의 차트 옵션 KPI 세부 정보
KPI 세부 정보 차트 옵션 메뉴를 사용하면 표시기 시각화의 여러 측면을 표시하거나 숨기거나 변경할 수 있습니다. 선택한 차트 옵션은 각 표시기에 대해 사용자별로 유지됩니다. 차트 옵션은 분석, 시계열 및 차트 유형 옵션으로 나뉩니다.
분석 옵션
주:
표시기 점수가 여러 요소에 대해 집계되는 경우에는 KPI 세부 정보 대상, 임계치, 추세 및 의견이 지원되지 않습니다.
- 대상
- 대상은 표시기에서 원하는 점수입니다. 시각화에 표시기 대상을 표시하려면 선택합니다. 표시기에 구성된 대상이 없으면 이 옵션을 사용할 수 없습니다.
- 임계치
- 임계치는 표시기의 일반 점수 범위를 정의합니다. 시각화에 표시기 임계치 를 표시하려면 선택합니다. 표시기에 임계값이 구성되지 않은 경우 이 옵션을 사용할 수 없습니다.
- 예측
- 예측을 사용하면 기존 추세에 따라 향후 점수를 예측할 수 있습니다. 예측을 구성하려면 다음 문서를 퍼포먼스 분석 점수 예측참조하십시오. 표시기에 예측이 구성되지 않은 경우 이 차트 옵션을 사용할 수 없습니다.
- 추세
- 선택한 기간 동안 점수 값의 선형 추세를 표시합니다. 여러 요소를 기준으로 필터링되는 표시기에는 추세를 사용할 수 없습니다.
- 설명
- 표시기에 분석 허브 추가되거나 시스템 계산에 의해 생성된 설명을 표시하려면 선택합니다. 시스템 계산에는 임계치 위반에 대한 알림이 포함됩니다.
- 레이블
- 레이블은 표시기의 메인 시계열 값을 보여줍니다. 대상 및 임계치와 같은 파생된 시계열 라인에 대한 레이블은 표시되지 않습니다.
- 통계
- 선택한 날짜 범위 동안 표시기에 대한 통계 세트를 표시하려면 활성화합니다. 자세한 내용은 이 항목의 통계 섹션을 참조하십시오.
통계
통계 차트 옵션이 활성화되면 KPI 세부 정보 차트에 표시되는 날짜 범위에 걸쳐 다음 통계가 표시됩니다.
- 점수의 개수
- 선택한 시간 범위의 표시기 점수 수입니다.
- 최대
- 선택한 시간 범위에서 가장 높거나 최대값인 점수 값입니다.
- 최소
- 선택한 시간 범위의 최저 또는 최소 점수 값입니다.
- 합계
- 선택한 시간 범위의 점수 합계입니다.
- 평균
- 선택한 시간 범위의 평균 점수로, 합계를 점수 수로 나누어 계산됩니다. 평균은 이상값이 없거나 거의 없는 점수의 정규 분포가 있는 경우 중앙값보다 선호됩니다.
- 중위수
- 점수 분포의 중간 숫자입니다. 점수의 절반은 이 숫자보다 높고 점수의 절반은 낮습니다. 점수에 하나 이상의 이상치가 포함된 경우 평균보다 중앙값이 바람직합니다(예: 계열 2,3,3,5,7,130의 130). 평균과 중앙값 간에 큰 차이가 있는 경우 중앙값이 더 의미 있는 통계량일 수 있습니다.
- 변경
- 선택한 시간 범위의 마지막 점수와 첫 번째 점수의 차이입니다.
- 변경률(%)
- 선택한 시간 범위에서 마지막 점수와 첫 번째 점수의 차이(첫 번째 점수의 백분율)입니다.
- 표준 편차
- 선택한 시간 범위의 점수 중 평균 값의 변형 양입니다. 표준 편차가 낮으면 점수가 평균에 가깝다는 것을 의미합니다. KPI 세부 정보 모집단 표준 편차가 아닌 표본 표준 편차를 계산합니다.
모든 통계를 모든 지표에 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 표시기 기록에서 적용되지 않는 통계가 두 KPI 세부 정보 가지 또는 에 분석 허브나타나지 않도록 제외할 수 있습니다. 예를 들어 단위가 백분율인 표시기에 대해 변경 % 통계가 표시되지 않도록 제외할 수 있습니다. 자세한 내용은 고급 표시기 설정 문서를 참조하십시오.
시계열 옵션
시계열 옵션은 차트에 표시되는 측정 종류를 설정합니다. 모든 측정값 을 함께 표시할 수 있습니다.
- 점수(기본값)
- 변경
- 변경률(%)
차트 유형 옵션
다음 차트 시각화 중에서 선택합니다.
- 라인(기본값). 시간 경과에 따른 변화를 추적하고 표시기 점수의 차이를 확인하는 데 유용합니다.
- 스플라인. 부드럽고 점진적인 변경을 제안하는 데 유용합니다.
- 지역. 필터에서 개별 시계열로 표시를 선택한 경우 관련 세부 항목에서 시간 경과에 따른 추세를 표시하는 데 유용합니다.
- 열. 필터에서 개별 시계열로 표시를 선택한 경우 여러 세부 항목 요소를 비교하는 데 유용합니다.