在 LuckyTemplates 中檢測和展示離群值結果

在本教程中，我將帶您完成離群值檢測分析、檢測和可視化離群值結果。您的數據甚至不需要是唯一的或自定義的。很棒的是，您基本上可以在任何數據集上執行此操作。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

我將向您展示 LuckyTemplates 作為一種分析工具有多麼神奇。

它只涉及將一系列 DAX 公式和分析技術整合到您的模型中，然後最終使用我們在 LuckyTemplates 中提供的所有動態可視化功能以有效的方式將其可視化。

在閱讀本教程時，我希望您記住的關鍵和最重要的概念是，它可以以多種不同的方式應用。

因此，我們將從解釋散點圖中的異常值開始。然後，我將向您展示您需要實施的不同公式技術，以便能夠以這種特定方式將其可視化。

目錄

• 散點圖中的異常值
• 數據模型內部
• 使用 DAX 進行離群值檢測
• 結論

散點圖中的異常值

如果我們要檢測異常值，我們需要解決的主要問題是異常值背後的邏輯。

但首先，我想展示它在視覺上如何影響我們的報告，以及它讓消費者更容易、更有效地了解我們要向他們展示的內容。

現在，如果我們查看這兩個圖表，第一個圖表（左）顯示的內容與第二個圖表（右）完全相同，只是我在第二個圖表中創建了圖例或切片器過濾器，它顯示我們的異常值是什麼。

因此，如果客戶銷售額和利潤率同時或高於某個水平，那麼這就是我們數據集中的異常值。

我們想看看這些客戶是誰，因此我們幾乎可以在第二張圖表中看到比在第一張圖表中只查看所有客戶及其利潤率要好得多的信息。

此外，我們可以更好地深入了解我們的客戶。我們可以選擇一個過濾器，

或創建一個圖表並在 Filter fields 部分放置一個過濾器。

該圖表使我們能夠深入了解這些我們認為異常的客戶。現在讓我們看看我們的數據模型，看看它是如何應用的。

數據模型內部

首先要注意的是，我們需要以動態方式執行此操作，因為我們正在細分，在這裡創建我們的客戶群。要進行任何動態操作，我們必須在DAX公式中進行。

我們無法在我們的模型中實際創建一個計算列，並希望如果我們在這個模型中放置一些不同的時間範圍，那麼我們將獲得我們想要的結果。如果我們放置計算列，那麼我們將獲得該靜態信息。它只會在刷新時更新。

以動態方式做邏輯的第一種方法是有一個支持表。因此，正如您在數據模型中看到的那樣，我創建了這個離群值檢測邏輯。這是一張支撐桌，這意味著它沒有連接到任何東西。

在此表內是我們輸入異常值檢測邏輯的地方。

我們通過 35% 的最低利潤率和 100% 的最大利潤率來確定我們的異常值，而我們的非異常值從零到 35。

對於銷售額也是如此，我們有一些邏輯可以通過總銷售額超過五萬五千來識別異常值。

因此，請考慮如何應用您自己的邏輯。您可能具有三個不同的參數或變量來檢測異常值。

現在讓我們創建循環遍歷此表的公式，並評估客戶是否符合異常值邏輯或無異常值邏輯。

使用 DAX 進行離群值檢測

請記住，我們需要遍歷每個客戶並確定他們的評價是異常值還是非異常值。

為了識別異常值，我們使用CALCULATE計算每個客戶的總銷售額。這就是VALUES函數的作用，因為我們會篩選所有客戶。然後我們通過異常值檢測邏輯。

另一方面，對於我們的非異常值，我們也為每個客戶運行一些邏輯，但主要區別在於這條雙線 (||)，它代表“或”而不是“和”(&&) 。

如果我們在這裡做“和”，那麼它所顯示的只是低於五萬五千和百分之三十五的結果，如我們的離群值檢測邏輯所示。

接下來我們需要創建一個可以放入可視化中的公式，這就是我們的銷售分組公式。

這個計算是說IF SELECTEDVALUE (Outlier Detection Logic)是一個Outlier，那麼我們要返回Outlier Sales。如果不是，那麼我們返回Non-outlier Sales。

然後，這使我們能夠針對可視化中應用的任何選擇或過濾器整合或檢索不同的結果或不同的公式。

不可否認它有一點點，但這只是向我們展示了 DAX 在 LuckyTemplates 中的驚人之處，尤其是對於異常值檢測分析。

深入研究數據異常值——如何使用 DAX 在 LuckyTemplates 中發現和分析
如何在 LuckyTemplates 中使用 DAX 技術評估數據中的集群
創建動態異常值觸發點——高級 LuckyTemplates 分析技術

結論

我在本教程中展示的方法實際上只是一種方法，但希望您從中學到了很多東西。我們在那裡做了一些非常高級的邏輯，並使用散點圖以一種非常有效的方式展示了它。

離群值檢測有很多應用。如果您想真正深入了解或展示非常具體的見解，尤其是在與散點圖進行比較時，那麼這是增加價值和更深入地了解您的可視化效果的完美方式。

因此，如果您能理解公式的所有元素，包括組合公式並將它們放在可視化中，那麼您就可以通過多種方式應用這些公式，用您自己的數據集展示結果。

乾杯!