在眾多 Power BI 的視覺化圖表中，有一種我特別推薦用來做「問題分析」的工具：Decomposition Tree（分解樹）
它是最能幫助我們追根究柢、找出關鍵因素的方式
(與當初利用Python撰寫SHAP關鍵因子是等同道理，這AI太可怕了)
📌 什麼是分解樹？
簡單來說，就是將一個指標（例如離職人數、成本、績效等）逐層拆解下去，看是誰、在哪裡、什麼情況下造成變動
例如：
「總離職率」→ 拆成「部門」→ 再拆「職等」→ 再拆「任職年資(月)」
最後找出拉高整體離職率的主因在哪個族群
這個視覺化的優勢：
1️⃣ 互動性強，探索快速
使用者可以自由展開欄位，或讓 AI 自動推薦「最值得拆解」的欄位
2️⃣ 有助於做問題拆解與假設驗證
不只是報表展示，更像是一種「資料思維工具」，幫助你一層層釐清背後主因
3️⃣ 適合會議中即時提問回饋
當主管問「為什麼這個這部門離職率那麼高？」馬上展開幾層就能找到初步線索
但也有幾個限制要留意：
🔸 無法呈現全貌比較
一次只能展開一個分支，無法同時one page看到全部的樣貌
🔸 資料欄位需設計良好
欄位命名與模型關聯不清，會讓使用者無法理解每一層的意義 => 資料治理非常重要
🔸 分析邏輯受限於使用者操作順序
切分順序不同，觀察重點也會不同，需具備資料解釋力才能正確判斷
🔸 視覺化客製化程度有限
不能調整顏色格式、也難搭配多維設計，屬於引領型圖表
✅ 使用建議
Decomposition Tree 是一個極佳的「問題探索工具」，尤其在釐清異常數據、深入關鍵原因分析時非常實用
更建議搭配其他視覺化圖表一起使用，避免只依賴單一觀點做出結論，也更能補足全貌與比較視角