Decomposition tree 是分析目標變數的好方法。你也可以搭配其他視覺或資訊來補充脈絡(例如卡片或其他圖表)。
在這個練習中,你會進一步說明平均月收入,接著使用卡片來取得 TotalWorkingYears 的更多資訊。
TotalWorkingYears
如果你遺失了任何進度,請關閉所有開啟的報表,並從桌面上的 Workbooks 資料夾載入 3_2_decomposition_context.pbix。
3_2_decomposition_context.pbix
本練習屬於課程
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在本章中,你會更熟悉時間型變數,以及如何用 EDA 擷取更多可供分析的變數,例如星期幾與時間差。你將實際操作 Power BI,建立折線圖以計算新指標,並找出資料中隱含的趨勢,包括期間對期間的變化與移動平均。
在 Power BI 的 EDA 中,最強大的功能之一是能辨識哪些變數對你的目標結果影響最大。支援這點的原生 Power BI 視覺化工具是分解樹。你將學習分解樹是什麼、如何建置,並加以解讀,藉此用其他變數來說明目標結果。
當前練習
在本章中,你將建立另一個原生的 Power BI 視覺化工具:關鍵影響因素。它能幫助你了解在特定變數與觀測分群下,目標結果會改變多少。