauwe lijnen. Maar als ik het in de oorspronkelijke staat laat, zijn die grijze vlakken nauwelijks te zien. Dus ging ik naar de zoomschuifregelaar en sleepte deze om de gegevens in een kleinere tijdsperiode te verkleinen.

Daardoor kon ik de verwachte actieradius beter laten zien.

Meer inzichten verkrijgen door afwijkingsdetectie in LuckyTemplates

Het creëren van een nieuwe pagina met een lichtere achtergrond heeft zeker geholpen om de gegevens in dit rapport beter weer te geven. Maar er is een geweldige manier om nog meer inzichten te krijgen door anomaliedetectie.

Voor dit punt, als ik meer details over die specifieke anomalie wil laten zien, hoef ik alleen maar naar de rechterkant te kijken. Aangezien het rapport een ontwerpinstelling gebruikt die bedoeld is voor een witte achtergrond, is het niet eenvoudiger om de details te zien.

Er staan ​​ook details onder geschreven, die ons vertellen dat de downtime-minuten onverwacht hoog waren op 20 oktober in 2019.

Het vertelt ons ook dat het 79.332 bereikte toen het verwachte bereik slechts 62.045 tot 68.558 was.

Laat me op een ander punt klikken dat me meer details zal laten zien. Dit punt hier zegt bijvoorbeeld dat de fabriekslocatie in Chatham is.

Dus als ik op de vervolgkeuzelijst klik om meer informatie te zien, laat het me een ander beeld zien dat me vertelt hoe de locatie het totale aantal Downtime-minuten beïnvloedde.

Ondanks het verhaal waarin wordt uitgelegd wat er is gebeurd, is het nog steeds moeilijk om de details op de visual te zien, omdat er gewoon te veel gegevens zijn. Bovendien lopen er twee verschillende lijnen doorheen: een lichtblauwe en een donkerder blauwe.

In dit geval is de beste manier om de details beter te zien, te klikken op deze knop met de tekst 'Toevoegen aan rapport', waardoor deze grafiek aan mijn dia wordt toegevoegd.

Voordat ik dat aan mijn rapport toevoeg, wil ik eerst de ruimte voorbereiden waar het naartoe gaat. Ik zal deze twee bestaande grafieken op de pagina kleiner maken.

Zodra ik op Toevoegen aan rapport klik , verschijnt het in de lege ruimte hier in mijn rapport.

Om het gemakkelijker te maken om alles te zien, ga ik dingen verplaatsen en die kaart er bovenop uitrekken zodat we die lijnen beter kunnen zien.

Je hebt gezien wat ik deed met de anomalieën voor de Downtime Minuten door de tijd heen . Ik deed eigenlijk hetzelfde proces voor de visual die Defects Through Time laat zien .

Wanneer ik het analysevenster voor Defects Through Time open , zie je dat ik de gevoeligheid heb verhoogd tot 80%, net als bij de vorige visual. Maar onder Leg uit door verwijs ik deze keer naar de verkoper.

Als ik op een specifiek punt klik, worden er meer gegevens over die specifieke leverancier weergegeven. In dit geval laat het zien dat de leverancier Babblestorm de grootste afwijking heeft.

Als ik op de vervolgkeuzelijst voor Babblestorm klik, wordt de visuele detaillering van die anomalie weergegeven.

Als u de muisaanwijzer op een willekeurig punt op de visual plaatst, worden de specifieke nummers op de specifieke datum weergegeven.

Anomaliedetectie is al nuttig genoeg, maar we zullen diepere inzichten zien als het verder wordt ontwikkeld. Nogmaals, Microsoft staat meestal open voor feedback, dus ik hoop meer verbeteringen aan deze functionaliteit te zien.

Om u te laten zien hoe het eruit ziet wanneer het bereik van afwijkingen er duidelijker uitziet, gaan we naar de dia die ik heb gemaakt voor het voortschrijdend gemiddelde van één maand voor leveranciers- en fabrieksafwijkingen.

Zoals u kunt zien, zijn de anomalieën duidelijk te zien. In de ziet u het verwachte bereik in grijs met de werkelijke resultaten weergegeven door de blauwe lijnen in het midden.

Dit toont aan dat u echt de volledige voordelen van afwijkingsdetectie kunt benutten als het gaat om voortschrijdende gemiddelden . Hetzelfde kan worden waargenomen als je kijkt naar de visual voor de Defects Through Time .

Als ik op een van de anomalieën klik, worden aan de rechterkant nog steeds mogelijke verklaringen weergegeven.

Slim verhaal

is geïntroduceerd, is de slimme verhalende functie. Slimme verhalen geven u een overzicht van wat uw visuals en rapporten laten zien met behulp van kunstmatige intelligentie.

Om die functie te activeren, gaat u naar Opties en instellingen onder het lint Bestand en klikt u vervolgens op Opties .

Klik op Preview-functies en zoek naar de Smart verhalende visual . Vink gewoon het vakje ervoor aan om het in te schakelen.

Als u meer details wilt weten over wat de functie doet, kunt u op de link "Meer informatie" klikken. Dit leidt u naar het Microsoft-document waarin de details worden besproken.

U kunt ook een video-tutorial bekijken van Greg Phillips, een van onze LuckyTemplates-experts. In de video laat hij zien hoe hij slimme verhalen gebruikt in zijn eigen rapportages.

Om je te laten zien wat slimme verhalen doen, heb ik een tweede versie van mijn Plant Anomalies-dia gemaakt. Zoals je kunt zien, heb ik de bestaande twee visuals kleiner gemaakt, waardoor er wat ruimte overblijft aan de rechterkant.

In het rechterdeelvenster onder Visualisaties ziet u een pictogram dat lijkt op een stuk papier met een blauwe stip. Dit is het icoon voor slimme verhalen.

Ik klik op dat pictogram zodat het een verhaal kan gaan maken op basis van mijn rapport. Houd er rekening mee dat het soms enkele seconden duurt voordat het verhaal is geladen, afhankelijk van hoeveel gegevens het moet verwerken.

Zodra het wordt weergegeven, kunt u het tekstvak slepen om het beter in uw rapport te laten passen, vooral als er vrij veel informatie wordt weergegeven.

U kunt de tekst ook opmaken als u deze beter leesbaar wilt maken. In dit geval heb ik het lettertype gewijzigd in Arial-grootte 16.

Laten we nu eens kijken naar elk van de punten die door het slimme verhaal worden geleverd.

De eerste vertelt ons dat er een opwaartse trend was, met een stijging van 2,89% over het volledige datumbereik van de downtime-minuten.

Het tweede item zegt dat de waarden gemiddeld 21.545 waren binnen hetzelfde datumbereik.

Dit derde punt gaat over de langste periode van daling van het aantal downtime-minuten tussen 11 en 16 november in 2018.

Het blijft andere inzichten geven over de gegevens in het rapport. Zoals u kunt zien, heeft het deze gegevens in lichtblauw onderstreept.

Als u liever uw eigen verhaal maakt, kunt u klikken op Tekstvak onder het lint Invoegen. Zodra het tekstvak verschijnt, kunt u uw eigen analyse typen in de daarvoor bestemde ruimte.

Ik zal in deze tutorial niet ingaan op de volledige details van de slimme verhalende functie, maar bekijk gerust de YouTube-tutorial van Greg op het LuckyTemplates-kanaal.

LuckyTemplates-functie voor afwijkingsdetectie: hoe het werkt
Anomalieën in LuckyTemplates onder de aandacht brengen en begrijpen
Uitbijterresultaten in LuckyTemplates detecteren en onder de aandacht brengen

Conclusie

Het LuckyTemplates-team van Microsoft heeft zichzelf echt overtroffen met deze reeks nieuwe functies. Anomaliedetectie geeft ons een dieper inzicht in de variantie tussen onze verwachte resultaten en de daadwerkelijke resultaten. De zoomschuifregelaars helpen ons om in te zoomen op specifieke punten in onze datasets. Slimme verhalen helpen ons de inzichten te verwoorden die onze rapporten opleveren.

Wetende hoe Microsoft werkt, weet ik zeker dat we in de nabije toekomst nog meer verbeteringen en mogelijk meer functies zullen zien die de LuckyTemplates-ervaring nog verder kunnen verbeteren.

Al het beste,

Jarrett