Wykrywanie anomalii w usłudze LuckyTemplates: opcje i ograniczenia

Usługa LuckyTemplates wprowadziła kolejną funkcję o nazwie Wykrywanie anomalii w aktualizacji z listopada 2020 r. Ta funkcja jest obecnie dostępna tylko na wykresach liniowych.

Wykrywanie anomalii w usłudze LuckyTemplates umożliwia twórcom raportów ulepszanie wykresów liniowych przez automatyczne wykrywanie anomalii w danych szeregów czasowych.

Ta funkcja pozwala nam łatwo znajdować spostrzeżenia bez dzielenia i dzielenia danych.

Po opublikowaniu raportu w usłudze konsumenci raportu mogą przeglądać anomalie, wyjaśnienia, a nawet analizę ich głównych przyczyn. Dodatkowo możemy również dostosować różne ustawienia, dla których wykrywane są anomalie.

Ponieważ ta funkcja jest dostępna w wersji zapoznawczej , musimy najpierw włączyć tę funkcję programu LuckyTemplates Desktop.

Spis treści

• Włączanie wykrywania anomalii w LuckyTemplates
• Pierwsze kroki z wykrywaniem anomalii w usłudze LuckyTemplates
• Wykrywanie anomalii: modyfikowanie wykrytych anomalii
• Modyfikowanie analizy
• Ograniczenia wykrywania anomalii w LuckyTemplates
• Wniosek

Włączanie wykrywania anomalii w LuckyTemplates

Aby włączyć tę funkcję, kliknij Plik na pasku menu. 

Przejdź do opcji i ustawień , a następnie kliknij przycisk Opcje .

Kliknij funkcje podglądu , włącz wykrywanie anomalii , a następnie kliknij przycisk OK .

Następnie musimy ponownie uruchomić aplikację komputerową LuckyTemplates, abyśmy mogli korzystać z tej funkcji. 

Pierwsze kroki z wykrywaniem anomalii w usłudze LuckyTemplates

W tym samouczku omówimy dostępne opcje i ograniczenia funkcji wykrywania anomalii . Aby rozpocząć, dodajmy wykres liniowy na naszej stronie raportu i zmień jego rozmiar, jak pokazano na obrazku.

Dodaj miarę Defektów ogółem w polu Wartości . 

Przeanalizujemy to według daty. Dodajmy więc datę w polu Axis . 

Wyłącz tytuł i tło na karcie Formatowanie .

Zmień kolor czcionki osi X i osi Y na biały.

Następnie wyłącz Tytuł na osiach X i Y .

Powinniśmy teraz zobaczyć anomalię w tym wyjściu. 

Wykrywanie anomalii: modyfikowanie wykrytych anomalii

Oczywiście mogło się zdarzyć coś, co spowodowało wzrost wadliwej części od dostawców. Nadal jednak nie wiemy, do której kategorii należą te części ani co jest przyczyną tej anomalii. To, co możemy zrobić, to przejść do zakładki Analytics .

Przejdź do listy rozwijanej Znajdź anomalie , a następnie kliknij Dodaj .

Następnie zmieńmy kolor anomalii na szary. 

Powinniśmy teraz mieć to wyjście.

Mamy również możliwość dostosowania czułości anomalii.

Abyśmy mogli zobaczyć czułość, musimy zmienić kolor czułości na biały. Upewnij się, że kolor nie miesza się z kolorem tła.

W rezultacie możemy teraz zobaczyć czułość za żółtymi liniami.

Jeśli najedziemy kursorem na linie, pokaże oczekiwane wartości minimalne i maksymalne. Jest to rodzaj wykresu, który możemy zobaczyć na wykresach handlu kryptowalutami. 

Możemy również zmienić kształt anomalii, wybierając opcje w rozwijanym menu Kształt anomalii . 

Następnie możemy dostosować rozmiar kształtu, dostosowując rozmiar kształtu Anomalia .

Zmieńmy również Oczekiwany zakres przezroczystości dla anomalii. 

Zmniejszając wartość oczekiwanego zakresu przezroczystości , zauważymy, że szare linie stały się bardziej widoczne. 

Spróbujmy kliknąć na jedną z anomalii.

Jak widać, wyświetlił panel Anomalie , który zawiera analizę możliwej przyczyny anomalii.

Modyfikowanie analizy

Aby zobaczyć lepszą analizę anomalii, dodajmy Typ materiału w polu Wyjaśnij według , a następnie kliknij Zastosuj . 

W ten sposób możemy zobaczyć, że typ materiału to Surowce , a wybrana przez nas anomalia zawiera 47% wadliwego materiału.

Rozwińmy tę anomalię, klikając tę ​​ikonę.

W związku z tym możemy zobaczyć wzór całkowitych defektów dla materiałów w kolorze pomarańczowym. 

Możemy również dodać to do naszej strony raportu, klikając Dodaj do raportu . 

W rezultacie będzie wyglądać jak na poniższym obrazku.

Ograniczenia wykrywania anomalii w LuckyTemplates

Możemy użyć suwaka powiększenia, jeśli chcemy skupić się na określonych okresach.

Aby to zrobić, po prostu włącz suwak Zoom .

Nie mamy jednak możliwości zmiany wyglądu suwaka powiększenia. 

Kolejnym ograniczeniem tej funkcji jest to, że jeśli zmienimy datę na osi na nazwę miesiąca , nie pokaże nam ona anomalii.

Jeśli klikniemy Znajdź anomalie na karcie Analityka , wyświetli się informacja, że ​​„Wykrywanie anomalii działa tylko na wizualizacjach, które mają wartość hierarchii czasu danych lub prawidłowej daty w polu Oś”.

Trzecie ograniczenie dotyczy dodawania wartości drugorzędnej. Na przykład, jeśli dodamy miarę Całkowite godziny przestoju w polu Wartości drugorzędne , nie będzie ona ponownie pokazywać anomalii. 

Jeśli przejdziemy do zakładki Analityka i ponownie klikniemy Znajdź anomalie , wyświetli się informacja, że ​​nie działa to jeszcze na wizualizacjach z wartościami drugorzędnymi. 

Ponadto, jeśli spróbujemy dodać kolejną kategorię w polu Wyjaśnij według , wyświetli się tylko jedna kategoria, która jest pierwsza ( Typ materiału ) w okienku wyjaśnień.

Funkcja wykrywania anomalii w usłudze LuckyTemplates: jak to działa
Prezentacja i zrozumienie anomalii w usłudze LuckyTemplates
Zestawy danych usługi LuckyTemplates: dowiedz się, jak wykryć nieprawidłowe zachowanie przy użyciu języka DAX

Wniosek

Omówiliśmy wykrywanie anomalii w usłudze LuckyTemplates i poznaliśmy niektóre ograniczenia tej funkcji. Jednak nadal może być przydatny, gdy chcemy znaleźć anomalie w naszych raportach w zależności od wartości i przeprowadzanej analizy. Zamiast tworzyć złożone miary DAX , możemy użyć tej funkcji do wyszukiwania anomalii w naszych raportach.

Uważam, że jest to nadal fajna funkcja, a Microsoft powiedział, że wprowadza pewne ulepszenia w tej funkcji, aby zapewnić szczegółową analizę i ocenę danych.

Do następnego razu,

Mudassir