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O que torna uma visualização boa candidata para Explique os dados

Explique os dados funciona melhor em visualizações que requerem exploração e análise mais profundas, em vez de visualizações descritivas em estilo infográfico que comunicam dados resumidos.

• Os dados em nível de linha são necessários para Explique os dados criar modelos de seus dados e gerar explicações. Visualizações com dados subjacentes em nível de linha, onde podem existir relacionamentos em campos não visualizados, são bons candidatos para executar o Explique os dados.
• Visualizações baseadas em dados pré-agregados sem acesso a dados em nível de linha não são ideais para a análise estatística realizada por Explique os dados.

Quais dados funcionam melhor para Explique os dados

Quando estiver usando o Explique os dados em uma planilha, lembre-se que o Explique os dados funciona com:

• Somente para uma única marca - Explique os dados analisa as marcas únicas. Não há suporte para a análise de várias marcas.

• Dados agregados - A exibição deve conter uma ou mais medidas agregadas usando SUM, AVG, COUNT ou COUNTD. Pelo menos uma dimensão também deve estar presente na exibição.

• Somente com fontes de dados únicas—Os dados devem ser coletados de uma única fonte de dados principal. O Explique os dados não funciona com fontes de dados combinadas ou em cubo.

Ao preparar uma fonte de dados para uma pasta de trabalho, tenha em mente as seguintes considerações se planejar usar o Explique os dados durante a análise.

• Use uma fonte de dados com dados subjacentes que sejam suficientemente amplos. Um conjunto de dados ideal tem pelo menos 10-20 colunas, além de uma (ou mais) medidas agregadas para serem explicadas.
• Dê nomes às colunas (campos) que sejam fáceis de entender.
• Elimine colunas redundantes e artefatos de preparação de dados. Para obter mais informações, consulte Alterar campos usados para análise estatística.
• Não descarte colunas não visualizadas na fonte de dados. O Explique os dados considera campos nos dados subjacentes quando analisa uma marca.
• As dimensões de cardealidade baixa funcionam melhor. A explicação de uma dimensão categorizada é mais fácil de interpretar se sua cardinalidade não for muito alta (< 20 categorias). Dimensões com mais de 500 valores únicos não serão consideradas para análise.
• Como regra geral, não agregue previamente os dados. Mas se a fonte de dados for muito grande, considere pré-agregar os dados a um nível de detalhe apropriado.
• Use extrações em fontes de dados em tempo real. As extrações de dados são executadas mais rapidamente do que as fontes de dados em tempo real. Com as fontes de dados em tempo real, o processo de criação de explicações pode gerar muitas consultas (aproximadamente uma consulta para cada explicação candidata), o que pode resultar em mais demora ao gerar explicações.

Situações em que Explique os dados não está disponível

Às vezes, o Explique os dados não estará disponível para uma marca selecionada, dependendo das características da fonte de dados ou da exibição. Se o Explique os dados não puder analisar o tipo de marca selecionado, o comando Explique os dados e o comando Menu de contexto não estarão disponíveis.