在这篇文章中，我们将学习分解树在Power BI中的使用，并学习如何使用它来分析数据的可视化以及内置在这个可视化中的AI。
简介
大量和多样的数据通常需要进行数据剖析以了解数据的性质。数据的一个方面是层次结构和数据中不同属性的相互关系。层次数据通常在多个层次上嵌套。为了分析分层数据中不同属性之间的关系，下钻和上钻是两种最常见的技术，被用于数据探索以及根源分析等使用场景。虽然这些技术是标准的，而且在行业中已经存在了相当长的时间，但弄清这些关系和浏览分层数据可能是一项具有挑战性的任务。数据分析师或业务分析师通常在将数据提交给最终用户之前对其进行分析。在某些情况下，一些领域或业务用户可能被要求对报告本身进行这种分析。在这种情况下，考虑到与数据库和SQL等查询语言相比，报告工具所提供的数据分析能力有限，这项任务变得更加具有挑战性。为了帮助强大的用户在报告工具上进行这样的分析，可以使用像分解树这样的可视化工具来分解以聚合方式呈现的分层数据。当用户可以灵活地按需选择层次或维度时，分解树既可以支持下钻，也可以支持钻透的用例。在微软的技术堆栈中，Power BI是编写报告的关键报告工具，支持各种各样的数据源。Power BI提供了一类被称为AI视觉的视觉。这个类别中的一个视觉是分解树。
用分解树分析数据
假设已经在开发机上安装了Power BI Desktop（最新版本）并启动。Power BI桌面的登陆界面将如下图所示。这里我们已经在数据模型中填充了与供应链相关的样本数据。在这个练习中，人们可以使用任何层次的数据来评估Power BI中分解树所提供的功能和特性。一旦数据被填充并且字段在字段部分可见，我们就可以进入本练习的下一步了。
假设我们有了报告中的数据，第一步是在报告布局中添加一个分解树。点击分解树图标，控件就会被添加到布局中。我们可以放大该控件的尺寸，使其占据报告的全屏空间，如下图所示。一旦控件被添加，点击控件选择它，在可视化窗格下可以看到与控件相关的选项。我们需要与数据字段绑定的两个强制性属性是Explain by和Analyze属性，如下图所示。分析属性需要一个数字字段，通常是一个测量值或集合值，然后Explain By属性可用于将其与不同的维度联系起来。
选择任何措施，将其拖放到分析属性上，它将在视觉上显示为节点，如下图所示。它还会显示字段的汇总值以及被显示的字段名称。
下一步是选择一个或多个维度，我们打算用这些维度来钻取或分析数据。在Explain By属性中至少添加一个字段，在分解树的根节点旁边会显示一个+号。点击 "+"号，展开树中的下一级，就会显示一个菜单，如下图所示。高值菜单选项将为被分析的指标找到具有最大值的字段，低值菜单选项将为被分析的指标找到具有最小值的字段。这就是可视化中内置的人工智能得到利用的地方。
点击预测偏差字段来分析下一级字段的值，它将显示下一级的数据，如下图所示。在这里，我们能够看到不同级别的预测偏差被考虑用来预测滞销订单百分比。
比方说，我们打算通过另一个维度来分析预测偏差类别 "准确 "的数据。在Explain By属性中，将所需的维度拖放到之前选择的属性下，就会出现如下图所示。
有时，人们不需要在屏幕上查看信息，因为屏幕空间非常有限，有些属性可能只在瞬间需要，以获得被分析数据的更多背景。在这种情况下，人们可以向工具提示属性添加字段，这些值将会显示在工具提示中。在这里，我们向工具提示属性添加了一个名为Backorder dollar的字段。每当我们把鼠标悬停在树中的任何一个节点上时，它将在工具提示中显示该节点的值，以及我们添加的属性，如下图所示。
到目前为止，我们一直在按不同的兴趣维度对选定的措施进行下钻操作。有时，我们可能想通过不同的分析方法来实现钻取。我们可以通过使用钻透部分的属性来启用同样的功能，如下所示。交叉报告属性使我们能够将报告页作为其他钻透式报告的目标。
我们可以通过在钻取部分的最底部区域拖放来添加钻取字段。比方说，我们想通过一个名为Brand的属性来钻取分解树中显示的数据。当我们在钻取部分拖放这个属性时，我们将能够看到这个字段中的不同数值。如果我们选择这个字段中的一个值，如下图所示，数据将被扩展到选定的值，如下图所示。
在探索数据并尝试分解树中的不同措施和维度时，人们可能最终会使用下钻方法和钻透选项找到感兴趣的层次和数据集。保存和发布报告是保存分析结果的一种方式。另一个选择是将数据以表格的形式导出，这样也可以在报告之外的其他地方使用。这在Power BI中很容易实现，点击报告的右上角，导出分解树中的数据，如下图所示。
我们可以使用层次结构中每一层显示的上下箭头来滚动浏览数据。虽然这仍然是一个选项，但人们通常希望以升序或降序对数据进行排序，甚至以不同的属性进行排序。我们也可以通过使用可视化的上下文菜单中提供的排序选项来完成同样的工作。
这样，我们就可以在Power BI中探索分解树，从不同角度分析数据。
总结
在这篇文章中，我们学习了下钻和穿透技术的使用，以及为此目的而使用分解树。我们学习了如何在Power BI中使用分解树，并探索了Power BI中这种可视化方式所提供的不同选项和功能。
Gauri是一名SQL Server专业人员，拥有6年以上的全球跨国咨询和技术组织的工作经验。她非常热衷于研究SQL Server主题，如Azure SQL数据库、SQL Server报表服务、R、Python、Power BI、数据库引擎等。她在技术文档方面有多年的经验，喜欢技术编写。
她在设计数据和分析解决方案并确保其稳定性、可靠性和性能方面有深厚的经验。她还获得了SQL Server的认证，并通过了70-463等认证。使用Microsoft SQL Server实施数据仓库。
最新由 Gauri Mahajan 发表的文章(查看全部)
- Power BI中基于自然语言的数据探索 - 2022年3月15日
- 在Power BI中用分解树分析数据 - 2022年3月9日
- 分析Power BI桌面报告的报告性能 - 2022年3月1日
