Power BI AI Görselleri Eğitimi

Eğitim Hakkında

Key Influencers, Decomposition Tree ve Anomali

Bu ileri seviye eğitim, Power BI'daki yapay zekâ destekli analiz görsellerine odaklanır. Key Influencers görseliyle bir metriği (ör. müşteri kaybı) etkileyen faktörlerin ve segmentlerin otomatik tespiti, kategorik/sürekli alan davranışı, 'top segments' yorumu işlenir. Decomposition Tree ile metriği boyutlara göre yapay zekâ destekli (high/low value) kırılım ve etkileşimli kök neden keşfi ele alınır. Anomaly Detection ile zaman serilerinde otomatik sapma tespiti, duyarlılık (sensitivity) ayarı ve açıklama işlenir. Ayrıca bu görsellerin veri modeli gereksinimleri, sınırları ve yorum tuzakları ele alınır. Katılımcı, kod yazmadan içgörü keşfedebilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar Key Influencers ve Decomposition Tree'den Anomaly Detection'a ilerler.

Seviye

İleri Seviye — Power BI'ın yapay zekâ destekli görselleri: Key Influencers, Anomaly Detection ve Decomposition Tree.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek veri setlerinde AI görsellerini kurup çıktıları doğru yorumlamayı uygulayarak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🔑Otomatik Neden

Key Influencers ile bir metriği neyin ittiğini kod yazmadan keşfedersiniz.

🌳Etkileşimli Kırılım

Decomposition Tree ile veriyi AI yardımıyla katman katman çözümlersiniz.

📉Sapma Tespiti

Anomaly Detection ile zaman serisindeki anormallikleri otomatik yakalarsınız.

Anahtar Konular

power bi key influencersdecomposition treeanomaly detectionpower bi ai görsellerikök neden analizipower bi anomaliitici güç analizipower bi ileriyapay zeka görselpower bi

“Yapay zekâ görselleri cevabı vermez; doğru soruyu daha hızlı sordurur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Power BI Temeli

Power BI'da rapor ve model oluşturma bilgisi beklenir.

2

Veri Modeli

Boyut/ölçü ve ilişkiler kavramına aşinalık gerekir.

3

Power BI Desktop

Güncel Power BI Desktop kurulu ortam gerekir.

4

İstatistik Sezgisi

Temel istatistik ve korelasyon sezgisi yorumları kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, Key Influencers ve Decomposition Tree görselleriyle metrikleri çözümleyebilir.

Modül 1

Key Influencers Temeli

Görseli oluşturma (analyze/explain by)
Kategorik hedef analizi
Sürekli hedef analizi
Alanların 'explain by' olarak eklenmesi
Model gereksinimleri (satır sayısı)
Görsel sınırları

Modül 2

İtici Güç Yorumu

Influencer ve olasılık/kat artışı
'Top segments' sekmesi
Segment büyüklüğü vs etki
Sürekli alanlarda eğilim
Korelasyon-nedensellik uyarısı
Yanlış yorumdan kaçınma

Modül 3

Decomposition Tree

Metrik ve boyutlarla ağaç kurma
Manuel kırılım (drill)
High value AI yolu
Low value AI yolu
Kilitleme (lock) ve genişletme
Ağaç yorumlama

Modül 4

AI Kırılım

AI önerisinin mantığı
En yüksek katkı yolu bulma
Boyut sırası etkisi
Çapraz filtre etkileşimi
Ağaç ve diğer görsel senkronu
Kök neden hikâyesi

Günün hedefiKatılımcı, Anomaly Detection kurup AI görsellerini bütünleşik bir analiz akışında kullanabilir.

Modül 1

Anomaly Detection

Zaman serisi görseline ekleme
Otomatik anomali işaretleme
Beklenen aralık (expected range)
Anomali açıklama (explanations)
Mevsimsellik farkındalığı
Görselin sınırları

Modül 2

Duyarlılık ve Açıklama

Sensitivity ayarı
Yanlış pozitif/negatif dengesi
Olası neden faktörleri
Biçimlendirme ve renk
Tooltip ile detay
Anomali yorumlama

Modül 3

Veri Gereksinimleri

Yeterli zaman noktası
Tarih tablosu ve süreklilik
Eksik veri etkisi
Granülarite seçimi
Model hazırlığı
Performans etkisi

Modül 4

Bütünleşik Vaka

Anomaliyi tespit → Decomposition ile kırma
Key Influencers ile nedeni bulma
Üç görseli tek sayfada kurma
İçgörüyü aksiyona bağlama
Yorum tuzaklarından kaçınma
Rapor hikâyeleştirme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Key Influencers

Bir metriği etkileyen faktörleri otomatik bulursunuz.

✅

Top Segments

Yüksek etkili segmentleri keşfeder ve yorumlarsınız.

✅

Decomposition Tree

Metrikleri AI destekli katman katman kırarsınız.

✅

AI Yolları

High/low value yollarıyla kök nedene inersiniz.

✅

Anomaly Detection

Zaman serilerinde sapmaları otomatik yakalarsınız.

✅

Duyarlılık

Sensitivity ayarıyla yanlış alarmı dengelersiniz.

✅

Veri Hazırlığı

AI görselleri için model gereksinimlerini sağlarsınız.

✅

Bütünleşik Analiz

Üç görseli tek bir kök neden hikâyesinde birleştirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Power BI deneyimi olan analistler
iş kullanıcıları
veriden hızlı kök neden içgörüsü çıkarmak isteyen profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Power BI deneyimi olan analistler, iş kullanıcıları ve veriden hızlı kök neden içgörüsü çıkarmak isteyen profesyoneller için uygundur.

Key Influencers nedensellik mi gösterir?

Hayır; bir metrikle güçlü ilişkili faktörleri ve segmentleri gösterir. Sonuçlar korelasyondur ve nedensellik olarak yorumlanmamalıdır; eğitim bu tuzağı vurgular.

Kod yazmak gerekiyor mu?

Hayır; bu görseller kod gerektirmez, ancak doğru veri modeli ve yeterli satır/zaman noktası gerektirir.

Anomaly Detection hangi görselde çalışır?

Tarih eksenli zaman serisi (çizgi) görsellerinde çalışır ve yeterli sürekli zaman noktası ile mevsimselliği dikkate alır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

ADVANCED FEATURES IN POWER BI: KEY INFLUENCERS, ANOMALY DETECTION, & DECOMPOSITION TREES EĞİTİMİ