Anomalideteksjon i LuckyTemplates: Alternativer og begrensninger

LuckyTemplates introduserte en annen funksjon kalt Anomaly Detection i november 2020-oppdateringen. Denne funksjonen er bare tilgjengelig i linjediagrammer foreløpig.

Anomalideteksjon igjør det mulig for rapportskapere å forbedre linjediagrammer ved automatisk å oppdage uregelmessigheter i tidsseriedata.

Denne funksjonen lar oss enkelt finne innsikt uten å kutte og kutte dataene.

Når rapporten publiseres til tjenesten, kan rapportforbrukerne se uregelmessighetene, forklaringene og til og med deres rotårsaksanalyse. I tillegg kan vi også tilpasse de ulike innstillingene som avvik oppdages for.

Siden denne funksjonen er i forhåndsvisning , må vi først slå på denne LuckyTemplates Desktop-funksjonen.

Innholdsfortegnelse

• Aktivering av anomalideteksjon i LuckyTemplates
• Komme i gang med anomalideteksjon i LuckyTemplates
• Anomalideteksjon: Modifisering av oppdagede anomalier
• Modifisering av analysen
• Begrensninger for oppdagelse av anomalier i Lucky Templates
• Konklusjon

Aktivering av anomalideteksjon i LuckyTemplates

For å aktivere denne funksjonen, klikk på Fil i menylinjen. 

Gå til Alternativer og innstillinger , og klikk deretter på Alternativer .

Klikk på forhåndsvisningsfunksjonene , aktiver anomalideteksjon , og klikk deretter på OK- knappen.

Etter det må vi starte LuckyTemplates skrivebordsapplikasjon på nytt slik at vi kan bruke denne funksjonen. 

Komme i gang med anomalideteksjon i LuckyTemplates

For denne opplæringen vil vi snakke om de tilgjengelige alternativene og begrensningene for funksjonen for avviksdeteksjon . For å starte, la oss legge til et linjediagram på rapportsiden vår, og endre størrelsen på det som vist på bildet.

Legg til Total Defects -målet på feltet. 

Vi analyserer dette etter dato. Så la oss legge til Dato på Akse- feltet. 

Deaktiver tittel og bakgrunn under kategorien Formatering .

Endre skriftfargen på X-aksen og Y-aksen til hvit.

Deaktiver deretter tittelen på X-aksen og Y-aksen .

Vi bør nå se anomalien i denne utgangen. 

Anomalideteksjon: Modifisering av oppdagede anomalier

Det er åpenbart at noe kan ha skjedd som forårsaket økningen i den defekte delen fra leverandørene. Vi vet imidlertid fortsatt ikke hvilken kategori disse delene tilhører eller årsaken bak denne anomalien. Det vi kan gjøre er å gå til Analytics- fanen.

Gå til rullegardinmenyen Finn anomalier , og klikk deretter på Legg til .

Etter det, la oss endre anomalifargen til grå. 

Vi bør nå ha denne utgangen.

Vi har også muligheten til å justere anomalifølsomheten.

For at vi skal se følsomheten, må vi endre fargen på følsomheten til hvit. Pass på at fargen ikke blander seg med bakgrunnsfargen.

Som et resultat kan vi nå se følsomheten bak de gule linjene.

Hvis vi holder musepekeren over linjene, vil den vise de forventede minimums- og maksimumsverdiene. Dette er den typen diagram vi kan se på diagrammer for kryptovalutahandel. 

Vi kan også endre formen på anomalien ved å velge alternativene i rullegardinmenyen Anomaly shape . 

Deretter kan vi justere formens størrelse ved å justere anomaliformstørrelsen .

La oss også endre det forventede området for åpenhet for uregelmessigheten. 

Ved å senke verdien av Expected range of transparency , vil vi se at de grå linjene ble mer synlige. 

La oss prøve å klikke på en av uregelmessighetene.

Som du kan se, viste den anomalier- ruten, som gir en analyse for den mulige årsaken bak uregelmessighetene.

Modifisering av analysen

For å se en bedre analyse for uregelmessighetene, la oss legge tili feltet Forklar med , og klikk deretter på Bruk . 

Ved å gjøre dette kan vi se at materialtypen er råvarer , og det er 47 % defekt materiale i anomalien vi valgte.

La oss utvide denne anomalien ved å klikke på dette ikonet.

Følgelig kan vi se mønsteret av de totale defektene for materialer i en oransje farge. 

Vi kan også legge dette til på vår rapportside ved å klikke. 

Som et resultat vil det se ut som bildet nedenfor.

Begrensninger for oppdagelse av anomalier i Lucky Templates

Vi kan bruke zoom-glidebryteren hvis vi ønsker å fokusere på bestemte perioder.

For å gjøre det, bare aktiver Zoom-glidebryteren .

Vi har imidlertid ingen alternativer for å endre utseendet til zoom-glidebryteren. 

En annen begrensning ved denne funksjonen er at hvis vi endrer datoen på aksen til månedsnavnet , vil den ikke vise oss uregelmessighetene.

Hvis vi klikker på Finn anomalier under Analytics- fanen, vil den vise en merknad som sier "Anomalideteksjon fungerer bare på visuelle elementer som har en datatid eller gyldig datohierarkiverdi i Akse-feltet."

Den tredje begrensningen er når du legger til en sekundær verdi. Hvis vi for eksempel legger til målingen Total nedetid i feltet Sekundære verdier , vil det ikke vise uregelmessighetene igjen. 

Hvis vi går til Analytics- fanen og klikker på Finn anomalier igjen, vil den vise et notat som sier at det ikke fungerer ennå på visuelle elementer med sekundære verdier. 

Videre, hvis vi prøver å legge til en annen kategori i Forklar etter- feltet, vil den bare vise én kategori som er den første ( Material Type ) i forklaringsruten.

Konklusjon

Vi har dekket anomalideteksjon i LuckyTemplates og lært noen av begrensningene ved denne funksjonen. Det kan imidlertid fortsatt være nyttig når vi ønsker å finne uregelmessigheter i rapportene våre, avhengig av verdiene og analysen vi gjør. I stedet for å lage komplekse mål, kan vi bruke denne funksjonen til å finne uregelmessighetene i rapportene våre.

Jeg tror at dette fortsatt er en kul funksjon, og Microsoft sa at de gjør noen forbedringer på denne funksjonen for å gi detaljert dataanalyse og evaluering.

Til neste gang,

Mudassir