Sizi Etkileyen Kim? Power BI — Anahtar Etkileyicilerini Keşfetmek

Dünya’nın yapay zeka (AI), makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme (DL) kavramlarını giderek içselleştirmesinin ardından hayatımızdaki çoğu teknolojik noktada bunlar karşımıza çıkar oldu. Microsoft’un bu alandaki araçlarının yanı sıra mevcutta bulunan uygulamalarına da bu entegreyi sağlıyor olması aslında hepimizin yakında bu başlıkları adımız soyadımız gibi ezberleyeceğimizi gösteriyor. Buralar yeşillenir!

Power BI’da bu etkiyi biz Şubat 2019 güncellemesiyle görmeye başladık. Hayatımıza Key Influncer (Anahtar etkileyiciler) adında Power BI’ın ilk Yapay Zeka (AI) destekli görselleştirmesi girdi. Başta önizleme olarak gelen özelliği Power BI 3–4 ay sonra kendi renklerine kattı.

Analiz etmek istediğiniz bir KPI’yi seçtikten sonra, Anahtar Etkileyiciler görselleştirmesi bu KPI’ı seçtiğiniz başlıkların hangisinin ne kadar etkilediğini anlamak için arka planda makine öğrenmesi kullanarak sonuçları sizinle paylaşır. Hiç beklemediğiniz garip etkileyenlerin oluşması da muhtemeldir.

Bunu daha iyi açıklayabilmek için elimize restoranların değerlendirildiği bir liste alıyoruz. Bizim merak ettiğimiz nokta şurası bu restoranların iyi veya kötü puan almasını neler etkiliyor? Bu merakımızı gidermek için Key Influncer kullanacağız.

Key Influncer, 3 alandan oluşuyor.

• Analyze: Hangi başlığı analiz etmek istiyorum?
• Explain by: Bu başlığı hangi verilere göre analiz etmek istiyorum?
• Expand by: Analizi yaparken hangi başlıkları göz ardı etmek istiyorum? (Özetlenmiş alan veya measure ise)

Bizim örneğimizde biz restoranların oy sonuçlarının analizini gerçekleştirmek istiyoruz. Birkaç noktada bu değerlendirmeyi nelerin etkilediğini incelemek istiyoruz? Sorularımızdan bazıları şöyle:

• Web üzerinden sipariş verebiliyor olmak,
• İki kişilik ödenecek tutar ortalaması,
• Masa rezervasyonunun olması restoranımızın oylama sonuçlarını nasıl etkiliyor?

Key Influencer ile sorularınıza cevap alın

Key Influencer, bize bir görsel çıkartıyor. Bu görselin sol tarafında oy sonuçları diğer tarafında ise buna ilişkin grafikle nasıl bu sonucu elde ettiğini bizimle paylaşıyor. Oylama sonuçlarının harika gelmesini en çok iki kişilik fiyatla ilişkisi olduğunu görüyoruz. Ortalama iki kişilik 150–190 arası bir hesap ödenmesi en çok etkilerken, ikinci sırada 90 altı ödenmesi ve üçüncü sırada da 1050 üstü ödenmesi söz konusu. Online siparişin olmayışı restoran puanlarını olumlu etkilerken masa rezervasyonun olup olmaması aslında kişiler için önemli bir etmen değil. Bu noktada alabileceğimiz aksiyonlar neler olabilir?

• Masa rezervasyonunu kaldırmak,
• Online siparişi kaldırmak,
• Müşterilerin ödeyeceği miktarı belirli aralıklarda tutmak gerekirse “Hanımefendi sizin kadar güzel yemeğimiz kalmadı” veya “Beyefendi karizmanız diğer müşterilerimizi olumsuz etkilemeye başladı” demek ve yolculamak.

Bir de hangi noktalarda daha kötü puanlar verildiğine bakalım;

Key Influencer, özellikle online siparişin olması kötü puan vermede etkili olduğunu bizlere söylüyor. Aslında burası çözüm bulmamız gereken yerlerden bir tanesi olabilir. Muhtemelen yemeklerin soğuk gitmesi, teslim eden kişinin davranışları, gönderilen yemeklerin kalitesi gibi konular bu noktada bir sonraki adım olarak incelenmesi gerekiyor olabilir. Bir diğer nokta ise iki kişilik ödenen fiyatların 330 ile 850 aralığında olduğu zaman müşteri neden memnun olmuyor? ‘un cevabı araştırılmalı. Bir opsiyon olarak bu fiyat aralığına geçen kişilere restorandayken anket yapılabilir.

Bunun bir diğer sekmesi ise üst dilimler olarak adlandırılan sekmesidir. Bu sekmede analiz ettiğiniz konuya giren farklı kümeleri görmenizi sağlar. Bunları da size büyüklük olarak gösterir. Bizim bir segmentimiz %16,5 ile iki kişilik tutarın 90’dan küçük olması oluştururken ikinci sekmemizi 150- 190 aralığında ya da 1050’den yukarısı olarak karşımıza çıkıyor.

Tabi ki çıkan sonuçlara göre çok daha çeşitli düşünceler ortaya atılabilir, burada Key Influencer’ın daha kolay anlaşılabilmesi için örneği kısıtladık. 😊

Burada baktığımız veriler kategorik veri olarak sınıflandırılır. Fiyatların artması, alım sayısının artması gibi veriler ise sürekli veriler olarak geçmektedir. Analyze alanına eklediğiniz kolon&measure’a göre Key Influencer ayrımı kendi yapabilirken siz de müdahele etmek isterseniz Format sekmesindeki Analyze kısmından bu isteğinizi gerçekleştirebilirsiniz.

“Tamamdır, ben kendimi çok hazır hissediyorum. Hadi yapalım! E nerde bizim influncer?” derseniz…

Eğer temmuz öncesi sürüm kullanıyorsanız bu özelliği seçeneklerden aktif etmeniz gerekmektedir.

Temmuz ve sonrası sürümlerde bu varsayılan olarak Power BI Desktop ile gelecektir.

Hala gelmiyorsa….

.net 4.6 ya da daha yüksek bir sürümün bilgisayarınızda yüklü olduğundan kutup yıldızının kuzeyi gösterdiğinden emin olduğunuz gibi emin olun.

Good game well played.