Power BI là một trong những nền tảng hàng đầu để kết hợp Trí tuệ nhân tạo và phân tích nâng cao vào ứng dụng của họ. Với các bản cập nhật được phát hành hàng tháng, bạn có thể bỏ sót các tính năng chính giúp việc phân tích dữ liệu và tạo thông tin chi tiết của mình dễ dàng và nhanh chóng hơn nhiều.
Analytics Pane cho các Visual trong Power BI
Một số visual trong Power BI Desktop có tùy chọn để thêm các dòng dynamic reference thông qua việc sử dụng Analytics pane. Cần lưu ý rằng không phải tất cả các tùy chọn đều có sẵn cho tất cả các visual. Chẳng hạn các biểu đồ kết hợp như biểu đồ đường và biểu đồ cột nhóm sẽ không có tùy chọn nào trong Analytics pane.
Các loại dynamic line bạn có thể thêm vào visual là:
- Constant line (cũng như các tùy chọn cho các đường hằng số trục x và trục y riêng biệt)
- Max line
- Min line
- Average line
- Median line
- Percentile line
- Symmetry shading
- Trend line
- Forecasts
Những dynamic line này đặc biệt hữu ích để thêm ngữ cảnh vào visual của bạn, điều này có thể giúp người dùng trích xuất thông tin chi tiết hữu ích nhanh hơn.
Thêm Average Line vào biểu đồ trong Power BI
Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thêm một average line (đường trung bình) vào clustered bar chart hiển thị tổng giá trị cơ hội của sản phẩm phụ. Trước tiên, hãy chọn biểu tượng “Analytics”; sau đó, trong “Average line“, nhấp vào “Add line“. Bạn có thể tùy chỉnh giao diện của đường kẻ nếu muốn hoặc để nguyên.
Trong biểu đồ bên dưới, chúng ta có thể thấy rằng các sản phẩm từ Tablets đến Webcams đều thể hiện dưới mức trung bình. Một công ty có thể quyết định loại bỏ một số sản phẩm thể hiện kém nhất hoặc họ có thể nỗ lực tiếp thị để cố gắng tăng doanh số bán hàng. Thêm đường trung bình vào biểu đồ giúp bạn dễ dàng xác định nơi cần đưa ra những loại quyết định này.
Thêm Trend Line vào biểu đồ trong Power BI
Trong ví dụ này, chúng ta sẽ thêm trend line (đường xu hướng) vào line chart thể hiện tổng giá trị cơ hội theo thời gian. Trước tiên, hãy chọn biểu tượng ‘Analytics‘. Nếu bạn có time-series chart tương thích, bạn sẽ được cung cấp tùy chọn để thêm trend line. Tương tự như với trend line, bạn có thể tùy chỉnh giao diện của trend line với một vài tùy chọn đơn giản như màu sắc và kiểu đường.
Trong ví dụ dưới đây, chúng ta có thể thấy rằng doanh số bán hàng theo thời gian đang theo xu hướng giảm. Trend line hữu ích cho việc dự báo trong khoảng thời gian ngắn. Nếu bạn biết xu hướng gần đúng mà dữ liệu của bạn đang theo dõi, bạn sẽ ước tính các giá trị có thể có trong tương lai tốt hơn. Nếu không có thông tin này, bạn có xu hướng chỉ tập trung vào sự biến động mạnh mẽ của doanh số hàng ngày mà không thể đưa ra kết luận có ý nghĩa.
Sử dụng các tham số What-If trong các visual Power BI
Tính năng tham số what-if trong Power BI cho phép bạn tạo các tình huống tùy chỉnh ‘what-if’ lý tưởng cho việc dự báo. Ví dụ, một công ty có thể nhận thấy doanh số bán hàng tăng trưởng 10% năm này qua năm khác. Tuy nhiên, điều gì sẽ xảy ra nếu họ muốn dự báo một loạt các tỷ lệ tăng trưởng khác nhau trong những tháng hoặc năm tới và quan sát xem điều này có thể ảnh hưởng như thế nào đến KPI trong báo cáo Power BI của họ? Để thực hiện việc này một cách nhanh chóng và dễ dàng, họ có thể sử dụng các tham số what-if.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thêm tham số what-if cho phép điều chỉnh động tốc độ tăng trưởng cho dự báo giá trị cơ hội. Chúng ta sẽ hình dung hiệu ứng trong line chart hiển thị giá trị thực tế và giá trị cơ hội dự báo trong 3 tháng.
Để thêm tham số what-if, hãy chọn tab Modeling từ ribbon và sau đó chọn ‘New Parameter’. Thao tác này sẽ hiển thị một hộp thoại nơi chúng ta có thể nhập tên của tham số (Opportunity Growth Rate), kiểu dữ liệu (thập phân) và sau đó là các giá trị mà chúng ta muốn tham số có (từ -1 đến 1 với gia số 0,01). Nhập giá trị mặc định là 0 vì đây là giá trị mà tham số sẽ nhận khi không có giá trị nào được người dùng chọn.
Tiếp theo, điều quan trọng là phải kiểm tra tùy chọn để thêm slicer vào trang vì chúng ta sẽ cần tùy chọn này để có thể tự động điều chỉnh tốc độ tăng trưởng dự báo của mình.
Về bản chất, tham số what-if này sẽ tạo một bảng với một cột cho tất cả các giá trị riêng lẻ đã được chỉ định trong phạm vi. Nó cũng sẽ tạo một measure trả về giá trị đã chọn từ bảng đó. Chúng ta sẽ sử dụng measure này để tính toán giá trị cơ hội được dự báo.
Để xem dự báo này hoạt động như thế nào cho các tháng trong tương lai, hãy tạo một date table chứa phạm vi ngày hiện tại trong dữ liệu cũng như các ngày trong bao nhiêu tháng trong tương lai nếu bạn cần. Khoảng thời gian dự báo mà chúng ta sẽ sử dụng trong ví dụ này là 3 tháng.
Để tính toán doanh số dự báo, chúng ta cần tạo một measure với công thức DAX sau:
Opportunity Forecast =
IF( MAX ( 'Opportunity Calendar'[Date] ) > DATE(2021, 09, 21), CALCULATE ( SUM ( Opportunities[Value] ),
DATEADD ( 'Opportunity Calendar'[Date], -1, YEAR ) ) * ( 1+'Opportunity Growth Rate'[Opportunity Growth Rate Value] ),
SUM ( Opportunities[Value] ) )
Công thức DAX này sẽ trả về giá trị cơ hội được dự báo (tăng theo tỷ lệ tăng trưởng cơ hội từ thông số what-if) nếu các ngày này rơi vào ngày gần nhất (21 Sep 2021). Nếu không, nó sẽ chỉ trả về giá trị cơ hội thực tế. Nếu bạn đang áp dụng công thức DAX cho dữ liệu ngày hôm nay, bạn sẽ cần thay thế phần chứa DATE (2021, 09, 21) bằng hàm TODAY ().
Cuối cùng, chúng ta có thể thêm giá trị cơ hội thực tế và measure dự báo cơ hội này vào line chart sao cho hai đường này chồng lên nhau. Thay đổi định dạng của dòng dự báo thành đường đứt nét để xem vị trí bắt đầu dự báo. Giờ đây, chúng ta có thể tự động điều chỉnh tốc độ tăng trưởng từ slicer để thay đổi dự báo.
Các tính năng AI-Driven
Power BI đã thực hiện những bước tiến khổng lồ trong việc kết hợp nhiều tính năng dựa trên AI hơn vào nền tảng. Điều này giúp việc khám phá thông tin chi tiết trong dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng hơn ngay cả khi không được đào tạo chuyên ngành về khoa học dữ liệu.
Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)
Tính năng phát hiện bất thường rất hữu ích để nhanh chóng xác định các vấn đề hoặc điểm nổi bật tiềm ẩn bằng cách thêm các điểm đánh dấu động. Tuy nhiên, nó chỉ hoạt động với time-series line chart. Ý tưởng là thuật toán sẽ xác định giá trị mong đợi cho một ngày nhất định; và sau đó, dựa trên khoảng tin cậy, giá trị thực tế sẽ được coi là bất thường hoặc không.
Trong ví dụ dưới đây, phát hiện bất thường đã được sử dụng trên biểu đồ doanh thu theo thời gian. Đối với ngày đã chọn, doanh thu thực tế là R90k trong khi doanh thu dự kiến là R82k với phạm vi R79k – R85k. Do đó, đây được coi là một sự bất thường.
Những yếu tố ảnh hưởng chính (Key Influencers)
Những yếu tố có ảnh hưởng chính là một tùy chọn trực quan hóa cho biết khả năng xuất hiện của một số liệu cụ thể dựa trên các tính năng bạn chỉ định.
Trong ví dụ dưới đây, cơ hội có trạng thái ‘Won’ cao gấp 2,76 lần nếu mức chiết khấu tăng lên 0,02. Kết quả này được minh họa trong biểu đồ phân tán (scatterplot) ở phía bên phải của visual.
Hình ảnh của những yếu tố có ảnh hưởng chính rất hữu ích để so sánh ảnh hưởng của nhiều tính năng với nhau. Điều này dẫn đến thông tin chi tiết nhanh hơn về tính năng nào là yếu tố đóng góp quan trọng nhất cho chỉ số và có thể yêu cầu khám phá thêm.
Decomposition Trees
Decomposition Tree là một tùy chọn trực quan hóa cho phép bạn sắp xếp các tính năng theo thứ bậc và hiển thị bảng phân tích của một số liệu ở mỗi cấp trong hệ thống phân cấp đó.
Ví dụ: hình ảnh bên dưới bắt đầu với chỉ số Sales Opportunity được chia thành danh mục, sản phẩm và sau đó là khu vực. Bằng cách này, bạn có thể xem doanh số được phân bổ như thế nào trên các yếu tố của mỗi cấp và yếu tố nào hiện đang đóng góp nhiều nhất vào doanh số bán hàng.
Nếu bạn không chắc chắn phân tích tốt nhất cho chỉ số của mình là gì, bạn có thể sử dụng một tùy chọn trong định dạng cho visual này được gọi là ‘AI splits’. Nếu bật tùy chọn này, bạn có thể cho phép Power BI chọn tính năng tốt nhất để thêm vào dựa trên việc tính năng đó tạo ra giá trị cao nhất hay thấp nhất so với các tính năng khác.
Biểu đồ ở trên được tạo bằng cách chọn ‘High value’ cho mỗi cấp trong hệ thống phân cấp.
Smart Narratives
Smart Narratives là một tùy chọn trực quan hóa tạo ra một hộp văn bản chứa tường thuật bằng văn bản về quan sát quan trọng trong dữ liệu. Bạn có thể dễ dàng chỉnh sửa và định dạng văn bản để thêm, bớt hoặc đánh dấu những phần quan trọng nhất cho người dùng của mình.
Tính năng này rất hữu ích để nhanh chóng thêm thông tin chi tiết chính về dữ liệu vào bản trình bày hoặc báo cáo. Khả năng tùy chỉnh này có nghĩa là bạn có thể điều chỉnh chúng cho phù hợp với khán giả mà bạn đang trình bày bản trình bày.
Thông tin chi tiết về ngữ cảnh cụ thể
Những thông tin chi tiết này khác nhau tùy thuộc vào biểu đồ hoặc các biến thể trong dữ liệu của bạn. Các loại thông tin chi tiết bạn có thể tạo là:
- Giải thích sự gia tăng
- Giải thích sự sụt giảm
- Tìm nơi phân bố khác nhau (thường cho bar chart và column chart so sánh các danh mục).
Trong ví dụ dưới đây, chúng ta đã nhấp chuột phải vào một điểm cao hơn một chút so với phần còn lại; và tùy chọn ‘Explain the increase’ xuất hiện trong phần Analyze.
Việc chọn tùy chọn này cung cấp phân tích chi tiết về nhiều tính năng trong tập dữ liệu mô tả các lý do có thể có cho sự gia tăng này. Các biểu đồ được hiển thị thường là waterfall chart, nhưng bạn cũng có thể chọn trong số lựa chọn các loại hình trực quan khác, chẳng hạn như scatterplot, column chart và line chart. Nếu bất kỳ biểu đồ nào thu hút sự chú ý của bạn và bạn muốn thêm chúng vào báo cáo của mình, bạn có thể chỉ cần nhấp vào biểu tượng dấu cộng ở trên cùng bên phải của biểu đồ.
