Die Linien-Visualisierung stellt Metriken anhand einer Linie dar, die den Wertverlauf über einen bestimmten Zeitraum hinweg zeigt. Ein Linien-Diagramm kann nur verwendet werden, wenn die Zeit eine der Dimensionen ist.
Klicken Sie auf das Zahnrad-Symbol in der oberen rechten Linien-Visualisierung zum Zugriff auf die verfügbaren Visualisierungseinstellungen. Die Einstellungen sind in folgende Kategorien unterteilt:
Allgemein: Einstellungen, die für verschiedene Visualisierungstypen gelten
Achse: Einstellungen, die sich auf die x- oder y-Achse der Linienvisualisierung auswirken
Überlagerungen: Optionen zum Hinzufügen von zusätzlichem Kontext zu den in Ihrer Linienvisualisierung angezeigten Serien.
Granularität ändern
In den Visualisierungseinstellungen können Sie über ein Dropdown-Menü für die Granularität eine Trend-Visualisierung (z. B. Linie, Balken) von täglich zu wöchentlich zu monatlich usw. ändern. Die Granularität wird auch in der Datenquellentabelle aktualisiert.
Min. oder Max. anzeigen
Unter Visualisierungseinstellungen > Überlagerungen > Min/Max anzeigen können Sie eine Beschriftung für Minimal- und Maximalwerte überlagern, um die Spitzen und Täler schnell in einer Metrik hervorzuheben. Hinweis: Die Minimal bzw. Maximalwerte werden aus den sichtbaren Datenpunkten in der Visualisierung abgeleitet, nicht aus dem vollständigen Satz von Werten innerhalb einer Dimension.
Trendzeilenüberlagerung anzeigen
Unter Visualisierungseinstellungen > Überlagerungen > Trendlinie anzeigen können Sie Ihrer Linienserie eine Regressionstrendlinie hinzufügen oder die Durchschnittstrendlinie in Ihre Linienserie verschieben. Trendlinien helfen, ein Muster in den Daten besser darzustellen.
Im Folgenden finden Sie ein Video zum Hinzufügen von Trendlinien zu Linienvisualisierungen:
Es wird empfohlen, Trendlinien auf Daten anzuwenden, die weder das aktuelle Datum (partielle Daten) noch zukünftige Datumsangaben enthalten, da diese die Trendlinie verfälschen. Wenn Sie jedoch zukünftige Datumsangaben einbeziehen müssen, entfernen Sie Nullen aus den Daten, um eine Verfälschung für diese Tage zu vermeiden. Gehen Sie dazu zur Datenquellenabelle der Visualisierung, wählen Sie Ihre Metrikspalte aus und aktivieren Sie dann Spalteneinstellungen > Null als keinen Wert interpretieren.
Alle Trendlinien des Regressionsmodells werden über die reguläre Kleinstquadrat-Methode angepasst:
Modell
Beschreibung
Linear
Erstellt eine am besten passende gerade Linie für einfache lineare Datensätze und ist nützlich, wenn die Daten stetig zunehmen oder abnehmen. Gleichung: y = a + b * x
Logarithmisch
Erstellt eine am besten passende gekrümmte Linie und ist nützlich, wenn die Änderungsrate der Daten schnell zunimmt oder abnimmt und dann abflacht. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Gleichung: y = a + b * log(x)
Exponentiell
Erstellt eine gekrümmte Linie und ist nützlich, wenn Daten mit ständig steigenden Raten steigen oder fallen. Diese Option sollte nicht verwendet werden, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Gleichung: y = a + e^(b * x)
Potenzfunktion
Erstellt eine gekrümmte Linie und ist nützlich für Datensätze, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate ansteigen. Diese Option sollte nicht verwendet werden, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Gleichung: y = a * x^b
Quadratisch
Findet die beste Anpassung für einen Datensatz in Form einer Parabel (konkav nach oben oder unten). Gleichung: y = a + b * x + c * x^2
Gleitender Mittelwert
Erstellt eine glatte Trendlinie basierend auf einer Reihe von Durchschnittswerten. Ein gleitender Durchschnittswert, der auch als rollierender Durchschnitt bezeichnet wird, nutzt eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (bestimmt durch Auswahl eines Zeitraums), errechnet einen Durchschnittswert und verwendet den Durchschnittswert als Punkt auf der Linie. Beispiele sind der gleitende Durchschnitt für 7 Tage oder der gleitende Durchschnitt für 4 Wochen.