Power BI’de Görseller için Analytics Bölmesi
Power BI Desktop’taki bazı görseller, Analytics bölmesi aracılığıyla dinamik başvuru çizgileri ekleme seçeneğine sahiptir. Tüm seçeneklerin tüm görseller için mevcut olmadığını; çizgi ve kümelenmiş sütun grafik gibi birleşik grafiklerde Analytics bölmesinde seçenek bulunmadığını not etmek gerekir.
Görsellere ekleyebileceğiniz dinamik çizgi türleri şunlardır:
- Sabit çizgi (ayrıca x ekseni ve y ekseni için ayrı sabit çizgi seçenekleri)
- Maksimum çizgisi
- Minimum çizgisi
- Ortalama çizgisi
- Medyan çizgisi
- Yüzdelik dilim çizgisi
- Simetri gölgelendirme
- Trend çizgisi
- Tahminler
Bu dinamik çizgiler, görsellerinize bağlam eklemek açısından özellikle faydalıdır; bu da kullanıcının yararlı içgörüleri daha hızlı çıkarmasına yardımcı olur. Örneğin, ülkeye göre satışları gösteren bir kümelenmiş çubuk grafiğiniz olduğunu varsayalım. Ortalama çizgisi ekleyerek hangi ülkenin ortalamanın üstünde veya altında performans gösterdiğini hızla belirleyebilirsiniz; bu da sonraki kararları bilgilendirebilir.
Ben en çok ortalama ve trend çizgilerini faydalı buluyorum. Aşağıda bunları grafiklerinize nasıl ekleyeceğinizi inceleyelim.
Power BI’de Grafiklere Ortalama Çizgisi Ekleme
Bu örnekte, ürün bazında toplam fırsat değerini gösteren bir kümelenmiş çubuk grafiğine ortalama çizgisi ekleyeceğiz. Önce ‘Analytics’ simgesini seçin; ardından ‘Ortalama çizgisi’ altında ‘Çizgi ekle’ye tıklayın. Çizginin görünümünü isteğe göre özelleştirebilir veya olduğu gibi bırakabilirsiniz.
Aşağıdaki grafikte Tablet’ten Web Kameralar’a kadar olan ürünlerin ortalamanın altında performans gösterdiğini görüyoruz. Bir şirket en kötü performans gösteren bazı ürünleri portföyden çıkarabilir ya da satışları artırmak için pazarlama faaliyetlerini yoğunlaştırabilir. Grafiklere ortalama çizgisi eklemek, bu tür kararların nerede alınması gerektiğini belirlemeyi kolaylaştırır.
Power BI’de Grafiklere Trend Çizgisi Ekleme
Bu örnekte, zaman içinde toplam fırsat değerini gösteren bir çizgi grafiğine trend çizgisi ekleyeceğiz. Önce ‘Analytics’ simgesini seçin. Uyumlu bir zaman serisi grafiğiniz varsa trend çizgisi ekleme seçeneği sunulur. Ortalama çizgisinde olduğu gibi, renk ve çizgi stili gibi birkaç basit seçenekle trend çizgisinin görünümünü özelleştirebilirsiniz.
Aşağıdaki örnekte, zaman içinde satışların aşağı yönlü bir trend izlediğini görüyoruz. Bu trend çizgisi, kısa dönemli tahminler için yararlıdır. Verinizin izlediği yaklaşık trendi bilirseniz, olası gelecek değerleri tahmin etme konusunda daha iyi bir konumda olursunuz. Bu bilgi olmadan, gözleriniz günlük satışlardaki yoğun dalgalanmalara odaklanır ve anlamlı bir sonuca varmak zorlaşır.
Power BI Görsellerinde What-If Parametreleri Kullanma
Power BI’deki what-if parametresi özelliği, tahminleme için ideal özelleştirilmiş “ya şöyle olursa” senaryoları oluşturmanızı sağlar. Örneğin bir şirket, satışlarda yıldan yıla %10 büyüme gözlemleyebilir. Ancak önümüzdeki aylar veya yıl için farklı büyüme oranları aralığını tahminlemek ve bunun Power BI raporlarındaki KPI’ları nasıl etkileyebileceğini görmek isterse ne olacak? Bunu hızlı ve kolay bir şekilde yapmak için what-if parametrelerini kullanabilirler.
Bu eğitimde, fırsat değeri tahminimiz için büyüme oranını dinamik olarak ayarlamamıza olanak tanıyan bir what-if parametresi ekleyeceğiz. Etkiyi, gerçekleşen değerleri ve 3 aylık tahmini fırsat değerlerini gösteren bir çizgi grafikte görselleştireceğiz.
Bir what-if parametresi eklemek için, şeritten Modeling sekmesini seçin ve ardından ‘New Parameter’ı seçin. Bu, parametrenin adını (Opportunity Growth Rate), veri tipini (ondalık) ve parametrenin almasını istediğimiz değerleri (−1’den 1’e, 0,01 artışlarla) girebileceğimiz bir iletişim kutusu açar. Varsayılan değeri 0 olarak girin; bu, kullanıcı herhangi bir değer seçmediğinde parametrenin alacağı değerdir.
Sonraki adımda, sayfaya bir dilimleyici ekleme seçeneğini işaretlemek önemlidir; çünkü tahmin büyüme oranımızı dinamik olarak ayarlayabilmek için buna ihtiyaç duyacağız.
Özünde, bu what-if parametresi aralıkta belirtilen tüm tekil değerleri içeren bir sütuna sahip bir tablo oluşturur. Ayrıca, o tablodan seçilen değeri döndüren bir ölçü de oluşturur. Bu ölçüyü, tahmini fırsat değeri hesaplamalarımızda kullanacağız.
Bu tahminin gelecek aylar için nasıl çalıştığını görmek amacıyla, verideki mevcut tarih aralığını ve ihtiyaç duyduğunuz kadar ileri döneme ait tarihleri içeren bir tarih tablosu oluşturun. Bu örnekte kullanacağımız tahmin dönemi 3 aydır.
Tahmini satışları hesaplamak için aşağıdaki DAX formülüne sahip bir ölçü oluşturmamız gerekir:
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] ) )
Bu DAX formülü, tarihler veri kümemizdeki en yeni tarihin (21 Eyl 2021) üstündeyse tahmini fırsat değerini (what-if parametremizdeki fırsat büyüme oranı kadar artırılmış) döndürür; aksi halde gerçekleşen fırsat değerini döndürür. Bu DAX formülünü güncel verilere uygulasaydınız, DATE(2021, 09, 21) içeren kısmı TODAY() işleviyle değiştirmeniz gerekirdi.
Son olarak, gerçekleşen fırsat değeri ile bu fırsat tahmini ölçüsünü bir çizgi grafiğe ekleyerek iki çizginin üst üste gelmesini sağlayabiliriz. Tahminin nerede başladığını görmek için tahmin çizgisinin biçimini kesik çizgiye çevirin. Artık dilimleyiciden büyüme oranını dinamik olarak ayarlayarak tahmini değiştirebiliriz.
Yapay Zekâ Destekli Özellikler
Power BI, platforma daha fazla yapay zekâ destekli özellik entegre etme yolunda büyük adımlar attı. Bu sayede, özel veri bilimi eğitimi olmadan bile verilerimizdeki içgörüleri ortaya çıkarmak daha kolay ve hızlı hale geliyor.
Anomali Tespiti
Anomali tespiti, dinamik işaretçiler ekleyerek potansiyel sorunları veya öne çıkan noktaları hızla belirlemek için kullanışlıdır. Ancak yalnızca zaman serisi çizgi grafiklerde çalışır. Amaç, algoritmanın belirli bir tarih için beklenen değeri belirlemesi ve ardından bir güven aralığına göre gerçekleşen değerin anomali olarak değerlendirilip değerlendirilmemesidir.
Aşağıdaki örnekte, zaman içinde geliri gösteren bir grafikte anomali tespiti kullanılmıştır. Seçilen tarih için gerçekleşen gelir 90 bin R iken, beklenen gelir 82 bin R ve aralık 79 bin R - 85 bin R’dir. Dolayısıyla bu bir anomali olarak kabul edilir.
Ana Etkileyenler
Ana etkileyenler, belirttiğiniz özelliklere bağlı olarak belirli bir metriğin gerçekleşme olasılığını gösteren bir görselleştirme seçeneğidir.
Aşağıdaki örnekte, indirimde 0,02 artış olduğunda bir fırsatın ‘Kazanıldı’ durumuna sahip olma olasılığı 2,76 kat artmaktadır. Bu sonuç, görselin sağ tarafındaki saçılım grafiğinde gösterilmiştir.
Ana etkileyenler görseli, birden çok özelliğin etkisini birbirine karşılaştırmak için çok faydalıdır. Bu, bir metrik için en önemli katkıda bulunan özelliğin hangisi olduğu konusunda daha hızlı içgörü sağlar ve daha fazla inceleme gerektirebilir.
Ayrıştırma Ağaçları
Ayrıştırma ağacı, özellikleri bir hiyerarşi içinde düzenlemenizi ve bu hiyerarşideki her düzeyde bir metriğin kırılımını göstermeyi sağlayan bir görselleştirme seçeneğidir.
Örneğin, aşağıdaki görsel Satış Fırsatı metriğiyle başlar ve bu metrik, kategoriler, ürünler ve ardından bölgeler olarak ayrılır. Bu sayede, satışların her düzeydeki unsurlar arasında nasıl dağıldığını ve şu anda satışlara en çok hangi unsurun katkıda bulunduğunu görebilirsiniz.
Metriğiniz için en iyi kırılımın ne olduğundan emin değilseniz, bu görselin biçimlendirmesinde ‘AI splits’ adlı bir seçenek kullanabilirsiniz. Bu seçeneği etkinleştirirseniz, Power BI’ın diğerlerine kıyasla en yüksek veya en düşük değeri üretip üretmediğine göre eklenecek en iyi özelliği seçmesine izin verebilirsiniz.
Yukarıdaki grafik, hiyerarşinin her düzeyi için ‘High value’ seçilerek oluşturuldu.
Akıllı Anlatılar
Akıllı Anlatılar, verilerdeki temel gözlemlerin yazılı bir anlatısını içeren bir metin kutusu oluşturan bir görselleştirme seçeneğidir. Metni kolayca düzenleyebilir ve kullanıcılarınız için en önemli kısımları ekleyebilir, kaldırabilir veya vurgulayabilirsiniz.
Bu özellik, sunumlara veya raporlara verilerinizle ilgili temel içgörüleri hızlıca eklemek için çok kullanışlıdır. Bu anlatıları özelleştirme olanağı, sunumu ilettiğiniz kitleye göre uyarlayabileceğiniz anlamına gelir.
Bağlama Özel İçgörüler
Bu içgörüler, grafiğe veya verilerinizdeki değişimlere bağlı olarak farklılık gösterir. Üretebileceğiniz içgörü türleri şunlardır:
- Artışı açıkla
- Azalışı açıkla
- Dağılımın farklı olduğu yeri bul (genellikle kategorileri karşılaştıran çubuk ve sütun grafikler için).
Aşağıdaki örnekte, diğerlerinden biraz daha yüksek olan bir noktaya sağ tıkladık; ve Analiz bölümünde ‘Artışı açıkla’ seçeneği görünüyor.
Bu seçeneğin belirlenmesi, bu artışın olası nedenlerini açıklayabilecek veri kümesindeki birçok özellikle ilgili ayrıntılı bir analiz sunar. Gösterilen grafikler genellikle şelale grafikleridir; ancak saçılım, sütun ve çizgi grafikleri gibi diğer görselleştirme türlerinden de seçim yapabilirsiniz. Grafiklerden herhangi biri ilginizi çekerse ve raporunuza eklemek isterseniz, grafiğin sağ üst köşesindeki artı simgesine tıklamanız yeterlidir.
Bu bağlamsal içgörüler, hızlı içgörü üretmek istediğinizde çok değerlidir. Bu özelliği, verilerdeki ani bir değişimi daha fazla araştırma ve analiz için odak noktaları bulmak amacıyla sıkça kullandım. Bu, veri keşfi sürecimi hızlandırıyor; çünkü sıfırdan başlamam gerekmiyor.
Sonuç
Bu eğitimdeki araçları kullanarak dinamik ve güçlü analitik raporlar üretebileceksiniz. Gelişmiş Power BI becerilerini araç setinize eklemek, sizi yalnızca daha etkili bir veri bilimci yapmakla kalmaz, aynı zamanda iş piyasasında en çok aranan iş zekâsı becerilerinden biri olan Power BI sayesinde daha geniş bir kariyer yelpazesinin kapılarını aralayabilir. Power BI’ı daha derinlemesine incelemek isterseniz, Power BI kurslarımıza veya kariyerinizi hızlandıracak Power BI Yetenek Patikasımıza göz atabilirsiniz.
