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Was macht eine Visualisierung zu einem guten Kandidaten für "Erkläre die Daten"?

"Erläre die Daten" funktioniert am besten bei Visualisierungen, die eine tiefere Untersuchung und Analyse erfordern, und nicht bei deskriptiven Visualisierungen im Stil von Infografiken, die zusammengefasste Daten kommunizieren.

• Daten auf Zeilenebene sind für "Erkläre die Daten" erforderlich, um Modelle Ihrer Daten zu erstellen und Erklärungen zu generieren. Visualisierungen mit zugrunde liegenden Daten auf Zeilenebene, bei denen Beziehungen in nicht visualisierten Feldern vorhanden sein können, sind gute Kandidaten für die Ausführung von "Erklär die Daten".
• Visualisierungen, die auf voraggregierten Daten ohne Zugriff auf Daten auf Zeilenebene basieren, sind für die von "Erklär die Daten" durchgeführte statistische Analyse nicht ideal.

Welche Daten am besten für "Erkläre die Daten" funktionieren

Wenn Sie "Erklär die Daten" in einem Arbeitsblatt verwenden, sollten Sie beachten, dass "Erklär die Daten" für folgende Optionen funktioniert:

• Nur einzelne Markierungen: "Erklär die Daten" analysiert einzelne Markierungen. Die Analyse von Mehrfachmarkierungen wird nicht unterstützt.

• Aggregierte Daten - Die Ansicht muss eine oder mehrere Kennzahlen enthalten, die über SUM, AVG, COUNT oder COUNTD aggregiert werden. Mindestens eine Dimension muss ebenfalls in der Ansicht vorhanden sein.

• Nur einzelne Datenquellen: Die Daten müssen aus einer einzelnen, primären Datenquelle stammen. "Erklär die Daten" funktioniert nicht mit verschmolzenen oder Cube-Datenquellen.

Beachten Sie beim Vorbereiten einer Datenquelle für eine Arbeitsmappe die folgenden Überlegungen, wenn Sie vorhaben "Erklär die Daten" während der Analyse zu verwenden.

• Verwenden Sie eine Datenquelle mit zugrunde liegenden Daten, die ausreichend breit ist. Ein idealer Datensatz hat mindestens 10-20 Spalten zusätzlich zu einem (oder mehreren) zu erklärenden aggregierten Maß.
• Geben Sie Spalten (Feldern) Namen, die leicht verständlich sind.
• Beseitigen Sie redundante Spalten und Artefakte der Datenvorbereitung. Weitere Informationen finden Sie unter Ändern der für die statistische Analyse verwendeten Felder.
• Verwerfen Sie keine nicht visualisierten Spalten in der Datenquelle. "Erklär die Daten" berücksichtigt Felder in den zugrunde liegenden Daten, wenn eine Markierung analysiert wird.
• Niedrige Kardinalitätsdimensionen funktionieren besser. Die Erklärung einer kategorialen Dimension ist leichter zu interpretieren, wenn ihre Kardinalität nicht zu hoch ist (< 20 Kategorien). Größen mit mehr als 500 eindeutigen Werten werden bei der Analyse nicht berücksichtigt.
• Fassen Sie Daten grundsätzlich nicht vorab zusammen. Wenn die Datenquelle jedoch umfangreich ist, sollten Sie erwägen, die Daten vorab auf eine angemessene Detailebene zu aggregieren.
• Verwenden Sie Extrakte über Live-Datenquellen. Extrakte laufen schneller als Live-Datenquellen. Bei Live-Datenquellen kann der Prozess der Erstellung von Erklärungen viele Abfragen erzeugen (etwa eine Abfrage pro Erklärung des Kandidaten), was dazu führen kann, dass die Erstellung von Erklärungen länger dauert.

Situationen, in denen "Erklär die Daten" nicht verfügbar ist

Manchmal ist Explain Data für eine ausgewählte Markierung nicht verfügbar. Dies ist abhängig von den Eigenschaften der Datenquelle oder der Ansicht. Wenn "Erklär die Daten" die ausgewählte Markierung nicht analysieren kann, sind das Symbol "Erklär die Daten" und der Befehl "Kontextmenü" nicht verfügbar.