- \n
- Da 0 a 20<\/em><\/li>\n\n\n\n
- Da 21 a 40<\/em><\/li>\n\n\n\n
- Da 41 a 60<\/em><\/li>\n\n\n\n
- Da 61 a 80<\/em><\/li>\n\n\n\n
- Da 81 a 100<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Non si tiene quindi conto della quantit\u00e0 di rischi all'interno dei singoli cassonetti.<\/strong> Gli intervalli di dati sono solo equamente divisi.<\/em><\/p>\n\n\n\n
\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-4.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nNella barra laterale, fare prima clic con il tasto destro del mouse sul campo che si desidera trasformare. Nel nostro esempio, il campo \"Esempio di impatto\".<\/p>\n\n\n\n
Selezionare quindi \"Nuovo gruppo\" con un clic sinistro. Si apre la finestra \"Gruppi\".<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\nQui si seleziona l'opzione \"Numero di cestini\" per il \"Tipo di cestino\". In basso a sinistra si inserisce il valore \"10\" come \"Numero di cestini\". La larghezza dei contenitori viene calcolata automaticamente alla voce \"Dimensione del contenitore\".<\/p>\n\n\n\n
Infine, fare clic su \"OK\".<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-5.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-6.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nNell'ultimo passaggio si fa nuovamente clic sul campo appena creato nella barra laterale.<\/p>\n\n\n\n
Ora appare nuovamente la finestra \"Gruppi\".<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\nQui si seleziona il tipo di gruppo \"Elenco\" invece di \"Cestino\". I valori non raggruppati appaiono nella casella di sinistra.<\/p>\n\n\n\n
A questo punto si inizia a selezionare ogni valore e lo si sposta nella colonna di destra tramite il pulsante \"Raggruppa\".<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-7.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-8.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nQuasi pronto! Ora si assegnano i valori da 1 a 10 ai dieci valori facendo doppio clic su ciascun supergruppo e inserendo i valori. Infine si fa clic su \"OK\".<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\nFatto! I dati sono stati trasformati e ora possono essere trascinati su un asse della matrice di rischio.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-9.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nQuintiles<\/h2>\n\n\n\n
\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-11.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nPer prima cosa facciamo di nuovo clic con il tasto destro del mouse sul campo che vogliamo discretizzare. Nel nostro esempio \u00e8 \"Esempio di impatto\". Selezionare quindi \"Nuova misura\". L'editor DAX si apre sopra il dashboard.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
Aggiungiamo ora il seguente codice, personalizzato per la tabella e la colonna desiderata nel dataset. Importante: questo \u00e8 un esempio per i quintili. Se necessario, \u00e8 possibile adattarlo ai percentili:<\/p>\n\n\n\n
Quantile =\nvar PrimoQuantile = CALCOLA(PERCENTILE.INC(Tabella[Colonna], .2), ALL(Tabella[Colonna]))\nvar SecondoQuantile = CALCOLA(PERCENTILE.INC(Tabella[Colonna], .4), TUTTI(Tabella[Colonna]))\nvar ThirdQuantile = CALCOLA(PERCENTILE.INC(Tabella[Colonna], .6), ALL(Tabella[Colonna]))\nvar QuartoQuantile = CALCOLA(PERCENTILE.INC(Tabella[Colonna], .8), TUTTI(Tabella[Colonna]))\nvar ThisVal = Min(Tabella[Colonna])\nritorno\nIF(HASONEVALUE(Tabella[Colonna])),\n\t\tIF(ThisVal PrimoQuantile && ThisVal SecondQuantile && ThisVal ThirdQuantile, 3),\n\t\t\t\t\tIF(ThisVal > ThirdQuantile && ThisVal <= FourthQuantile, 4.)\n\t\t\t\t5)\n\t\t\t)\n\t\t)\n) )<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n\nPronti! Abbiamo cos\u00ec discretizzato e ottenuto i valori da 1 a 5. Ora possiamo utilizzare questo campo per la nostra matrice di rischio!<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-12.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nSoglie personalizzate<\/h2>\n\n\n\n
\n\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nPer prima cosa facciamo di nuovo clic con il tasto destro del mouse sul campo che vogliamo discretizzare. Nel nostro esempio \u00e8 \"Esempio di impatto\". Selezionare quindi \"Nuova misura\". L'editor DAX si apre sopra il dashboard.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
Aggiungiamo ora il seguente codice, personalizzato per la tabella e la colonna desiderata nel dataset:<\/p>\n\n\n\n
Soglie_personalizzate =\nvar FirstThreshold = il tuo_primo_valore_soglia_qui\nvar SecondThreshold = il tuo_secondo_valore_soglia_qui\nvar ThirdThreshold = il tuo_third_threshold_value_here\nvar FourthThreshold = il tuo_quarto_valore_soglia_qui\nvar ThisVal = Min(Tabella[Colonna])\nrestituire\nIF(HASONEVALUE(Tabella[Colonna]),\n\t\tIF(ThisVal PrimaSoglia && ThisVal SecondThreshold && ThisVal ThirdThreshold, 3),\n\t\t\t\t\tIF(ThisVal > ThirdThreshold && ThisVal <= FourthThreshold, 4.)\n\t\t\t\t5)\n\t\t\t)\n\t\t)\n) )<\/code><\/pre>\n\n\n\nDalle parole ai numeri<\/h2>\n\n\n\n
\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-17.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nPer prima cosa si fa clic su \"Trasforma dati\" nel menu. Si apre l'editor di Power Query.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\nSi seleziona la colonna che si desidera trasformare. In questo esempio si tratta della colonna \"Testo probabilit\u00e0\". Fare quindi clic su \"Colonna da esempi\" nell'angolo superiore sinistro e selezionare \"Da selezione\".<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-18.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-19.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nViene aggiunta una nuova colonna. Si fa clic sulla prima cella della nuova colonna e si inserisce il valore numerico desiderato. Nel nostro esempio, \"Remote\" (espressione pi\u00f9 bassa) corrisponde al valore \"1\". Non \u00e8 necessario modificare tutti i valori singolarmente. Power BI riconosce i numeri e li mappa automaticamente in base a <\/strong><\/em>due<\/strong> esempi di voi.<\/strong><\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
\n\nSi ripete questa operazione per ogni espressione del set di dati...<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-20.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.leaplytics.de\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/grafik-21.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\nDopo aver mappato l'ultima espressione, si clicca su \"OK\". Ecco fatto: Una colonna trasformata per \"Probabilit\u00e0\". Ripetete l'operazione con \"Impatto\" e avrete il formato di dati richiesto. Abbiamo scelto questa logica da 1 a 10, perch\u00e9 ognuno ha una formulazione diversa per le cinque categorie.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Our Risk Heatmap \/ Matrix requires 1 to 10 as values, but what to do if your data is continuous and not in this interval? Or if the expressions of your risks consist of words? Below are four solutions with binning, quintiles, custom thresholds and words to numbers mapping. Binning In this solution approach, all … <\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-8499","page","type-page","status-publish","hentry","latest_post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8499","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8499"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8499\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13647,"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8499\/revisions\/13647"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.leaplytics.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8499"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
- Da 21 a 40<\/em><\/li>\n\n\n\n