Identifier les valeurs hors norme avec les visuels Power BI
Une valeur hors norme est un type d’anomalie dans vos données, quelque chose que vous n’attendiez pas ou qui vous a surpris, en fonction des moyennes ou des résultats historiques. Vous devez identifier les valeurs hors norme pour isoler les points de données qui diffèrent considérablement des autres points de données, puis prendre des mesures afin de comprendre les raisons de ces différences. Les résultats de cette analyse peuvent avoir un impact significatif sur la prise de décision commerciale.
Supposons un scénario dans lequel vous analysez les données d’un entrepôt d’expédition. Vous remarquez que le nombre de commandes a dépassé la moyenne pour une catégorie de produit spécifique. Vous souhaitez d’abord identifier la catégorie de produit concernée. Vous souhaitez ensuite poser plusieurs questions sur la valeur hors norme :
Est-ce qu’il y a eu des expéditions supérieures à la moyenne ce jour-là ?
Cette anomalie s’est-elle produite dans un entrepôt spécifique ?
Un seul événement a-t-il provoqué la hausse des commandes pour une catégorie spécifique ?
Cet événement est-il survenu d’autres jours comme celui-ci au cours du dernier mois, du dernier trimestre, de la dernière année ou d’une année antérieure ?
Power BI vous permet d’identifier les valeurs hors norme dans vos données. Toutefois, vous devez d’abord déterminer quelle est la logique sur laquelle reposent ces valeurs hors norme. Vous pouvez utiliser des points de déclenchement, par exemple des calculs, autour de ce que vous considérez comme une valeur hors norme.
Le processus d’identification des valeurs hors norme implique la segmentation de vos données en deux groupes ; un groupe correspond aux données hors norme et l’autre non. Vous pouvez utiliser des colonnes calculées pour identifier les valeurs hors norme. Toutefois, les résultats sont statiques jusqu’à ce que vous actualisiez les données. Il existe une meilleure façon d’identifier les valeurs hors norme. Il vous suffit d’utiliser une visualisation ou une formule DAX, car avec ces méthodes, vous avez la garantie que vos résultats sont dynamiques.
Une fois que vous avez identifié les valeurs hors norme dans vos données, vous pouvez utiliser des segments ou des filtres pour mettre en évidence ces valeurs hors norme. En outre, vous pouvez ajouter une légende à vos visuels afin que les valeurs hors norme puissent être identifiées parmi les autres données. Vous pouvez ensuite accéder aux données hors norme pour une analyse plus détaillée.
Utiliser un visuel pour identifier les valeurs hors norme
Le meilleur visuel à utiliser pour identifier les valeurs hors norme est le nuage de points, qui montre la relation entre deux valeurs numériques. Les nuages de points affichent des modèles dans de grands ensembles de données et sont donc idéaux pour afficher les valeurs hors norme.
Quand vous ajoutez un nuage de points à votre rapport Power BI, vous placez les champs intéressants dans les sections Axe X et Axe Y respectivement. Dans ce cas, le champ Orders Shipped (Commandes expédiées) se trouve sur l’axe X et le champ Qty Orders (Quantité commandes) sur l’axe Y.
Le visuel est mis à jour pour afficher les données en fonction des champs sélectionnés. Vous pouvez identifier clairement les valeurs hors norme parmi ces données : il s’agit des éléments isolés qui sont éloignés de la majeure partie des données.
À présent que vous pouvez identifier les valeurs hors norme dans vos données, vous pouvez rechercher les raisons de leur existence et entreprendre une action corrective.
Utiliser DAX pour identifier les valeurs hors norme
Vous pouvez utiliser DAX pour créer une mesure qui va identifier les valeurs hors norme dans vos données, comme dans la formule suivante :
Outliers =
CALCULATE (
[Order Qty],
FILTER (
VALUES ( Product[Product Name] ),
COUNTROWS ( FILTER ( Sales, [Order Qty] >= [Min Qty] ) ) > 0
)
)
Order Qty est une mesure dans la table Sales, tandis que Min Qty fait référence à la plus petite quantité de commandes dans la table Sales
Une fois que vous avez créé une mesure hors norme, vous pouvez regrouper vos produits en catégories à l’aide de la fonctionnalité de regroupement, comme vous l’avez fait au moment de la création d’un histogramme. Vous devez ensuite ajouter un visuel de nuage de points, comme vous l’avez fait dans la section précédente, car il s’agit de la meilleure option de visualisation pour afficher les valeurs hors norme. Une fois que vous avez ajouté le nuage de points, remplissez-le avec les champs associés à votre formule DAX et à la mesure de valeurs hors norme.
Dans le nuage de points, vous pouvez identifier les valeurs hors norme présentes dans vos données. Vous pouvez ensuite rechercher les raisons de leur existence et entreprendre une action corrective.
