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Che cosa rende una visualizzazione un buon candidato per Interpreta i dati?

Interpreta i dati funziona al meglio sulle visualizzazioni che richiedono un’esplorazione e un’analisi più approfondite, anziché sulle visualizzazioni descrittive in stile infografica, che comunicano dati riepilogati.

• I dati a livello di riga sono necessari per Interpreta i dati per creare modelli dei dati e generare spiegazioni. Le visualizzazioni con dati sottostanti a livello di riga, in cui potrebbero esistere relazioni in campi non visualizzati, sono buoni candidati per l’esecuzione di Interpreta i dati.
• Le visualizzazioni basate su dati pre-aggregati senza accesso ai dati a livello di riga non sono ideali per l’analisi statistica eseguita da Interpreta i dati.

Quali dati sono più adatti per Interpreta i dati

Quando utilizzi Interpreta i dati in un foglio di lavoro, ricorda che questa caratteristica funziona con:

• Solo indicatori singoli: Interpreta i dati analizza gli indicatori singoli. L’analisi di indicatori multipli non è supportata.

• Dati aggregati: la vista deve contenere una o più misure aggregate utilizzando SUM, AVG, COUNT, o COUNTD. Nella vista deve essere presente almeno una dimensione.

• Solo origini dati singole: i dati devono essere recuperati da un’unica origine dati primaria. Interpreta i dati non funziona con origini dati combinate o del cubo.

Quando prepari un’origine dati per una cartella di lavoro, tieni presenti le seguenti considerazioni se prevedi di utilizzare Interpreta i dati durante l’analisi.

• Utilizza un’origine dati con dati sottostanti sufficientemente ampi. Un insieme di dati ideale presenta almeno 10-20 colonne, oltre a una o più misure aggregate da spiegare.
• Assegna alle colonne (campi) nomi facilmente comprensibili.
• Elimina le colonne ridondanti e gli artefatti di preparazione dei dati. Per maggiori informazioni, consulta Modificare i campi utilizzati per l’analisi statistica.
• Non scartare le colonne non visualizzate nell’origine dati. Interpreta i dati considera i campi nei dati sottostanti quando analizza un indicatore.
• Le dimensioni con una cardinalità ridotta funzionano meglio. La spiegazione di una dimensione categorica è più facile da interpretare se la sua cardinalità non è troppo elevata (< 20 categorie). Le dimensioni con più di 500 valori univoci non verranno considerate per l’analisi.
• Come regola generale, non pre-aggregare i dati. Tuttavia, se l’origine dati è molto grande, prendi in considerazione la pre-aggregazione dei dati a un livello di dettaglio appropriato.
• Utilizza le estrazioni anziché le origini dati live. Le estrazioni sono eseguite più velocemente delle origini dati live. Con le origini dati in tempo reale, il processo di creazione delle spiegazioni può creare molte query (all’incirca una query per ogni spiegazione del candidato), il che può portare a spiegazioni che richiedono più tempo per essere generate.

Situazioni in cui Interpreta i dati non è disponibile

A volte Interpreta i dati non sarà disponibile per un indicatore selezionato, a seconda delle caratteristiche dell’origine dati o della vista. Se Interpreta i dati non è in grado di analizzare l’indicatore selezionato, l’icona di Interpreta i dati e il comando del menu di scelta rapida non saranno disponibili.