Tableau Cloud 帮助

当您在 Tableau Pulse 中创建指标时，您还会自动获取 Tableau Pulse 检测到的每个指标的见解。

Tableau Pulse 中的见解平台可检测指标的驱动因素、趋势、贡献者和异常值。它使用自然语言和视觉解释主动标记和描述重要的见解。每个指标的最重要见解与该指标一起显示。

Tableau Pulse 还提供了一条进一步探索数据的途径，方法是针对其检测到的指标洞察提出问题。这种引导式问答体验逐步揭示了指标上下文中的见解。当您和其他人单击有关数据的建议问题时，答案会显示在易于阅读的图表中，其中包含有关基础数据的见解。

有关详细信息，请参见 Tableau Pulse：通过自动化见解主动解答您的常见业务问题(链接在新窗口中打开)和 Tableau Pulse 如何通过问答方式实现 NLP，从而帮助每个人(链接在新窗口中打开)。

Tableau Pulse 检测到的见解类型

用户通常询问的有关指标的问题可以分为众所周知的分析模式：描述性、诊断性、预测性和规范性。

• 描述性问题：我的指标发生了什么变化？

• 诊断性问题：为什么会发生这种情况？

• 预测性问题：接下来可能会发生什么？

• 规范性问题：我应该采取什么行动？

Tableau Pulse 中的见解平台专注于帮助用户回答有关其指标的基本描述性问题，例如：

• 自上一期间或去年同期以来，指标值发生了多少变化？

• 指标随时间变化的趋势如何？

• 维度的哪些成员对指标值的贡献最大？

• 还有哪些其他维度正在将指标值推向有利的方向？

Tableau Pulse 中的见解可以提醒用户 Tableau Pulse 指标中隐藏的更改或异常，以便他们更好地诊断问题。例如：

• 指标值比正常值高还是低？

• 指标值是否异常集中在某个维度的少数实体中？

• 该指标的趋势最近有变化吗？

• 是否存在影响指标值的异常大记录或异常值？

Tableau Pulse 中的见解类型

Tableau Pulse 中使用以下见解类型：

Tableau Pulse 如何生成和维护可信的见解

以下是 Insights 平台生成用户可以信赖的自动化业务见解的几种方法：

• Tableau Pulse Insights Service 首先使用标准化的确定性统计模型来检测有关保证准确的指标的事实。这些事实在生成见解时充当基本事实。

• 生成的每个见解都仅限于发出请求的用户的数据安全上下文（例如 RLS 设置）。这种方法确保用户只能看到他们有权查看的数据。

• 分析师可以启用或禁用针对指标检测到的不同见解，以便他们可以控制向用户提供的内容。

Tableau Pulse 将这一切整合在一起的方式如下：见解平台统计服务使用正在关注或查看的指标的分析上下文来运行自动统计分析，生成有关指标的事实。这些事实使用用户的数据安全上下文回答不同的问题。

见解摘要是使用基于统计事实的自然语言生成的。最相关的事实由 Tableau AI 处理。这些事实被用作将语言生成情境化的基本事实。当为站点启用 Tableau AI 时，生成的结果事实会捆绑在一起并作为见解摘要显示在整个 Tableau Pulse 的多个功能中。

见解平台如何确定相关性

为了减少嘈杂因素，Tableau Pulse 仅显示最相关、最有用的见解，并避免显示嘈杂因素或虚假的发现。见解平台考虑以下因素，以确保用户看到的见解相关且有用：

• 见解的分析上下文基于 Tableau Pulse 指标定义。与在数据中的所有列中寻找见解的其他解决方案不同，见解平台将其分析限制到由分析师策划的指标定义引用的度量和维度。此外，在生成见解时，仅考虑正在查看或关注的指标用户的筛选上下文。

• 见解根据对指标的影响进行排名。见解平台检测到的每个事实都会根据其对指标值的影响进行评分。仅首先返回被确定为对指标值最具统计影响力的事实。

• 反馈进一步使见解个性化。用户可以对他们看到的见解提供赞成或反对的反馈，以表明这些见解是否有用。见解平台从中学习，进一步个性化向用户展示的见解类型。

  注意：当您的 Tableau 站点启用个性化见解排名站点设置时，用户可以对见解提供赞同或反对的反馈。默认情况下已启用此设置。有关详细信息，请参见关闭个性化见解排名。

当结合使用时，这些因素可确保在针对某个指标检测到的所有见解中，只有最有用的见解才会在 Tableau Pulse 中显示给用户。