Klasterovanje podataka

Kada pravimo PowerBI izveštaje uz pomoć Scatter grafikona postoji tehnika pomoću kojih on, upotrebom mehanizama zasnovanih na mašinskom učenju, grupe podataka objedinjuje u klastere. Klasteri su prikazani različitim bojama i na taj način lakše se može uočiti povezanost podataka. Jedanput kreirani klasteri mogu se iskoristiti i za pravljenje drugih PowerBI izveštaja.

Kako se primenjuje ova tehnika? Nakon što smo preuzeli test podatke, pogodne za kreiranje Scatter grafikona, dodaćemo ovaj visual u izveštaj. U našem primeru analiziramo prodaju jednog od pet proizvoda korisnicima u zavisnosti od njihove starosti, pa ćemo dimenziju STAROST prevući na x osu, PROIZVOD na y osu, a RBR u polje Details. Radi bolje uočljivosti možemo dodatno da podesimo raspon vrednosti na osama, kako bi podaci bili prikazani u centru grafikona.

Nakon što smo kreirali grafikon treba otvoriti meni, u njegovom gornjem desnom uglu, pa izabrati opciju Automatically Find Clusters. Ovo će pokrenuti akciju koja, upotrebom algoritama koji se koriste za mašinsko učenje, na osnovu međusobne sličnosti deli podatke u grupe- klastere. U zavisnosti od količine podataka ova operacija može trajati duže ili kraće. Kada se završi oni će biti obojeni različitim bojama, u zavisnosti od toga kom klasteru pripadaju.

Ako želite, klastere sada možete da iskoristite i za pravljenje drugih tipova grafikona, npr. grafikona sa kolonama. Na taj način dobijamo još jedan uvid u podatke koje želimo da vidimo u izveštaju.