了解上下文洞察生成的可视化

按属性细分

上下文洞察提供了三种类型的细分可视化。整体分布形状有助于快速查看哪些成员在您选择的数据与其余数据之间存在显著差异。

细分可以表示为双轴条形图，其中条形表示所选数据的细分，线条表示所有其余数据的细分。成员根据其余数据从高到底排序。

例如，以下洞察按产品容器细分销售额。提供的说明表示，产品容器是 Small Box 时，所选数据的销售额比其余数据低得多。此外还表明产品容器是 Jumbo Drum 和 Jumbo Box 时，所选数据的销售额比其余数据高得多。

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维细分也可以表示为双轴散点图，其中每个点表示所选数据的细分，线条表示其余数据的细分。成员根据其余数据从高到底排序。

例如，此洞察按产品子类别细分利润。所选的利润数据显示了产品子类别（例如 Telephones and Communication、Binders and Binder Accessories 和 Chairs & Chairmats）的显著差异。

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细分还可以表示为雷达线形图，其中所选数据线和其余数据线的细分按某个规范化比例编制索引。

例如，以下洞察按运输模式细分销售额。所选数据和其余数据的形状表明 Delivery Truck 和 Regular Air 运输模式存在显著差异。

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趋势

趋势可视化使用线条比较一段时间内您选择的数据与其余数据的某个度量的相对增长情况，以显示各自的变化情况。该算法使用“语法”窗格的“相关列”部分中显示的第一个日期列。

每条线以在初始时段设置的基础索引值 1.00 开始。在一段时间内度量的变化情况显示后期时段与初始时段的索引值 1.00 比较的相对值。如果查看度量的绝对值，值之间的差异使得很难正确比较一段时间内的任何增长或下降。

例如，以下洞察按发运日期显示销售额趋势。说明提供了有关一段时间内整体销售业绩的其他洞察。说明还强调了数据中您选择的数据与其余数据之间趋势存在显著差异的时间间隔，在此示例中为 2014 年到 2015 年的时间间隔。

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值趋势

这种类型的趋势可视化按派生日期或时间列显示度量的趋势。虽然趋势图表以起始值编制索引，但值趋势图表是非索引双轴图表。值趋势图表可用于识别基于所选派生日期或时间列的所选数据与其余数据之间的差异。

例如，以下洞察显示了基于一个名为 Ship Date (Month of Year) 的派生日期列的利润值趋势。

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相关性

这种类型的图表通过将所选数据与其余数据进行比较，直观显示不同度量与其他特定度量之间的相关程度。此可视化通过并排显示相关性，突出显示了两组数据之间所有显著的相似和差异之处。仅当至少一个度量显示所选数据与其余数据之间有意义的相关性差异时，相关性可视化才可用。这些度量的相关性在源可视化的数据最细粒度级别进行计算。

例如，以下洞察显示了 Sales 与其他可用业务度量（名为 Profit、Quantity Ordered、Shipping Cost 和 Gross Unit Price）之间的相关性模式。

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前几个差异

这是一种细分图表。它比较所选数据与其余数据之间的度量模式，重点关注差异最大的前 10 个案例。处理具有高基数的属性（例如城市或产品）时，此图表会突出显示度量中最显著的差异。

例如，以下洞察显示了所选数据与其余数据之间销售额差异最大（无论是高于还是低于）的十个城市。

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80/20

这种类型的可视化显示，在数据按您的度量排序时，您的度量值的哪个比例包含记录的前 20%，哪个比例包含记录的后 80%。该可视化还显示其余数据的这些内容。这是在您的源可视化中数据的最细粒度级别计算的。

例如，以下洞察使用两个条形显示按销售额排序的 80/20 比例：第一个条形表示其余数据，第二个条形表示您选择的数据。说明强调了两者之间比例明显不同的事实。

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