Wiki source code of Afficher les faits marquants

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Aurelie Bertrand 10.1 1 {{ddtoc/}}
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Aurelie Bertrand 58.1 5 L'affichage des faits marquants utilise des algorithmes avancés pour analyser vos données afin d'améliorer la compréhension de celles-ci. Quel(s) élément(s) contribuent majoritairement à une valeur? Y a-t-il une corrélation avec une autre mesure? ...
Aurelie Bertrand 64.1 6 L'intelligence artificielle analyse les dimensions et mesures contenues dans votre modèle de données afin de vous fournir des informations pertinentes en lien avec la donnée sélectionnée pour identifier, par exemple, des anomalies ou des tendances.
Aurelie Bertrand 1.1 7
8 = Configurer l'affichage des faits marquants =
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Aurelie Bertrand 2.1 10 == Sélection des dimensions et mesures analysées ==
Aurelie Bertrand 1.1 11
Aurelie Bertrand 58.1 12 (% class="box warningmessage" %)
13 (((
Aurelie Bertrand 60.1 14 ❗Dans le cas de modèles de données créés dans une version antérieure à la version 2025 R1, l'analyse IA est désactivée pour toutes les dimensions et mesures.
Aurelie Bertrand 58.1 15 )))
16
Aurelie Bertrand 60.1 17 Par défaut, toutes les dimensions et mesures du modèle de données sont sélectionnées pour l'analyse des données par l'intelligence artificielle.
Aurelie Bertrand 2.1 18
Aurelie Bertrand 60.1 19 Vous pouvez modifier cette sélection afin de ne prendre en compte que certaines dimensions et mesures. La sélection sera appliquée par défaut à tous les flux (graphiques) utilisant ce modèle de données.
20 Pour cela :
Aurelie Bertrand 2.1 21
22 1. Dans le Studio, éditez le modèle de données.
23 1. Dans l'onglet **Colonnes **de la configuration avancée du modèle, sélectionnez les dimensions et/ou mesures que vous souhaitez ne pas prendre en compte pour l'analyse des faits marquants.
Aurelie Bertrand 3.2 24 1. Dans la section **Propriétés** du panneau de droite, décochez la case** Analyse IA**.
Aurelie Bertrand 7.1 25 [[image:IA_analysis_checkbox_FR.png]]
Aurelie Bertrand 3.3 26
27 == Activation de l'affichage des faits marquants ==
28
Aurelie Bertrand 5.1 29 Par défaut, les faits marquants sont activés pour tous les flux (graphiques).
30
31 Pour désactiver les faits marquants pour un graphique :
32
33 1. Sélectionnez le graphique dans l'Éditeur de tableaux de bord.
34 1. Allez dans la section **Propriétés** du panneau des **Paramètres** sur la droite.
35 1. Dans l'onglet **Options**, décochez l'option **Afficher les faits marquants**.
36 [[image:Display_highlight_FR.png||alt="Afficher faits marquants"]]
Aurelie Bertrand 11.1 37
38 = Afficher les faits marquants dans le tableau de bord =
39
Aurelie Bertrand 57.1 40 (% class="box infomessage" %)
41 (((
42 ℹ L'affichage des faits marquants n'est pas disponible en mode mobile.
43 )))
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Aurelie Bertrand 58.1 45 Il suffit de cliquer (voir le paragraphe [[Interaction et faits marquants>>doc:||anchor="Interaction"]]) sur un élément pour afficher les faits marquants ou points clés.
46 Digdash recherche alors les informations pertinentes en lien avec la donnée sélectionnée parmi :
Aurelie Bertrand 11.1 47
Aurelie Bertrand 58.1 48 * les mesures présentes dans le flux et qui ont été sélectionnées pour l’analyse IA (cachées ou pas)
49 * les dimensions (et tous les niveaux de hiérarchie associés) qui ne sont pas affichées sur le flux et qui ont été sélectionnées pour l’analyse IA.
50
Aurelie Bertrand 17.1 51 Une fenêtre s'affiche avec les points clés pour le graphique sélectionné.
Aurelie Bertrand 62.1 52 Elle précise les filtres d'exploration sélectionnés et liste les différents faits marquants ou points clés identifiés, classés par mesure puis dimension.
Aurelie Bertrand 14.2 53
Aurelie Bertrand 56.1 54 [[image:Highlight_example2_FR.png]]
Aurelie Bertrand 17.1 55
Aurelie Bertrand 52.1 56 Dans le cas d'un grand nombre de points clés, une barre de chargement s'affiche en bas de la fenêtre avec un bouton permettant d'interrompre le chargement :
Aurelie Bertrand 50.1 57
58 [[image:1741708402735-994.png]]
59
Aurelie Bertrand 45.1 60 == Interaction et faits marquants {{id name="Interaction"/}} ==
Aurelie Bertrand 35.1 61
Aurelie Bertrand 59.1 62 Par défaut, les graphiques héritent de l'interaction au clic définie lors de leur configuration dans le Studio (s'il en existe une). Consultez la page [[Configurer des interactions>>doc:Digdash.user_guide.studio.Create_flow.Configure_flow.Configure_interactions.WebHome]] pour plus de détails sur les interactions des graphiques.
Aurelie Bertrand 35.1 63
Aurelie Bertrand 62.1 64 Dans ce cas, pour afficher les faits marquants, effectuez un clic droit sur la donnée puis cliquez sur **Afficher les faits marquants**.
Aurelie Bertrand 43.1 65 [[image:Highlight_menu_rightclick_FR.png]]
Aurelie Bertrand 41.2 66
Aurelie Bertrand 43.1 67 Si vous souhaitez définir les faits marquants comme interaction par défaut, au clic, quel que soit le cas :
Aurelie Bertrand 40.1 68
69 1. Allez dans le menu **Utilisateur** et cliquez sur **Interaction par défaut**.
70 1. En dessous de **Choix de l'interaction par défaut**, cliquez sur **Faits marquants**.
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Aurelie Bertrand 61.1 72 Vous pouvez également utiliser le raccourci **Ctrl + H**. Un message s'affiche alors.
Aurelie Bertrand 40.1 73 [[image:Highlight_CTRLH_FR.png||alt="Raccourci"]]
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Aurelie Bertrand 17.1 75 == Types de faits marquants ==
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77 Plusieurs types de points clés peuvent être identifiés.
78
Aurelie Bertrand 32.1 79 === Méga-contributeur [[image:Mega_icon_FR.png||height="32" width="32"]] ===
Aurelie Bertrand 17.1 80
Aurelie Bertrand 14.2 81 Le méga contributeur désigne le membre d'une dimension qui contribue pour au moins 40% à une mesure donnée (somme totale).
82 La dimension doit comporter au moins 5 membres.
83
Aurelie Bertrand 62.1 84 Par exemple, dans un réseau de magasins, le pays États-Unis représente 54 % du chiffre d'affaires.
Aurelie Bertrand 14.2 85
Aurelie Bertrand 32.1 86 === Top K contributeurs [[image:TopK_icon.png||height="27" width="28"]] ===
Aurelie Bertrand 14.2 87
88 Les top K contributeurs désignent les K meilleurs membres d'une dimension qui contribuent pour au moins 40% à une mesure donnée (somme totale).
Aurelie Bertrand 62.1 89 K est compris entre 2 et 5. Sa valeur dépend du nombre de membres. K est égal à 33% du nombre de membres.
Aurelie Bertrand 63.1 90 Ainsi, pour obtenir un Top 2, il faut au minimum 6 membres.
Aurelie Bertrand 14.2 91
Aurelie Bertrand 62.1 92 Par exemple, dans un réseau de magasins, les produits Fruits, Coffret et Corbeille représentent 62 % du chiffre d'affaires.
Aurelie Bertrand 14.2 93
Aurelie Bertrand 32.1 94 === Pareto [[image:Pareto_icon_FR.png||height="35" width="34"]] ===
Aurelie Bertrand 14.2 95
96 Le Pareto désigne le cas dans lequel 20% des membres d'une dimension contribuent à 80% d'une mesure donnée.
Aurelie Bertrand 27.1 97 \\Par exemple, dans un réseau de magasins, on observe que les 20% des produits les plus vendus représentent 80% du chiffre d'affaires total.
Aurelie Bertrand 14.2 98
Aurelie Bertrand 32.1 99 === Corrélation [[image:Correlation_example_FR.png||height="31" width="32"]] ===
Aurelie Bertrand 14.2 100
101 La corrélation désigne le cas dans lequel une mesure (non affichée) évolue de la même manière que la mesure sélectionnée, selon une dimension donnée.
102 La recherche de corrélation ne s'effectue que dans le cas où la mesure sélectionnée comporte un Méga contributeur, un Top K contributeurs ou Pareto.
103 La corrélation peut être positive ou négative et avoir différents niveaux d'importance : très forte, forte ou modérée.
104 Le calcul des bornes de corrélation est dynamique. La borne minimale commence à 0.7 pour 10 membres.
105 Au fur et à mesure que le nombre de membres augmente, la borne minimale devient plus permissive, atteignant 0.3 pour 50 membres ou plus.
106
107 Par exemple, on observe une corrélation très forte entre la mesure CA et la mesure Indice qualité.