Power Virtual Agents 提供全面的现成分析，帮助客户了解机器人的使用情况和关键绩效指标。
客户可以查看与以下信息相关的报表：
性能和使用情况。客户满意度。会话信息。主题使用情况。记帐会话。但是，您经常需要创建或使用自定义分析。 例如，您可能需要：
与非制作者或用户共享分析信息。关于超出默认的过去 30 天保留期的对话脚本数据的报表。设计现成分析中未提供的报表。您可以通过多种方式获取 Power Virtual Agents 记录的分析数据，并用于自定义报表。
Power Virtual Agents 分析示例模板报表要创建自定义分析，我们建议从Power Virtual Agents分析示例模板报表开始。示例模板报表是一组通过 GitHub 分发的开放源资产，可极大地加快创建需要在 Power BI 中呈现的报表。
警告
此解决方案不是 Power Virtual Agents 核心产品/服务的一部分，需要配置。
示例报表不受 Microsoft 支持，但是您可以在 GitHub 存储库中提交问题以从社区获取帮助。
Dataverse对话脚本数据Power Virtual Agents 门户中显示的分析来自 Power Virtual Agents 内部数据服务。 使用情况数据也会写入到关联的 Dataverse 环境的对话脚本表中。
保留期默认情况下，两个来源的数据保留期都是 30 天，但是客户可以更改 Dataverse 中的对话脚本的保留期。
Power Virtual Agents Dataverse 表Power Virtual Agents 为 Dataverse 中的自定义分析使用的表如下：
聊天机器人 (Bot)。 该表包含环境中每个机器人的详细信息。 这通常是一小部分数据。聊天机器人子组件 (BotComponent)。 该表列出了您的环境中与机器人相关的主题、实体和对话。 这通常是一小部分数据。对话脚本 (ConversationTranscript)。 该表包含您的环境中所有聊天机器人的详细对话数据。 该表中数据的大小与机器人的使用情况有关，且可能很大。Azure Synapse Link for Dataverse (Azure Data Lake Storage Gen2)当机器人产生大量对话脚本时（每月大约超过 10,000 次会话，相当于超过 80 MB 的脚本数据），建议使用 Azure Synapse Link for Dataverse 功能将机器人数据导出到 Azure Data Lake Storage Gen2。 使用该方法的好处是，可将 Dataverse 数据库存储中的数据卸载到更低成本的数据湖存储中。 它还能将大量对话脚本保留更长期限。
导出操作能够以 Common Data Model 格式在 Azure 数据湖中创建已配置的 Dataverse 表的增量同步。
除了在基本模板中配置的内容外，还需要执行一些额外步骤：
创建 Azure Data Lake Storage Gen2 并连接到 Dataverse。在配置过程中，选择 ConversationTranscript 表（聊天机器人和聊天机器人子组件不支持增量同步）。按照指导设置 Power BI 数据流以处理传入的数据。警告
默认情况下，Azure Synapse Link for Dataverse 将配置的表数据从 Dataverse 镜像到 Azure 数据湖。 因此，在 Dataverse 中删除的任何记录（例如，默认情况下，通过定期执行的批量删除作业删除超过 30 天的对话脚本）也将从 Azure 数据湖中删除。 若要解决此问题，可以在 Azure 数据湖中创建数据的副本或快照，或者配置同步以使用仅追加模式。
Power BI自定义分析解决方案模板包含一个 Power BI 报表，该报表将原始脚本数据（使用 Power Query）处理到与 Power Virtual Agents 默认分析匹配的报表中。
报表用户还可以访问：
环境中所有聊天机器人的数据。源从一开始就提供的数据（在 Dataverse 或 Azure Data Lake Storage Gen2 中）。从对话脚本表数据提取的原始数据表 - 可用于创建自定义报表。脚本查看器，允许用户查看实际发生的对话。警告
这个复杂报表对基础数据执行重大转换。 对话脚本表大于 80 MB 的客户应尽可能使用报表的 Azure Synapse Link for Dataverse 和 Power BI 数据流版本。