分解ツリーの概要

Power BI によるトレンド分析

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

分解ツリーとは？

ターゲット変数を複数の次元・変数で分解し、影響度を把握する方法。

ユースケース:

3件の注文がある工場。1件は空（製品がバックオーダー）。

Power BI の分解ツリー可視化。ルートノードと複数の子ノードが枝（パス）でつながる。

Power BI の分解ツリー可視化。ルート（最左）が強調表示されている。

Power BI の分解ツリー可視化。ルート（最左）が強調表示されている。

Power BI の分解ツリー可視化。ルートノードと複数の子ノードが枝（パス）でつながる。子ノード（説明変数）が強調表示されている。

Power BI の分解ツリー可視化。ルートノードと複数の子ノードが枝（パス）でつながる。いくつかの子ノードが強調表示されている。

Power BI の分解ツリー可視化。ルートノードと複数の子ノードが枝（パス）でつながる。最右の子ノード（リーフ）が強調表示されている。

Power BI の分解ツリー可視化。子ノードの階層を拡大し、青いバーと充填率を示す。

Power BI の分解ツリー可視化。ルートノードと複数の子ノードが枝（パス）でつながる。1 つのパスが強調表示されている。

前スライドの強調パスのルートノード。バックオーダーの割合 5.07% を示す。

全データセットを表す大きな正方形内の小さな正方形。青で塗られた 2 マスがバックオーダー比率を示す。

第1階層の子ノード（Forecast Bias 変数）と、そのバックオーダー比率。

先ほどの正方形集合の部分集合。青で塗られた 2 マスが、この部分集合のバックオーダー比率を示す。

第2階層の子ノード（Demand Type 変数）と、そのバックオーダー比率。

前の部分集合のさらに部分集合。青で塗られた 2 マスが、この部分集合のバックオーダー比率を示す。

最終階層の子ノード（Plant 変数）と、そのバックオーダー比率。

前の2つの部分集合のさらに一部。青で塗られた 3 マスが、この部分集合のバックオーダー比率を示す。

Power BI によるトレンド分析