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什么使可视化项非常适合于“数据解释”功能

“数据解释”功能最适用于需要更深入探索和分析的可视化项，而不是传达汇总数据的信息图样式的描述性可视化项。

• “数据解释”功能需要行级数据来创建数据模型并生成解释。具有底层行级数据的可视化项（其中关系可能存在于未可视化的字段中）非常适合于运行“数据解释”功能。
• 基于预聚合数据且无法访问行级数据的可视化项对于“数据解释”功能执行的统计分析来说并不理想。

什么数据最适合于“数据解释”功能

在工作表中使用“数据解释”功能时，请记住“数据解释”功能适用于：

• 仅限单个标记 —“数据解释”功能分析单个标记。不支持多标记分析。

• 聚合数据 — 视图必须包含使用 SUM、AVG、COUNT 或 COUNTD 聚合的一个或多个度量。视图中还必须至少存在一个维度。

• 仅限单一数据源 — 必须从单一主数据源中提取数据。“数据解释”功能不适用于混合数据源或多维数据集数据源。

在为工作簿准备数据源时，如果打算在分析期间使用“数据解释”功能，请记住以下注意事项。

• 使用具有足够宽的基础数据的数据源。除了要解释的一个（或多个）聚合度量之外，理想的数据还至少有 10-20 个列。
• 给出易于理解的列（字段）名称。
• 消除冗余列和数据准备人为工作。有关详细信息，请参见更改用于统计分析的字段。
• 不要丢弃数据源中未可视化的列。在分析标记时，“数据解释”功能会考虑基础数据中的字段。
• 低基数维度效果更好。如果分类维度的基数不太高（少于 20 个类别），则其解释更易于解读。不会考虑将包含超过 500 个唯一值的维度用于分析。
• 作为一般规则，不要预先聚合数据。但是，如果数据源很大，请考虑将数据预先聚合到适当的详细级别。
• 在实时数据源上使用数据提取。与实时数据源相比，数据提取运行速度更快。使用实时数据源，创建解释的过程可能会创建多个查询（大致为每个候选解释一个查询），这可能会导致解释要更长的时间才能生成。

“数据解释”功能不可用的情况

有时“数据解释”功能对于所选标记将不可用，具体取决于数据源或视图的特征。如果“数据解释”功能无法分析所选标记，则“数据解释”图标和上下文菜单命令将不可用。