В этом посте мы собираемся продемонстрировать новую визуализацию, выпущенную командой AI в Power BI в последние месяцы.

Перед тем как продемонстрировать приятные функции, есть несколько ключевых моментов в этом визуале.

• Он может использоваться учеными по данным, инженером данных и конечными пользователями.
• Его достаточно легко использовать и интерпретировать.
• Он использует множество невидимых алгоритмов для определения основного фактора
• Его можно использовать для выравнивания с другими визуальными элементами клиента для создания лучшей визуализации.

• Имеет возможность интерпретировать как категориальные, так и числовые переменные
• Обеспечивает отличный подход к кластеризации: находит естественную группировку по данным, а затем визуализирует основной верхний кластер (сегмент), а также показывает, как сочетание факторов влияет на анализируемый показатель.
• Интерпретация результатов: визуал дает краткое описание того, как оно работает [1]
• Как упоминалось ранее, этот визуал использует комбинацию алгоритмов. В категориальном и регрессионном анализе использовались разные алгоритмы.

В этом посте мы собираемся использовать набор данных о бетоне!

Бетон был использован в строительстве моста, зданий и так далее.

Основными элементами для создания бетона является:

• Цемент (Cement). Цемент - это связующее, используемое в строительстве вещество, которое застывает, затвердевает и прилипает к другим материалам, чтобы связать их вместе.
• Шлак доменной печи (Blast Furnace Slag): каменные отходы, отделяемые от металлов при выплавке или рафинировании руды.
• Летучая зола (Fly Ash). Летучая зола или дымовая зола, также известная в Великобритании как пылевидная топливная зола, представляет собой продукт сгорания угля, который состоит из частиц, которые выбрасываются из угольных котлов вместе с дымовыми газами.
• Вода (Water): количество воды в бетоне контролирует многие свежие и отвердевшие свойства бетона, включая обрабатываемость, прочность на сжатие, проницаемость и водонепроницаемость, долговечность и атмосферостойкость, усушку при высушивании и возможность растрескивания [2].
• Суперпластификатор (Superplasticizer): Суперпластификаторы, также известные как высокодиапазонные редукторы воды, представляют собой химические добавки, используемые там, где требуется хорошо диспергированная суспензия частиц. Эти полимеры используются в качестве диспергаторов, чтобы избежать сегрегации частиц и улучшить характеристики текучести суспензий, например, в конкретных применениях [3].
• Грубый заполнитель (Coarse Aggregate): Грубый заполнитель - это часть бетона, которая состоит из более крупных камней, встроенных в смесь. Бетон содержит три ингредиента: вода, цемент и заполнитель. Этот заполнитель сделан из мелкого песка и крупного гравия.
• Мелкий заполнитель (Fine Aggregate)
• Срок жизни (Age): сколько дней
• Прочность бетона на сжатие (Concrete compressive strength)

Набор данных также доступен здесь

Итак, давайте начнем предсказывать, какова будет прочность бетона в отношении других элементов, таких как зола, вода и так далее.

Вопрос:

Мы хотим ответить на следующие вопросы:

• Какие факторы оказывают большее влияние на прочность бетона при уменьшении или увеличении и в какой степени?
• Мы заинтересованы увидеть естественное нахождение наших данных.
• Также интересно посмотреть некоторые правила, например, если количество цемента равно ... а срок жизни равен  ... то какова прочность

Давайте ответим на эти три вопроса, используя новую визуализацию под названием Key Influencer

Решение!

Key Influencer не является функцией предварительного просмотра, для доступа к нему необходимо выполнить следующие шаги

• Нажмите на file –> Option and Settings –>  затем Options->, затем выйдите под Global, нажмите Preview Feature, и вы найдете Key Influencer Visual в нижней части
• Однако, в конце концов, необходимо перезапустить Power BI (закрыть и снова открыть)
• Просто обратите внимание, это функция предварительного просмотра, некоторые улучшения будут применены к ней в ближайшее время

Используйте это!

Теперь вам нужно импортировать набор концертных данных в Power BI Desktop

Get Data –> CSV –> Load

Теперь наш план состоит в том, чтобы проанализировать прочность бетона, поэтому нажмите на визуал, который был добавлен на панель Visualization, и для анализа выберите поле Strength        из набора данных Concrete.

Вы можете видеть эти действия на картинке ниже (от 1 до 4)

Однако мы видим там ошибку!

Error! “Strenght has more than 10 Unique values!”

имеет более 10 уникальных значений. Это означает, что мне нужно изменить какую-то часть настроек, чтобы она работала!

По умолчанию визуал Key Influencer настроен для работы с категориальными переменными до 10 различных значений,

Тем не менее, мы можем заставить его работать для продолжения переменной.

Чтобы решить эту проблему:

Нажмите на визуальный элемент, затем нажмите на формат (номер 2 на картинке), выберите Analyse type и выберите Continues, вот и все! Ошибка исчезнет, но нам нужно добавить некоторые значения, чтобы она работала.

Теперь вы можете увидеть анализ!

Во-первых, список факторов был отображен в том порядке, в котором они больше влияют на прочность.

Рядом с каждым фактором стоит число, показывающее анализ «if-then» для нас.

Например, если цемент увеличивается на 104, то прочность увеличится на 10, другими словами, он влияет на 10%.

Просто обратите внимание на продолжение значений: мы увеличили и уменьшили

Далее вы можете увидеть точечную диаграмму, которая показывает взаимосвязь между цементом и прочностью, и линию, которая показывает положительное влияние цемента на прочность.

Давайте выберем воду и посмотрим, как она отрицательно сказывается на прочности: чем больше воды, тем ниже прочность.

Теперь мы собираемся проанализировать следующую вкладку Top Segment

Нажмите на Top Segment, и вы увидите, что прочность, скорее всего, будет высокой, вы также можете изменить ее на низкую.

Как вы можете видеть на картинке, можно идентифицировать 5 верхних сегментов в данных

В каждом из вас можно увидеть среднее значение каждого сегмента, а также в нижнем списке номер точки данных, которая там находилась

Итак, вернемся ко второму вопросу: «Мне интересно увидеть естественное нахождение моих данных».

Мы можем увидеть там естественную группировку данных!

Если вам нужно больше подробностей, нажмите на каждый сегмент, и он перейдет на другую интересную страницу!

В этом новом вы получите более подробную информацию о сегментации для каждого сегмента

Например, нажмите на больший сегмент, который является средней силой 63,99

Тогда вы сможете увидеть некоторые детали этого сегмента.

Например, каков диапазон срока жизни, сколько цемента и воды в этом сегменте и так далее.

Чтобы вернуться на предыдущую страницу, просто нажмите Close внизу справа вверху,

Это визуальное изображение может использоваться другим отчетом в Power BI, и оно доступно каждому.

Ссылки

[1]. https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/visuals/power-bi-visualization-influencers

[2]. https://www.forconstructionpros.com/concrete/equipment-products/article/11359846/water-in-concrete

[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Superplasticizer

[4] https://www.quora.com/What-is-a-coarse-aggregate

[5] http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/concrete/compressive/Concrete_Data.xls

[6] https://www.iconfinder.com/icons/3254948/decision_tree_family_tree_hierarchy_organisational_chart_organizational_chart_icon

No Comments