Detectarea anomaliilor în LuckyTemplates: opțiuni și limitări

LuckyTemplates a introdus o altă caracteristică numită Detectare anomalii în actualizarea sa din noiembrie 2020. Această funcție este disponibilă pentru moment numai în diagramele cu linii.

Detectarea anomaliilor în LuckyTemplates le permite creatorilor de rapoarte să îmbunătățească diagramele cu linii prin detectarea automată a anomaliilor în datele unei serii de timp.

Această caracteristică ne permite să găsim cu ușurință informații fără a tăia și tăia datele.

Atunci când raportul este publicat în serviciu, consumatorii de raport pot vizualiza anomaliile, explicațiile și chiar analiza cauzei lor principale. În plus, putem personaliza și diferitele setări pentru care sunt detectate anomalii.

Deoarece această caracteristică este în Preview , trebuie să activăm mai întâi această caracteristică LuckyTemplates Desktop.

Cuprins

• Activarea detectării anomaliilor în LuckyTemplates
• Noțiuni introductive cu detectarea anomaliilor în LuckyTemplates
• Detectarea anomaliilor: modificarea anomaliilor detectate
• Modificarea analizei
• Limitări ale detectării anomaliilor în LuckyTemplates
• Concluzie

Activarea detectării anomaliilor în LuckyTemplates

Pentru a activa această funcție, faceți clic pe Fișier în bara de meniu. 

Accesați Opțiuni și setări , apoi faceți clic pe Opțiuni .

Faceți clic pe funcțiile de previzualizare , activați detectarea anomaliilor , apoi faceți clic pe butonul OK .

După aceea, trebuie să repornim aplicația desktop LuckyTemplates pentru a putea folosi această caracteristică. 

Noțiuni introductive cu detectarea anomaliilor în LuckyTemplates

Pentru acest tutorial, vom vorbi despre opțiunile și limitările disponibile ale funcției de detectare a anomaliilor . Pentru a începe, să adăugăm o diagramă cu linii pe pagina noastră de raport și să o redimensionăm așa cum se arată în imagine.

Adăugați măsura Total Defects în câmpul Values . 

Vom analiza asta după dată. Deci, să adăugăm Data în câmpul Axe . 

Dezactivați titlul și fundalul din fila Formatare .

Schimbați culoarea fontului axei X și a axei Y în alb.

Apoi, dezactivați Titlul pe axa X și pe axa Y.

Ar trebui să vedem acum anomalia din această ieșire. 

Detectarea anomaliilor: modificarea anomaliilor detectate

Evident, s-ar fi putut întâmpla ceva care a cauzat creșterea piesei defecte de la furnizori. Cu toate acestea, încă nu știm cărei categorii aparțin aceste părți sau motivul din spatele acestei anomalii. Ceea ce putem face este să mergem la fila Analytics .

Accesați meniul derulant Găsiți anomalii , apoi faceți clic pe Adăugați .

După aceea, să schimbăm culoarea anomaliei în gri. 

Acum ar trebui să avem această ieșire.

Avem și opțiunea de a regla sensibilitatea anomaliilor.

Pentru ca noi să vedem sensibilitatea, trebuie să schimbăm culoarea sensibilității la alb. Asigurați-vă că culoarea nu se amestecă cu culoarea de fundal.

Ca rezultat, acum putem vedea sensibilitatea din spatele liniilor galbene.

Dacă trecem cu mouse-ul peste linii, se vor afișa valorile minime și maxime așteptate. Acesta este tipul de diagramă pe care îl putem vedea în diagramele de tranzacționare cu criptomonede. 

De asemenea, putem schimba forma anomaliei selectând opțiunile din meniul derulant Forma anomalie . 

Apoi, putem ajusta dimensiunea formei ajustând dimensiunea formei Anomalii .

Să modificăm și intervalul de transparență așteptat pentru anomalie. 

Prin scăderea valorii intervalului de transparență așteptat , vom vedea că liniile gri au devenit mai vizibile. 

Să încercăm să facem clic pe una dintre anomalii.

După cum puteți vedea, a afișat panoul Anomalii , care oferă o analiză a posibilului motiv din spatele anomaliilor.

Modificarea analizei

Pentru a vedea o analiză mai bună a anomaliilor, să adăugăm tipul de material în câmpul Explicați după , apoi faceți clic pe Aplicare . 

Făcând acest lucru, putem vedea că tipul de material este materii prime și că există un material defect de 47% în anomalia pe care am selectat-o.

Să extindem această anomalie făcând clic pe această pictogramă.

În consecință, putem vedea modelul defectelor totale pentru materiale într-o culoare portocalie. 

De asemenea, putem adăuga acest lucru la pagina noastră de raport făcând clic pe Adăugare la raport . 

Ca rezultat, va arăta ca imaginea de mai jos.

Limitări ale detectării anomaliilor în LuckyTemplates

Putem folosi glisorul de zoom dacă dorim să ne concentrăm pe anumite perioade.

Pentru a face asta, activați glisorul Zoom .

Cu toate acestea, nu avem opțiuni pentru a schimba aspectul glisorului de zoom. 

O altă limitare a acestei caracteristici este că, dacă schimbăm data de pe axă la Numele lunii , nu ne va afișa anomaliile.

Dacă facem clic pe Găsiți anomalii din fila Analytics , va afișa o notă care spune „Detecția anomaliilor funcționează numai pe elementele vizuale care au o valoare de ierarhie a datei sau oră de date validă în câmpul Axă”.

A treia limitare este atunci când adăugați o valoare secundară. De exemplu, dacă adăugăm măsura Total Downtime hours în câmpul Valori secundare , aceasta nu va mai afișa anomaliile. 

Dacă mergem la fila Analytics și facem din nou clic pe Găsiți anomalii , va afișa o notă care spune că nu funcționează încă pe elementele vizuale cu valori secundare. 

În plus, dacă încercăm să adăugăm o altă categorie în câmpul Explicați după , aceasta va afișa doar o categorie care este prima ( Tipul de material ) în panoul de explicații.

Funcția de detectare a anomaliilor LuckyTemplates: Cum funcționează
Prezentarea și înțelegerea anomaliilor din
seturile de date LuckyTemplates LuckyTemplates: Aflați cum să detectați comportamentul anormal utilizând DAX

Concluzie

Am abordat detectarea anomaliilor în LuckyTemplates și am învățat câteva dintre limitările acestei caracteristici. Cu toate acestea, ar putea fi totuși util atunci când dorim să găsim anomalii în rapoartele noastre în funcție de valorile și analizele pe care le facem. În loc să creăm măsuri DAX complexe , putem folosi această caracteristică pentru a găsi anomaliile din rapoartele noastre.

Cred că aceasta este încă o caracteristică grozavă și Microsoft a spus că face unele îmbunătățiri asupra acestei caracteristici pentru a oferi o analiză și o evaluare detaliată a datelor.

Pana data viitoare,

Mudassir