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# Insights que incluem narrativas automáticas
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Quando adiciona um insight, também conhecido como uma narrativa automática, à sua análise, é possível escolher entre os seguintes modelos. Na lista apresentada a seguir, eles são definidos por meio de exemplos. Cada definição inclui uma lista dos campos mínimos obrigatórios para a narrativa automática poder funcionar. Se você estiver usando somente os insights sugeridos na guia **Insights**, escolha os campos apropriados para que o insight seja exibido na lista de sugestão de insights.

Para obter mais informações sobre como personalizar as narrativas automáticas, consulte [Trabalhar com computações de narrativas automáticas](auto-narrative-computations.md).
+ **Piores classificados**: por exemplo, os três estados com menor receita de vendas. Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Categories (Categorias)**. 
+ **Produtos com menor rotatividade**: por exemplo, os três produtos menos vendidos por receita de vendas. Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)** e pelo menos uma dimensão no campo **Categories (Categorias)**. 
+ **Previsão** *(insight baseado em ML)*: por exemplo, "A previsão do total de vendas para janeiro de 2016 é de USD 58.613,00". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)**. 
+ **Taxa de crescimento**: por exemplo, "A taxa de crescimento composta de três meses é de 22,23% em vendas". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)**. 
+ **Máximo**: por exemplo, "O melhor mês foi novembro de 2014, com USD 112.326,00 em vendas". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)**. 
+ **Comparação métrica**: por exemplo, "O total de vendas em dezembro de 2014 foi de USD 90.474,00, 10% a mais do que a meta de USD 81.426,00". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)** e pelo menos duas medidas no campo **Values (Valores)**. 
+ **Mínimo**: por exemplo, "O pior mês foi fevereiro de 2011, com USD 4.810,00 em vendas". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)**. 
+ **Detecção de anomalias** *(insight baseado em ML)*: por exemplo, as três primeiras discrepâncias e seus fatores no total de vendas, em 3 de janeiro de 2019. Requer que você tenha pelo menos uma dimensão no campo **Tempo (Time)**, pelo menos uma medida no campo **Values (Valores)** e pelo menos uma dimensão no campo **Categories (Categorias)**. 
+ **Período sobre período**: por exemplo, "O total de vendas em novembro de 2014 aumentou em 44,39% (USD 34.532,00), de USD 77.793,00 para USD 112.326,00". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)**. 
+ No **acumulado do período** — Por exemplo, “ear-to-dateAs vendas Y de 30 de novembro de 2014 aumentaram 25,87% (\$1132.236) de \$1511.236 para \$1643.472”. Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)**. 
+ **Melhores classificações**: por exemplo, os três estados com a maior receita de vendas. Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Categories (Categorias)**. 
+ **Produtos com maior rotatividade**: por exemplo, os produtos com a maior receita de vendas em novembro de 2014. Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)** e pelo menos uma dimensão no campo **Categories (Categorias)**. 
+ **Agregação total**: por exemplo, "A receita total é de USD 2.297.200,00". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Time (Tempo)** e pelo menos uma medida no campo **Values (Valores)**. 
+ **Valores exclusivos**: por exemplo, "Há 793 valores exclusivos em `Customer_IDs`". Você precisa ter pelo menos uma dimensão no campo **Categories (Categorias)**.