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使用 Power BI 实现高级数据可视化技术 - Training | Microsoft Learn

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使用 Power BI 实现高级数据可视化技术

学习路径

3 模块

中级

数据分析人员

Power BI

此学习路径引导分析师在 Power BI 中可视化数据。你将了解 Power BI 报表中的视觉对象，方法是使用 Power BI 可视化实时数据，以及可视化分页报表中的数据。

此学习路径有助于你为 Azure Enterprise Data Analyst 认证做好准备。

先决条件

能够在 Power BI Desktop 中可视化数据和创建报表。

获得将报表发布到 Power BI 服务的相关体验。

体验开发 Power BI 数据模型与创建报表和仪表板，并熟悉 DirectQuery 存储模式。

访问在 Power BI 学习路径中将数据可视化，查看必备知识。

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本学习路径中的模块

了解高级数据可视化概念

创建具有凝聚力的非独占高效 Power BI 报表，以有效传达结果。

使用 Power BI 实时监视数据

介绍如何使用自动页面刷新、实时仪表板和分页报表中的自动刷新在 Power BI 中进行实时分析。

创建分页报表

通过分页报表，报表开发人员可创建具有严格控制的呈现要求的 Power BI 项目。分页报表非常适合用于创建销售发票、收据、采购订单和表格数据。此模块介绍如何创建报表、添加参数以及在分页报表中处理表和图表。

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利用Power BI进行数据分析及可视化 - 知乎

利用Power BI进行数据分析及可视化 - 知乎切换模式写文章登录/注册利用Power BI进行数据分析及可视化vvggaay。。。。。。根据秦路大师的《数据可视化：深入浅出BI》学习了关于BI的相关知识及应用操作，现利用Power BI对数据分析师招聘需求进行分析。Power BI可从微软官方网站下载，打开需要注册登录的点关闭可跳过。分析目标：1、各城市提供的岗位数有多少2、各城市数据分析师的平均薪资3、受教育程度与平均薪资的关系4、不同工作年限所对应的职位数和薪资关系一、导入数据打开Power BI，开始 — 获取数据，发现可以导入excel，Power BI数据、数据库等，点击‘更多’可查看所有数据类型，示例数据为csv类型，选择文本/CSV，从路径中选择需要处理的文件。导入文件DA1，导入后界面如下：可以在这里点击编辑，对数据进行编辑修改，也可以先加载，后面再修改。加载、导入完毕后点击左侧数据栏，查看数据。二、数据清洗开始 — 编辑查询，进入Power Query编辑器页面。1、删除多余列，留下需要分析的列：根据分析需要，通过菜单栏的“删除列”去掉不需要的列，如companyfullname、businessZones等，也可通过右键删除列。2、去掉重复值：positionid作为可唯一区分的字段，根据此列去掉重复值。点击“positionId”，右键，删除重复项。3、拆分列：转换 — 拆分列：可按分隔符或者按字符数对列数据进行拆分。按分隔符“，”对“companyLabelList”列进行拆分：拆分结果如下：拆分之后会覆盖之前的列，如需保留原有列，可先将需要拆分的列复制之后再拆分。4、替换值：可将空值或者某些字段替换成所需要的数据。将分列后的“companyLableList”的中括号替换掉。5、筛选出与“数据分析”相关的岗位5、将修改后的数据保存到表。开始 — 关闭并应用。返回到Power BI Desktop的界面，之前的修改已保存到原表。可以看出，筛选后的表剩余2,337行。页面右侧可对应用的步骤进行修改、删除等。6、处理salary列。新建“bottomsalary”、“topsalary”及“avgsalary”列。模型 — 新建列新建列没有内容，利用Power BI的DAX功能，即函数表达式，可以使用加减乘除及一些函数。先填充新建列的内容：bottomsalary = DA1[salary]“bottomsalary”新建列的名称，“DA1”需要引用的表名称，“salary”需要引用的列名。利用公式输出最低工资的数据。bottomsalary = LEFT(DA1[salary],SEARCH("k",DA1[salary],1)-1)利用search查找字符“k”的位置，从“salary”左侧开始截取，到“k”字符位置的前一位，即为“bottomsalary”。新建“topsalalry”，公式表达可通过定位“-”的位置，从中间截取；因为“salary”列存在“？k以上”的格式，因此用“IFERROR”对错误数据定义为等于最低工资。topsalary = IFERROR(MID(DA1[salary],SEARCH("-",DA1[salary],1)+1,LEN(DA1[salary])-SEARCH("-",DA1[salary],1)-1),DA1[bottomsalary])“avgsalary”可利用最高工资和最低工资的平均值计算。avgsalary = (DA1[bottomsalary]+DA1[topsalary])/2对“salary”列的处理差不多就完成了。三、数据分析及可视化1、数据透视Power Query编辑器中，“转换 — 分组依据” 可对数据进行透视，类似于excel 的数据透视表。分析各城市所提供的数据分析师岗位数，下拉倒三角可进行排序筛选：从数据透视结果可以看出，北上广深及杭州提供的就业机会高于其他城市，而北京的职位数远高于第二名上海，求职者可在北京获取到更多的机会。加入教育程度及工作年限要求：根据受教育程度及工作年限的细分，每位求职者可结合自身实际情况，查询到各城市所能提供的招聘需求，做出更符合个人条件的选择。2、生成图表页面左侧 — 报表：在可视化下有部分报表模板，选择相应的报表，拖动字段。① 各城市数据分析师的平均薪资柱形图：从柱形图可以看出：北京和深圳的平均薪资基本持平，北京、深圳、上海、杭州的薪资高于其他城市，这里的薪资包含了所有学历和工作年限。② 不同学历的平均薪资：博士学历最高，本科和硕士薪资基本持平。③ KPI：将岗位数和平均薪资作为关键指标，单独列出：通过KPI图，可以更加直观地看出每个城市提供的岗位数和平均薪资。④ 根据工作年限计算职位数和平均薪资：柱形图表示职位数，折线图表示平均薪资，要求有1-3年工作经验的职位数最多，其薪资水平处于中等；10年以上工作经验的职位数最少，因为要求高所以薪酬待遇也最好。⑤ 联动效果：Power BI 提供不同图表之间的数据联动，点击其中一个图表的维度，其余图表数据也会发生变化。下图为深圳地区的数据：岗位数和平均薪资作为关键指标显示为深圳的数据，学历及工作年限突出显示，深圳地区的薪资基本都高于市场平均薪资，其中大专学历薪资高出较多；右下角树状图表示不同行业领域对数据分析师的需求，面积大表示需求量大，招聘的人数更多。通过Power BI，将数据分析师的招聘需求以图表的形式表现出来，数据表达更直观，其联动效果使数据观察更简便，也给人以视觉享受。发布于 2018-08-02 16:35数据分析可视化Power BI赞同 44 条评论分享喜欢收藏申请

Power BI 可视化概述 - 知乎

Power BI 可视化概述 - 知乎首发于PowerBI大师切换模式写文章登录/注册Power BI 可视化概述马世权知乎专栏『PowerBI大师』学习PowerBI有三大独立的模块，Power Query获取数据、Power Pivot & DAX 数据建模、Power View 数据可视化，以可视化作为起点来讲主要有三个原因：1.它是最容易上手的部分，掌握Query和Pivot你可能需多几倍的时间2. 通过它你可以最快地认识PowerBI的基本操作界面和特点3. 可视化是数据的输出结果，Begin with the end in mind ，以结果为起点的学习顺序可以帮助你理解得更快1 为什么要可视化所有的数据分析都是用分类和比较的方法来回答问题，可视化是回答问题的一种方式，这种方式是把数据用图表的形式展现给读者。为什么是图表？人类属于视觉动物，对于图的理解力和接受度远高于文字或数字，当把一组数据以正确的图表形式呈现给人时，读者可以在几秒内就掌握你传达的信息，然而单纯地用文字和数字需要得更长。举一个简单的例子，我们经营一个全国连锁的咖啡店，2016年在全国各城市有50家分店，2017年的扩张战略是再开30多家，我们有一个老店和新店的清单，这时你有两种方法报告给读者：1. 80条分店记录清单 2. 一张地图（红色为老店、黄色为将扩张的地区）怎么样，以地图的形式来展示这个信息我相信读者会在几秒之内掌握咖啡店的扩张战略并引发更有价值的讨论。2 自定义视觉对象PowerBI是一个强大的工具，它不仅提供了我们常用的图表类型（折线图、柱形图、散点图、地图、饼图等等），在“...”选项中你也可以导入自定义视觉对象，引入一些炫丽的视觉图给你的报告增添色彩。在微软的官网上可以下载到许多开发的特殊图表类型满足你的特定需求，比如（子弹图、直方图等）资源库的链接 Visuals Gallery | Microsoft Power BI3 认识基本界面现在就让我们上手这个软件，从数据准备工作开始。我们沿用前面章节中这个咖啡店的例子，假设我们（数据纯属虚构）有50家各城市咖啡店的2015年到2016年的《咖啡数据表》如下：1）我们先对数据按照《数据分析原理》里面的方法做个拆解：2）数据准备 - 除《咖啡数据表》之外，为了方便做时间趋势的分析，需要准备一张《日期表》，这是一个2015年1月1日到2016年12月31日的普通日历表，这样可以辅助我们以后按照不同的维度年、季度、月、星期去做分析。很多人到这里会问《咖啡数据表》里面已经有日期列，可以在后面添加年月日的列，为什么现在要单独添加一张日期表？原因大概有四个：一是为了讲给大家下面关联表的用法需要，二是PowerBI可以解决很多重复性的工作，在《咖啡数据表》中添加日期年月日的传统方法虽然对该案例可行，但不是一个可持续使用的方法，比如到了2017年1月份新增添了数据，我们可能还要在源数据中做重复的添加列工作。三是PowerBI有很强大的时间智能函数（后面几个章节会具体讲到），日期表可以充分发挥它的作用。四是比起用Year,Month等时间函数去逐列添加，这种方法更省时间。3）获取数据 - 在主界面获取两张表《咖啡数据表》和《日期表》数据。4）大家注意到在PowerBI的面板界面有三个视图模式（画布、表格、关系视图）在关系视图中我们拖动《咖啡数据表》中的“日期”字段到《日期表》的日期字段，如两张表间的箭头所示，在两张表之间搭建一对多的关系。（按住鼠标在“日期”上拖动到另一个“日期”即可）5）在表格视图中，建模选项中新建一个度量值，销售量=sum('咖啡数据'[数量])。（具体的度量值和列的定义会在数据建模的章节中讲到，大家在这里先按照例子去引用。在这里你可能已经发现PowerBI中符号 ' 用来引用表，[ ]用来引用度量值和列）6）准备工作到此完毕，在下一节我们到画布视图中去做折线图和柱形图。点击这个链接http://pan.baidu.com/s/1hrFFIrq，我在云文件上传了该案例演示的作业包和答案，该作业包的设计以咖啡数据为基础，包含Easy、Medium、Hard三个部分。如果能花上半个小时的时间把作业包完整地练习并结合接下来1.2到1.6章节的阐述，我相信对于初学者你会获得一个质的飞跃。____________________________________编辑于 2020-04-03 00:03Power BI赞同 104 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录PowerBI大师从Excel到PowerBI，从数据到故事

数据科学必备技能：如何用Power BI做数据可视化 - 知乎

数据科学必备技能：如何用Power BI做数据可视化 - 知乎切换模式写文章登录/注册数据科学必备技能：如何用Power BI做数据可视化数据应用学院“当一张照片能让我们注意到意想不到的东西时，这才是它的最大价值。” — 约翰·图基数据可视化指的是用图形表示信息和数据。通过使用图表、图形和地图等视觉元素，数据可视化工具让数据分析师方便解释和了解数据中的趋势、异常和模式。在大数据和大量信息需要处理的背景下，数据可视化软件应运而生，成为了一种必不可少的工具，使数据分析师能够以更简单、更快的方式深入了解他们正在处理的数据。其他可用于实现相同目标的工具也包括编程，我们能够通过编程构建更灵活、更专属的功能，但这类个性化可视化花费的时间也更长。在本文中，我整理了一份关于如何用 Microsoft 的商业分析服务 Power BI 来做数据可视化分析的详尽指南。接下来，请跟我一起在实践中探索！目录：1. Power BI 简介。（阅读 2 分钟）2. 为什么要使用Power BI？（阅读 2 分钟）3. 绘图类型（阅读 5 分钟）1.简介 IntroductionPower BI 是微软（Microsoft）的一项商业分析服务，旨在提供交互式可视化和商业智能功能，它的界面足够简单，让终端用户可以创建自己的报告和图表。从本质上讲，Power BI由一组软件服务、应用程序和连接器组成，通过协同工作，将不相关的数据源转变为连贯和交互式的解析。数据可以存储在 Excel 中，也可以储存在基于云的环境或数据仓库中，并且都可以从 Power BI 访问，以便分析。Power BI 由一组协同工作的应用程序组成，可用于创建并得到商业解析。以下三种最为常见：Windows 上的Power BI桌面应用程序。Power BI 服务的在线软件服务。适用于 Windows、iOS 和 Android 设备的 Power BI 移动应用。使用 Power BI Desktop 创建的示例仪表板在Power BI 中常见的工作流首先会连接到数据源并生成报表。之后，发布这个报表到 Power BI 服务，与其他用户共享，这样，其他用户也能查看该报表并反馈。首先，你可以点击此链接下载 Power BI Desktop 应用程序，点击后，将跳转至 Microsoft Store页面。2. 为什么要使用Power BI？Why should you use it?下载应用程序后，就可以开始使用了。进入应用程序后，你会先看到主画布，可以通过拖放系统至画布，实现数据探索可视化。该系统支持大范围现代可视化中选择绘图类型，并轻松地从导入的数据中选择数据特征文件或数据库。Power BI 的一大功能，是它支持提取和连接不同来源的数据，这与像 Excel 、 PowerPoint 这类其他 Microsoft Office 软件包工具相反：它不仅有多个数据源，而且还允许来自不同来源的数据在探索过程中进行交流，以获得进一步的解析。这个功能可以通过“主页（Home）”的菜单栏完成，选择获取数据（Get Data）。其中有些信息非常有趣，他们来自于 excel 、CSV 文件、Access、Oracle、Azure SQL 和 MySQL 数据库、Spark 和 Hive、Salesforce、GitHub 甚至 Python 脚本，都可与你的脚本进行交流。Power BI 还有一个功能非常有趣，即自动刷新已存储的数据，以促进日常分析任务，例如内部的商业报告。另一方面，除了提供多种多样的图表类型（例如折线图、条形图、饼图和堆积条形图）外，Power BI 还包括一个市场，可以在其中找到专属且复杂的图表类型。3. 图表类型Plot TypesA. 面积图（Area Chart）面积图，也称为分层面积图（layered area chart），是一种图表类型，用来表示一个或多个数量随时间的变化，它显示数据的方式类似于折线图，增加了变量体积的可视化。当你想表示一个变量随时间变化的趋势，但数值不用非常精确时，面积图是一个不错的选择，例如：公司全年的销售额、支出费用以及员工的生产力变化。为了得到上面的图表，我们要从可视化面板中选择面积图，并将所需的值和轴拖到画布上。B. 条形图（Bar Charts）在 Power BI 中生成这类图表，我们要从可视化面板中选择条形图。条形图示例当我们将所需的值和轴拖到画布上后，我们就可以继续设置图像的样式，包括修改标题、标签、背景颜色、条形颜色以及其他功能。C. 组合图（Combo Chart）组合图是将折线图和柱状图组合在一起的单个可视化图表。当折线图和条形图使用同一X轴，且比较不同值范围的多个度量时，组合图是一个不错的选择。此外，组合图有助于在同一可视化图表张比较两个度量之间的相关性。在下图中，我准备了一个示例图，其中显示了总销售额（左 Y 轴以百万为单位）与每个产品的平均价格（右 Y 轴以美元为单位）之间的关系，并区分了销售额的链条：组合图示例在 Power BI 中生成这种类型的图表，我们需要从可视化面板中选择折线图和堆积柱形图，“横轴”表示月份，用非常明显的特征强调条形图中的“条形”，在本例中是“链条”。“列”代表销售额和平均单价，通过折线图与总销售额进行比较。D. 环形图（Doughnut Charts）环形图类似于饼图，因为它显示了每个部分和整体的关系。唯一的区别是，中心是空白的，为标签或图标留出空间。下面图中，我准备了一个示例图，其中显示了品牌连锁店之间的总销售额分布：示例圆环图为了在 Power BI 中生成这种类型的图表，我们要从可视化面板中选择“圆环图（Donut Chart）”，并按月份设置“图例”、将销售总额信息拖动到“值”。之后，你可以根据自己的需要或喜好进行自定义。在选择此图表实现可视化之前，请记住，圆环图的各个值加起来必须为 100%，而且，类别过多的话会导致难以阅读和理解。E．漏斗图（Funnel Charts）漏斗图通常用于展示流程的顺序连接阶段。最常见的应用场景是销售流程，因为它们可以显示每个阶段的潜在收入金额，并帮助公司识别许多潜在问题领域。每个漏斗阶段代表总数的百分比。因此，在大多数情况下，漏斗图的形状像漏斗——第一阶段最大，随后的每个阶段都比前一个阶段小。示例漏斗图在以下这些情况中，漏斗图是一个不错的选择：数据是连续的，并且至少经过几个阶段。据估计，第一阶段的数量会大于后续阶段的数量。我们想分阶段计算潜在收入。为了在 Power BI 中生成这种类型的图表，我们要从可视化面板中选择漏斗图，并用流程的不同阶段完成“组（Group）”的内容，并将销售总额信息拖到“值（Values）”，让它们在各个阶段之间进行分配。之后，你可以根据自己的需要或喜好继续自定义图表。F. 径向测量图表（Radial gauge charts）径向图表有一个圆弧，会显示单个的值，用于衡量目标或关键绩效指标 (KPI) 的进度。线（或针）会代表目标或目标值，阴影代表该目标的进度。弧内的值代表进度值。本例中，我比较了今年到目前为止的总销售额与往年平均总销售额，每年大约 9000 万，而年初这个数字为 4500 万。径向图表示例径向图表是显示目标进度、表示百分位度量（如 KPI）、甚至显示单个度量运行状况的绝佳选择。为了在 Power BI 中生成这种类型的图表，我们要从可视化面板中选择仪表图（Gauge Chart），并使用要实现的所度量填入“目标值（Target Value）”和要比较的实际数字的“值（Value）”。此外，你还可以手动设置最小值和最大值。之后，你可以根据自己的需要或喜好自定义图表。总结Mid-Autumn Festival通过本文中列举的指南和绘图类型，我希望能帮助你提高使用 Power BI 实现可视化的能力。更多高质量科技类原创文章，请访问数据应用学院官网Blog：https://www.dataapplab.com/参加数据应用学院线上免费公开课：https://www.dataapplab.com/event/查看数据应用学院往期课程视频：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ发布于 2021-10-20 08:17数据科学数据Power BI赞同 4添加评论分享喜欢收藏申请

什么是数据可视化？| Microsoft Power BI

什么是数据可视化？| Microsoft Power BI Skip to main content Power BI 取消概述什么是 Power BI 为什么要使用 Power BI 客户案例数据视觉对象安全性浏览引导式教程产品 Power BI Desktop Power BI Pro Power BI Premium Power BI 移动版 Power BI Embedded Power BI 报表服务器定价解决方案 Azure + Power BI Microsoft 365 + Power BI Dynamics 365 + Power BI 按行业能源医疗保健制造媒体零售对于分析师对于 IT 对于开发人员概述嵌入式分析 Power BI 视觉对象自动化文档社区合作伙伴合作伙伴概述解决方案合作伙伴 BI 专业合作伙伴 Power BI CSO Fabric 合作伙伴社区培训资源开始使用了解概述自学培训网络研讨会文档路线图支持概述问题提供反馈博客商业智能主题社区概述论坛库提交观点活动用户组社区博客登录免费试用立即购买更多搜索登录免费试用立即购买 limitless-possibilities 什么是数据可视化？入门指南每天您的企业都会产生更多关于销售收入、市场营销业绩、客户交互、库存水平、生产指标、人员编制水平、成本和其他 KPI 的数据。但是，由于要筛选的数据这么多，因此人们很难看清它描述的真实情况。数据可视化可帮助您将所有这些粒度数据变为容易理解、具有视觉吸引力并且有用的业务信息。通过利用外部数据源，当今的数据可视化工具不仅让您更清楚地看到您的 KPI，它们还汇集数据并应用 AI 驱动的分析以揭示您的 KPI、市场与全世界之间的各种关系。数据可视化的好处数据中往往隐藏着有助于推动业务发展的重要见解。但问题在于，只是凭借原始数据，无法总是洞悉真相。当您观察以可视化形式呈现的数据时，脑海中就会出现在其他情况下发现不了的模式、关联和其他顿悟式的见解。数据可视化可以生动地呈现数据，让您成为讲述数字背后见解的高手。通过实时数据仪表板交互式报表、图表、图形和其他可视化表示形式，数据可视化可帮助用户快速而有效地形成强大的业务见解。如何充分利用数据可视化通过数据可视化可以了解数字背后的真实情况，这使得它成为分享和交流信息的有力工具。数据可视化可用于展示业绩、传达趋势、了解新策略的影响、揭示关系等等。这些表示形式可成为强大的交流和协作工具，从而为报表、新闻工作、应用或任何需要分享信息的环境产生更大价值。使用 Power BI 工具提供更深入的见解使用 Microsoft Power BI 提取数据传递的核心信息，这是一款自助式商业智能工具，具有强大的多用途数据可视化功能。创建并共享仪表板、报告和其他交互式可视化内容，以便做出更好的决策。免费试用探索这些交互式数据可视化示例 COVID-19 在全球的蔓延情况联合国可持续发展目标的分析情况通过数据可视化促进更好地作出决策虽然令人印象深刻、丰富的视觉材料是交流思想的有力工具，但数据可视化的最终好处是它能够促进更好地作出决策。下面是数据可视化为战略性决策提供帮助的几个途径：查看整体状况。在系统中存储的事务、交互、流程和行为数据中埋藏着一幅清晰的业绩图景。通过数据可视化，可以辨别更广阔的环境及其中更详尽的场景。因此，可以觉察出只关注数字无法看到的趋势和格局。识别重要意义。通过可视化方式清晰展示数据背后的真实情况，有助于识别重要见解，从而更好地作出决策、规划、制定策略和采取行动。您的企业表现如何，需要修改什么，应将资源集中到何处？能够理解数据的重要意义，即可更有效地运营和制定决策。做出明智决策。借助具体数字和切实见解，可以确信决定受到数据支持。对业绩指标具有清晰的见解，即拥有在正确时间作出正确决定的知识和工具。跟踪一段时间内的趋势。建立基线后，趋势便开始显现。跟踪进度、发现趋势并开始使用见解作出明智的战略性决策。在建立趋势时，模式的转变表明是否有情况偏离正轨，从而使您能够立即应对任何降低业绩的迹象。评估数据可视化工具当今的数据可视化工具运行范围很广，从可通过浏览器访问的免费版本到与多种主流业务应用程序集成的功能丰富的平台。但如此众多的数据可视化工具摆在面前，如何选择适合您特定需求的解决方案？归根结底，您需要一个工具，以便帮助您了解应当集中关注哪些最重要的事宜。请记住以下关键问题，帮助您寻找在功能、灵活性和易用性方面平衡得当，可以满足您的需求的数据可视化解决方案：目标和需要是什么？用一点时间列出拥有什么类型的数据以及要收集什么种类的信息和见解。需要什么功能？一流的数据可视化解决方案包括多种功能，如商业智能、分析、企业报告功能，使您可灵活地满足当前和未来的需求。数据来自何处？考虑将如何连接或导入数据，并确定该工具能否与系统无缝衔接。需要在何处查看数据？查找一个工具，以便在任何设备上访问您的数据和仪表板，从而使您无论身在何处均可快速获得见解和开展协作。想在何处发布可视化效果？考虑一下将在何处发布最终的可视化效果。在网站上、博客文章中还是网络新闻报道中？查找一个工具，以便灵活地在任何应讲述案例的地方发布和分享您的数据可视化效果，并且通过该工具可创建具有精彩的交互式可视化效果的数据案例，并可轻松地将它们发布到博客或网站。详细了解数据可视化的好处通过探索 Microsoft Power BI 而了解数据可视化可为您的企业带来帮助的所有方式。您可以免费试用该软件。探索 Power BI sock-call sock-chat sock-contact 联系销售人员与销售人员聊天办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）立即聊天请求我们联系您让 Power BI 销售专家联系您。发送请求致电销售人员办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）致电 400-8206-069 Power Platform 概述 Power BI Power Apps Power Pages Power Automate Power Virtual Agents 登录注册浏览解决方案合作伙伴咨询服务下载 Power BI Desktop Power BI 移动版 Power BI 报表服务器查看所有下载了解引导式学习文档支持社区提供反馈网络研讨会开发人员博客新闻稿 © 2024 Microsoft 关注 Power BI 隐私和 Cookie 管理 Cookie 使用条款商标中文(简体) العربية čeština dansk Deutsch (Österreich) Deutsch (Schweiz) Deutsch (Deutschland) Ελληνικά English (Australia) English (Canada) English (Cyprus) English (UK) English (Ireland) English (India) English (Malaysia) English (New Zealand) English (Singapore) English (US) English (South Africa) español (España) español (México) suomi français (Belgique) français (Canada) français (Suisse) français (France) עברית magyar italiano (Svizzera) italiano (Italia) 日本語 한국어 norsk bokmål Nederlands (België) Nederlands (Nederland) polski português (Brasil) português (Portugal) русский svenska ไทย Türkçe 中文(简体) 中文(繁體) blog chat blog chat contact Power BI“联系销售人员”小组件与销售人员聊天联系销售人员 400-8206-069 办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）关闭 × 是否需要帮助？与 Microsoft 销售专家聊天，获得 Power BI 相关问题解答。立即聊天不，谢谢

数据可视化工具 | Microsoft Power BI

数据可视化工具 | Microsoft Power BI Skip to main content Power BI 取消概述什么是 Power BI 为什么要使用 Power BI 客户案例数据视觉对象安全性浏览引导式教程产品 Power BI Desktop Power BI Pro Power BI Premium Power BI 移动版 Power BI Embedded Power BI 报表服务器定价解决方案 Azure + Power BI Microsoft 365 + Power BI Dynamics 365 + Power BI 按行业能源医疗保健制造媒体零售对于分析师对于 IT 对于开发人员概述嵌入式分析 Power BI 视觉对象自动化文档社区合作伙伴合作伙伴概述解决方案合作伙伴 BI 专业合作伙伴 Power BI CSO Fabric 合作伙伴社区培训资源开始使用了解概述自学培训网络研讨会文档路线图支持概述问题提供反馈博客商业智能主题社区概述论坛库提交观点活动用户组社区博客登录免费试用立即购买更多搜索登录免费试用立即购买 data data 数据可视化工具评估提示有很多数据可视化工具可供选择，选择正确的工具看似很难，实际并非如此。其实只需要遵循一些基本指导原则，就能取得成功。首先，确立需求和目标组织拥有的商业智能 (BI) 工具应该能够从浩如烟海的数据中提取出简练易行的见解，包括 KPI、指标和其他关键点。之后，再由数据可视化工具将这些见解转换为有吸引力的可视演示文稿。关于数据可视化，要认识到一个基本事实，那就是仅仅拥有精美的设计和美观的图形是不够的，能够清晰地传达信息才是关键。如果简单的饼图或条形图所传达的信息比美观的信息图更加清晰，那么人们可能会更认可单调图像的有效性。数据可视化工具的终极目标就是，同时实现惊艳的视觉体验和清晰的消息传递。在评估不同的工具时，请牢记这一点。首先概述一下您希望实现的目标：首先针对您所要传达的信息和自身需求制定明确的目标。您需要罗列必须处理的不同数据点并设置优先级，以便了解哪些数据点最为重要。接下来，以尽可能简单的语句来概括出您期望数据能够反映的信息，并做记录。然后，继续以这一语句作为参考点，来评估不同的数据可视化软件选项。然后确定您需要的功能优秀的数据可视化工具和软件能够通过简单、直观的仪表板界面生成各种不同的图表、图形和映射类型。不过，选择能够满足组织日常的灵活性需求和功能需求的工具也非常重要。您可能会因为某个特定项目或具体需求而开始搜索解决方案，但请务必从全局出发，思考一下您所选择的解决方案是否能够在未来数月乃至数年内继续提供价值。明确这一点后，请确保选择能够让您即时改变可视化效果的工具。请核实该工具是否支持 BI 和分析灵活性，以及是否包含 ERP 功能。此外，大多数工具都已经不再需要数据库专业知识，但最好能够确认该工具是否如此。最后，安全性和合规性也不容忽视。由于数据可视化工具能够访问公司的所有数据，您需要寻找支持诸如行业标准身份验证方法、站点角色和用户权限等事项的解决方案。此外，还应核实一下工具是否符合 SOX、SOC 和 ISAE 标准。要优化长期价值，在选择工具时：拥有分析灵活性。包含 ERP 功能。不需要数据库专业知识。具有安全功能，并满足合规性和治理要求。请务必考虑您的数据来源每个组织都会使用其可视化工具来查询不同位置的数据，因此请确保您正在评估的选项支持广泛的输入源。输入源应包括 SQL 和 NoSQL 等基本格式以及第三方数据源。除了您的公司使用的其他业务平台之外，该工具还必须能够访问来自电子邮件市场营销系统以及客户关系管理 (CRM) 应用程序的信息。针对大数据选择可视化工具也变得越来越重要。因此，如果您的组织有需要，就必须选择能够支持 Hadoop（一种在服务器群集上处理大量数据的开源大型数据框架）的工具。考虑您的可视化效果的复杂度虽然所有可视化工具都支持创建能够填充数据的图像，但最终成品的质量、复杂度和艺术价值可能会有很大差异。多数工具使用的基本模板都至少能够支持创建简单的图形。这也许已经能够满足需求。不过，有些解决方案使用的模板可能更胜一筹，能够创建更复杂的自定义信息图或交互式可视化内容，从而对您的受众产生更深远的影响。在评估不同的选择时，请牢记这些选项。考虑的数据可视化类型需求越全面，对所选择的工具就会越满意。通过提出以下问题来评估可视化复杂度：基本模板是否足以满足需求？您是否需要自定义信息图或交互式图像？哪些因素会对您的受众产生符合预期的影响？协作是关键支持与团队成员乃至组织外的人员进行协作，这也是数据可视化工具的强大功能之一。因此，您要寻找的工具必须能够兼容团队目前使用的工具套件，同时还能够提供可实时更新、可从任何浏览器访问的基于云的仪表板。这样，无论您（或其他人）在何处工作、使用何种设备，都将能够通过同一个仪表板进行协作，从而获得满意的最终成果。请确保您的最终产品可以按您需要的方式发布在创建完演示文稿后，必须确保您制作的可视化内容可以发布并整合到正确的消息渠道中。例如，如果您要发布到网页、团队网站或应用，请确保您选择的工具支持导出代码片段（可轻松复制粘贴到站点或可通过开放 API 进行集成）。或者，如果您要发布到在线新闻文章或幻灯片，则需要确保它支持常见的平面图形文件格式，如 JPG、SVG 和 PDF。同样，寻找可支持将视觉对象嵌入应用、门户和文档的解决方案也很重要。发布格式类型时也要考虑到临时失能、情境失能和永久失能的用户。因此，请务必寻找还能够满足这类用户需求的数据可视化工具。要成功发布，请选择这样的工具：支持导出代码片段，以便发布到网站。可创建 JPG、SVG 和 PDF 等平面图形文件格式。允许将视觉对象嵌入应用、门户和文档中。面向所有用户开放。使用 Microsoft Power BI 对数据进行可视化了解这一强大的数据可视化工具如何通过所有人都可访问的信息丰富、引人注目的视觉对象来发现数据中隐藏的见解。开始免费使用从评估可靠的数据可视化工具开始您可以通过了解 Microsoft Power BI，测试一下刚学到的评估技能。快速做出明智决策。通过具有惊艳视觉效果的报告来连接、探索您的数据并对其进行建模。Power BI 不但支持您实现所有这些目标，而且可以轻松地与其他工具（如 Microsoft Excel）集成。评估 Power BI sock-call sock-chat sock-contact 联系销售人员与销售人员聊天办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）立即聊天请求我们联系您让 Power BI 销售专家联系您。发送请求致电销售人员办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）致电 400-8206-069 Power Platform 概述 Power BI Power Apps Power Pages Power Automate Power Virtual Agents 登录注册浏览解决方案合作伙伴咨询服务下载 Power BI Desktop Power BI 移动版 Power BI 报表服务器查看所有下载了解引导式学习文档支持社区提供反馈网络研讨会开发人员博客新闻稿 © 2024 Microsoft 关注 Power BI 隐私和 Cookie 管理 Cookie 使用条款商标中文(简体) العربية čeština dansk Deutsch (Österreich) Deutsch (Schweiz) Deutsch (Deutschland) Ελληνικά English (Australia) English (Canada) English (Cyprus) English (UK) English (Ireland) English (India) English (Malaysia) English (New Zealand) English (Singapore) English (US) English (South Africa) español (España) español (México) suomi français (Belgique) français (Canada) français (Suisse) français (France) עברית magyar italiano (Svizzera) italiano (Italia) 日本語 한국어 norsk bokmål Nederlands (België) Nederlands (Nederland) polski português (Brasil) português (Portugal) русский svenska ไทย Türkçe 中文(简体) 中文(繁體) blog chat blog chat contact Power BI“联系销售人员”小组件与销售人员聊天联系销售人员 400-8206-069 办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）关闭 × 是否需要帮助？与 Microsoft 销售专家聊天，获得 Power BI 相关问题解答。立即聊天不，谢谢

实战探究：用Power BI进行数据分析与可视化-腾讯云开发者社区-腾讯云

：用Power BI进行数据分析与可视化-腾讯云开发者社区-腾讯云海拥实战探究：用Power BI进行数据分析与可视化关注作者腾讯云开发者社区文档建议反馈控制台首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动文章/答案/技术大牛搜索搜索关闭发布登录/注册首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网海拥首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网社区首页 >专栏 >实战探究：用Power BI进行数据分析与可视化实战探究：用Power BI进行数据分析与可视化海拥关注发布于 2023-08-09 17:33:303250发布于 2023-08-09 17:33:30举报文章被收录于专栏：全栈技术全栈技术前言在当今数据驱动的世界中，数据分析和可视化成为了业务决策的重要工具。Power BI作为一款强大的商业智能工具，能够帮助用户从原始数据中提取有价值的信息，并通过丰富的可视化展示方式，帮助用户更好地理解数据背后的故事。本文将带您走进Power BI的世界，一步步进行数据分析与可视化的实战操作，为您展示其魅力与实用性。数据准备与导入在开始任何数据分析项目之前，首先需要准备好数据源。Power BI支持从各种数据源导入数据，包括Excel、CSV、数据库等。本例中，我们以一个销售数据的CSV文件为例进行演示。通过Power BI的“获取数据”功能，选择适当的数据源，连接到数据并将其导入Power BI工作区。在Power BI中，数据的导入非常简便。以下是导入CSV文件的示例代码：let

Source = Csv.Document(File.Contents("C:\Path\To\Your\File.csv"),[Delimiter=",", Columns=10, Encoding=1252, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),

#"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true])

#"Promoted Headers"复制数据清洗与转换导入数据后，往往需要进行数据清洗与转换以满足分析需求。Power BI内置了强大的数据转换工具，如数据筛选、列合并、数据格式调整等。在数据转换过程中，可以使用Power Query编辑器对数据进行逐步处理，确保数据的质量和准确性。假设我们需要处理日期数据。以下代码演示了如何将文本日期转换为日期类型：let

#"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Previous Step",{{"DateColumn", type date}})

#"Changed Type"复制创建数据模型在Power BI的数据模型视图中，可以通过拖拽关联字段来建立表之间的关系。数据准备完成后，接下来需要创建数据模型。数据模型是Power BI分析的核心，它将不同表之间的关系进行定义，并且可以进行计算列、度量等的定义。通过Power BI的“数据模型视图”，您可以轻松地建立各种关系，使数据之间的联系更加清晰明了。可视化设计与交互有了数据模型，接下来就是设计各种可视化图表来展示数据的洞察力。Power BI提供了丰富的可视化选项，包括柱状图、折线图、饼图、地图等。通过将这些图表拖拽到报表视图中，您可以根据需要调整图表样式、颜色等，以及添加交互式功能，例如切片器、筛选器，让用户可以根据需要自由探索数据。以下是创建柱状图和切片器的示例代码：let

Source = // 数据源代码,

#"Filtered Data" = // 数据清洗代码,

#"Grouped Data" = Table.Group(#"Filtered Data", {"Category"}, {{"TotalSales", each List.Sum([Sales]), type number}}),

#"Sorted Data" = Table.Sort(#"Grouped Data",{{"TotalSales", Order.Descending}}),

#"Converted to Table" = Table.FromList(#"Sorted Data"[Category], Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error),

#"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(#"Converted to Table",{{"Column1", "Category"}}),

#"Merged Queries" = Table.NestedJoin(#"Renamed Columns", {"Category"}, #"Sorted Data", {"Category"}, "Sorted Data", JoinKind.Inner),

#"Expanded Sorted Data" = Table.ExpandTableColumn(#"Merged Queries", "Sorted Data", {"TotalSales"}, {"TotalSales"})

#"Expanded Sorted Data"复制发布与共享完成报表的设计后，您可以将其发布到Power BI服务中，以便与团队或客户共享。Power BI服务提供了在线查看、互动和共享报表的功能，您可以设置权限，控制谁可以查看和编辑报表。同时，您还可以将报表嵌入到网站、应用程序中，实现更广泛的信息传播。总结通过本文的实战演示，我们深入了解了如何使用Power BI进行数据分析与可视化。从数据准备到报表设计，每个步骤都展示了Power BI强大的功能和易用性。借助Power BI，用户可以从海量数据中提取有价值的信息，为业务决策提供支持，同时通过生动的可视化效果更好地传达数据背后的故事。无论是初学者还是经验丰富的分析师，Power BI都是一个值得掌握的重要工具。开始您的数据分析与可视化之旅吧！本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。原始发表：2023-08-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除前往查看数据分析bi报表可视化数据本文分享自作者个人站点/博客前往查看如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！数据分析bi报表可视化数据评论登录后参与评论0 条评论热度最新登录后参与评论推荐阅读LV.关注文章0获赞0目录前言数据准备与导入数据清洗与转换创建数据模型可视化设计与交互发布与共享总结相关产品与服务腾讯云 BI腾讯云 BI（Business Intelligence，BI）提供从数据源接入、数据建模到数据可视化分析全流程的BI能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。系统采用敏捷自助式设计，使用者仅需通过简单拖拽即可完成原本复杂的报表开发过程，并支持报表的分享、推送等企业协作场景。免费体验产品介绍产品文档腾讯云BI新客户特惠专场，首月1.4折低至6.6元

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数据分析工具和软件的优势 | Microsoft Power BI

数据分析工具和软件的优势 | Microsoft Power BI Skip to main content Power BI 取消概述什么是 Power BI 为什么要使用 Power BI 客户案例数据视觉对象安全性浏览引导式教程产品 Power BI Desktop Power BI Pro Power BI Premium Power BI 移动版 Power BI Embedded Power BI 报表服务器定价解决方案 Azure + Power BI Microsoft 365 + Power BI Dynamics 365 + Power BI 按行业能源医疗保健制造媒体零售对于分析师对于 IT 对于开发人员概述嵌入式分析 Power BI 视觉对象自动化文档社区合作伙伴合作伙伴概述解决方案合作伙伴 BI 专业合作伙伴 Power BI CSO Fabric 合作伙伴社区培训资源开始使用了解概述自学培训网络研讨会文档路线图支持概述问题提供反馈博客商业智能主题社区概述论坛库提交观点活动用户组社区博客登录免费试用立即购买更多搜索登录免费试用立即购买 data data 数据分析工具的 5 大优势数据分析工具和报告软件可将非结构化数据转化为易于理解的见解，以推动做出更佳的业务决策。这些工具可通过以下五种方式来让您的业务受益。 1. 利用分析工具帮您准备数据分析的第一步始终是收集数据，然后进行数据准备，以供进行研究和解释。许多组织在开始分析数据之前，依赖于分析师来手动合并和打包数据。但是，即使非常小心地纳入所有相关数据，手动过程仍有可能丢失重要信息或无意中包含不正确的数据。利用互联数据获取更佳结果利用数据分析软件可以在一个视图中聚合自助服务和企业数据，即使这些数据来自多个地方。请确保您选择的报告工具能够将所有数据源整合在一起，包括 Excel 查询和数据建模。在将您需要的所有数据集中到一个位置之后，综合数据分析工具可以高效地对其进行清理，以确保其完整、准确、最新、格式正确，并且没有重复或不相关的信息。这样将为您的分析师节省很多时间。从大数据报告中挖掘意义现在，公司的数据量和数据种类不断增长，每天生成数据的速度也在加快，这就需要快速和清晰的分析。以可扩展为目标而设计的数据分析工具能够以传统数据库无法实现的方式来处理大数据。如果您需要纳入多个来源涌入的信息，那么分析大量数据集也会非常具有挑战性。数据分析工具可帮助您解释有关广泛主题的大量数据，例如当前市场趋势或客户细分的偏好。 2. 用直观生动的形式展示数据可视化是数据分析工具各种功能的基础，因为它们将您的复合数据转化为有用的业务信息。数据可视化统一数据，将其转化为引人入胜的故事，并提升对业务绩效的了解。它们还可以充当强大的助手，说服您组织中的其他人参加最佳行动课程。利用报告软件中的故事分享功能增强决策能力在富有吸引力的可视化显示中生动展现数据，便于您的所有同事都能更轻松地理解复杂信息、发现关键见解并做出更佳的决策。利用数据可视化工具可以：利用预先构建的模板创建您的可视化表示形式。添加图像、文本、颜色和令人难忘的设计元素。利用图表、图形、数据透视表和摘要视图阐明您的分析。揭示人们可能难以看出的趋势和模式。跟踪财务进度可视化工具还将数据整合到仪表板中，以显示销售收入和市场营销绩效等领域的关键绩效指标 (KPI)。利用这些报告软件工具可以为特定部门或特定分析自定义和刷新仪表板，从而概要了解如何制定策略。利用 AI 获取更深入的见解在研究数据分析软件时，应寻找融合了人工智能 (AI) 和机器学习的工具。这些工具有助于您的项目协作者和公司了解过去的表现，据此对未来进行预测，并主动制定计划。更全面地了解客户个性化预测分析有助于您更全面地了解客户，从而更高效且更有效地与客户接触。这些增强型分析使用 AI 和机器学习，通过分析不同群体客户的行为和偏好历史数据，帮助企业预测未来的市场需求。一些数据分析软件提供不需要任何代码训练或经验的预测性 AI 功能，使组织中的更多人可以使用它们。这有助于非技术业务专业人员准备数据并提取有价值的客户见解。此外，也能使技术专业人员受益，他们能够更快地完成这些工作。受益于高级 AI 数据科学家和机器学习工程师利用高级统计分析可以制作高级数据模型、构建更出色的视觉对象、从数据中了解更多信息以及增强规划能力。R 开源编程语言支持此类 AI 功能。 4. 分享商业智能在您和您的协作者从数据可视化对象中获得见解后，报告软件可帮助您与组织内外的人员分享您的商业智能。报告软件是数据分析工具包的一部分，利用该软件可以高效地发布您的发现、嵌入视觉对象，以及为需要查看您的报告的人员分配权限。此外，还将简化报告分发、维持版本控制并避免产生脱机副本。创建和分发自定义报告根据为您的业务自定义的格式和布局主题，自行制作报告。利用报告软件，您还可以按照最适合自身沟通的方式来发布内容，例如按照表格格式制作的分页式静态或交互报告。您也可以优化报告，使其便于在移动设备上打开和阅读。指定您希望发布特定类型的报告的频率，例如每周或每月一次。或者提供临时自助服务报告，用于在人们需要特定问题的答案时回答这些问题。报告软件的一大优势是它可以将整个公司的分析师创建的报告分发给大量收件人。 5. 保护数据在考虑连接来自多个来源的大量数据并在随后发布商业智能时，您可能会担心安全性问题。寻找的数据分析工具应具有可保护客户数据的安全措施，并应具有加密密钥用于在传输过程中保持敏感数据私密性。具有内置保护功能的数据分析工具可阻止对数据构成威胁的有风险活动，从而使您受益。当您共享报告时，这些工具可以通过发布到单独的工作区，来提供工作区级别的安全性。这些工具还通过限制行级别的数据访问，并允许您在需要的位置设置更宽泛的访问控制，来实现行级别安全性。您选择的工具应允许您使用在后台工作的治理功能来分析数据。另外还应确保您的工具可帮助您遵守行业的标准、监管控制和认证，例如 IL6、FedRamp、HIPAA 和 FINRA。使用 Power BI 提供更深入的见解借助数据分析和报告工具 Microsoft Power BI，推进战略决策的制定。快速生成关键见解，并通过仪表板、报表和其他交互式可视化效果进行共享。免费试用详细了解数据分析工具和报告软件的好处通过探索 Microsoft Power BI，了解数据分析工具和报告软件可以通过哪些方式为您的组织带来帮助，并且您可以免费试用。探索 Power BI sock-call sock-chat sock-contact 联系销售人员与销售人员聊天办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）立即聊天请求我们联系您让 Power BI 销售专家联系您。发送请求致电销售人员办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）致电 400-8206-069 Power Platform 概述 Power BI Power Apps Power Pages Power Automate Power Virtual Agents 登录注册浏览解决方案合作伙伴咨询服务下载 Power BI Desktop Power BI 移动版 Power BI 报表服务器查看所有下载了解引导式学习文档支持社区提供反馈网络研讨会开发人员博客新闻稿 © 2024 Microsoft 关注 Power BI 隐私和 Cookie 管理 Cookie 使用条款商标中文(简体) العربية čeština dansk Deutsch (Österreich) Deutsch (Schweiz) Deutsch (Deutschland) Ελληνικά English (Australia) English (Canada) English (Cyprus) English (UK) English (Ireland) English (India) English (Malaysia) English (New Zealand) English (Singapore) English (US) English (South Africa) español (España) español (México) suomi français (Belgique) français (Canada) français (Suisse) français (France) עברית magyar italiano (Svizzera) italiano (Italia) 日本語 한국어 norsk bokmål Nederlands (België) Nederlands (Nederland) polski português (Brasil) português (Portugal) русский svenska ไทย Türkçe 中文(简体) 中文(繁體) blog chat blog chat contact Power BI“联系销售人员”小组件与销售人员聊天联系销售人员 400-8206-069 办公时间为星期一至星期五上午 9 点至下午 6点（中国标准时间）关闭 × 是否需要帮助？与 Microsoft 销售专家聊天，获得 Power BI 相关问题解答。立即聊天不，谢谢

使用 Power BI 实现高级数据可视化技术 - Training | Microsoft Learn

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使用 Power BI 实现高级数据可视化技术

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体验开发 Power BI 数据模型与创建报表和仪表板，并熟悉 DirectQuery 存储模式。

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了解高级数据可视化概念

创建具有凝聚力的非独占高效 Power BI 报表，以有效传达结果。

使用 Power BI 实时监视数据

介绍如何使用自动页面刷新、实时仪表板和分页报表中的自动刷新在 Power BI 中进行实时分析。

创建分页报表

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Power BI 中的可视化效果类型 - Power BI | Microsoft Learn

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Power BI 中的可视化效果类型

项目

10/27/2023

18 个参与者

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本文内容

适用范围： Power BI Desktop Power BI 服务

本文列出了 Power BI 中可用的可视化效果。我们将添加新的可视化效果，请继续关注！

同时可以浏览 Microsoft AppSource，上面有不断扩增的 Power BI 视觉对象列表。可以下载这些视觉对象并在自己的仪表板和报表中使用。有创造性的点子？了解如何创建并将自己的视觉对象添加到此社区网站。

Power BI 中的可视化效果

所有这些可视化效果可以被添加到 Power BI 报表、在问答中指定和固定到仪表板。

分区图：基本（分层）和堆积

基本分区图是在折线图的基础上增加了坐标轴和填充的线之间的区域。分区图强调变化随时间推移的度量值，可以用于吸引人们关注某个趋势间的总值。例如，可以在分区图中绘制表示随时间推移的利润的数据以强调总利润。

有关详细信息，请参阅基本分区图。

条形图和柱形图

条形图是查看跨不同类别的特定值的标准格式。

卡片

多行

多行卡片显示一个或多个数据点，每行一个。

单个数字

单个数字卡片显示单个事实、单个数据点。有时在 Power BI 仪表板或报表中想要跟踪的最重要的信息就是一个数字，例如总销售额、同比市场份额或商机总数。

有关详细信息，请参阅创建卡片（大数字磁贴）。

组合图

组合图将柱形图和折线图结合在一起。通过将两个图表合并为一个图表可以进行更快的数据比较。组合图可以具有一个或两个 Y 轴，因此请务必仔细查看。

组合图适用情况：

如果有 X 轴相同的折线图和柱形图。

若要比较值范围不同的多个度量值。

若要在一个视觉对象中说明两个度量值之间的关联。

若要检查一个度量值是否满足另一个度量值定义的目标。

若要节省画布空间。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的组合图。

分解树

通过分解树视觉对象，可以在多个维度之间实现数据的可视化。它可自动聚合数据，并按任意顺序向下钻取到各个维度中。它也是一种人工智能 (AI) 可视化效果，因此可以要求它查找下一个维度，以根据特定条件向下钻取。这使它成为具体探索和执行根本原因分析的有用工具。

圆环图

圆环图类似于饼图。它们显示部分与整体的关系。唯一的区别是中心为空，因而有空间可用于标签或图标。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的圆环图。

漏斗图

漏斗图用于可视化包含阶段和从一个阶段按顺序流到下一个阶段的项目的流程。一个示例是从潜在顾客开始，以采购履行结束的销售过程。

例如，销售漏斗图可跟踪各个阶段的客户：潜在客户 > 合格的潜在客户 > 预期客户 > 已签订合同的客户 > 已成交客户。你可以一眼看出漏斗形状传达了你跟踪的流程的健康状况。

漏斗图的每个阶段代表总数的百分比。因此，在大多数情况下，漏斗图的形状类似于一个漏斗 -- 第一阶段为最大值，每个后一阶段的值都小于其前一阶段的值。梨形漏斗图也很有用 -- 它可以识别流程中的问题。但是通常第一阶段，“进入”阶段为最大值。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的漏斗图。

仪表盘

径向仪表盘有一个圆弧，并且显示单个值，该值用于衡量针对目标的进度。使用直线（针）表示目标或目标值。使用明暗度表示针对目标的进度。表示进度的值在圆弧内以粗体显示。所有可能的值沿圆弧均匀分布，从最小值（最左边的值）到最大值（最右边的值）。

在上面的示例中，我们是汽车零售商，需要跟踪销售团队每月的平均销量。我们的目标是 200,000，用针的位置表示。可能的最小平均销量为 100,000，我们已将最大值设为 250,000。蓝色显示本月的平均销量接近 $180,000。幸运的是，我们仍有一周的时间来实现这一目标。

径向仪表适用情况：

若要显示在实现目标方面的进度。

若要表示百分比度量值（如 KPI）。

若要显示一个度量值的运行状况。

显示可以快速扫描和理解的信息。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的仪表图。

关键影响因素图表

关键影响因素图表显示所选结果或值主要参与者。

关键影响因素是一个不错的选择，有助于你了解影响关键指标的因素。例如，是什么影响客户再次下订单或去年 6 月份为什么有那么高的销售额。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的关键影响因素图表

KPI

关键绩效指标 (KPI) 是一个视觉提示，用于传达针对可度量目标已完成的进度。

当存在以下情况时，KPI 是一个不错的选择：

要衡量进度（我是超前了还是落后了？）。

要衡量与指标的距离（我提前或落后了多少？）。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的 KPI。

折线图

强调一系列值的整体形状，通常以时间的推移来显示。

地图

基本地图

使用基本地图可将分类和定量信息与空间位置相关联。

有关详细信息，请参阅映射视觉对象的提示和技巧。

ArcGIS 地图

ArcGIS 地图和 Power BI 的结合将超越地图点表示法的地图绘制技术提升到全新水平。可以使用“基本地图”、“位置类型”、“主题”、“符号样式”和“引用层”选项，创建极具描述性的地图视觉对象。将地图上的权威数据层（如人口普查数据）与空间分析相结合，可以让用户更深入地了解视觉对象中的数据。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的 ArcGIS 地图。

Azure 地图

提示

用于将分类和定量信息与空间位置相关联。

有关详细信息，请参阅 Power BI Azure Maps 视觉对象。

着色地图（等值线图）

着色地图使用明暗度、颜色或图案来显示不同地理位置或区域之间的值在比例上有何不同。使用从浅（不太频繁/较低）到深（较频繁/较多）的明暗度快速显示这些相对差异。

提示

颜色越深表示值越大。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的着色地图。

形状映射

形状地图使用颜色比较地图上的区域。形状地图无法在地图上显示数据点的精确地理位置。相反，其主要目的是通过不同方式对地图上的区域着色来显示这些区域的相对比较。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的形状图。

Matrix

矩阵视觉对象是一种支持渐变布局的表视觉对象类型（请参阅本文中的表）。表支持两个维度，但使用矩阵，可以更轻松地跨多个维度有目的地显示数据。通常，报表设计器在报表和仪表板中包括矩阵，以便使用户可以选择矩阵中的一个或多个元素（行、列、单元格）以在报表页上交叉突出其他视觉对象。

提示

矩阵自动聚合数据，并能够实现向下钻取数据。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的 Matrix 视觉对象。

饼图

饼图显示部分与整体的关系。

Power Apps 视觉对象

报表设计器可以创建一个 Power App，并将其作为视觉对象嵌入到 Power BI 报表中。使用者可以在 Power BI 报表中与该视觉对象进行交互。

有关详细信息，请参阅向报表添加 Power Apps 视觉对象。

问答视觉对象

提示

与仪表板上的问答体验相似，借助“问答”视觉对象，可以使用自然语言提出有关数据的问题。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的问答视觉对象。

R 脚本视觉对象

提示

使用 R 脚本创建的视觉对象通常称为“R 视觉对象”，它可以借助 R 丰富的分析和可视化效果功能来呈现高级数据整理和分析（如预测）。R 视觉对象可以在 Power BI Desktop 中创建，并发布到 Power BI 服务。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的 R 视觉对象。

带状图

功能区图表显示具有最高排名（最大值）的数据类别。功能区图表能够高效地显示排名变化，并且会在每个时间段内始终将最高排名（值）显示在最顶部。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的功能区图。

散点图

散点图、气泡图和点图

散点图始终具有两个数值轴以显示水平轴上的一组数值数据和垂直轴上的另一组数值数据。图表在 x 和 y 数值的交叉处显示点，将这些值单独合并到各个数据点。这些数据点可能会在水平轴上均匀分布或不均匀分布，具体取决于数据。

气泡图将数据点替换为气泡，用气泡大小表示数据的其他维度。

散点图和气泡图还可以有播放轴，该轴可以显示一段时间的更改。

点图类似于气泡图和散点图，只不过它可以沿 X 轴绘制数值或分类数据。此示例恰好使用正方形而不是圆形，并沿 X 轴绘制销售额。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的散点图。

高密度散点图

根据定义，对高密度数据进行采样，以快速合理地创建能响应交互操作的视觉对象。高密度采样使用的算法可消除重叠点，并确保数据集中的所有点都会在视觉对象中进行表示。它不只是绘制数据的代表性示例。

这可确保将整体数据集中重要点的响应、表示和清楚保存以最佳方式组合。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的高密度散点图。

切片器

切片器是可以用于筛选页上的其他视觉对象的独立图表。切片器有许多不同格式（类别、范围、日期等），可以进行格式设置以便可以选择仅仅一个、许多或所有可用值。

对于以下情况，切片器是一个不错的选择：

在报表画布上显示常用或重要的筛选器，用以简化访问。

更轻松地查看当前筛选的状态，而无需打开下拉列表。

按数据表中不需要的和隐藏的列进行筛选。

通过将切片器置于重要视觉对象旁边，创建更具重点的报表。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的切片器。

智能叙述

智能叙述向报表添加文本，以指出趋势、关键要点，并添加解释和上下文。文本可帮助用户了解数据，并快速识别重要发现。

有关详细信息，请参阅创建智能叙述摘要。

独立图像

独立图像是已添加到报表或仪表板的图形。

有关详细信息，请参阅 Add an image widget to a dashboard（将图像小组件添加到仪表板）。

表

表是以逻辑序列的行和列表示的包含相关数据的网格。它可能还包含标头和合计行。表格可以进行数量比较，可以在其中查看单个类别的多个值。例如，该表显示了类别的五个不同的度量值。

在以下情况下选择表是不错的选择：

若要查看并比较详细数据和精确值（而不是视觉对象表示形式）。

若要以表格格式显示数据。

若要按类别显示数值数据。

有关详细信息，请参阅使用 Power BI 中的表。

树状图

包含带颜色的矩形的图，用矩形大小表示值。具有层次结构，主矩形内可以嵌套矩形。根据要度量的值分配每个矩形内部的空间。矩形从左上方（最大）到右下方（最小）按大小排列。

当存在以下情况时，树状图是一个不错的选择：

若要显示大量的分层数据。

如果条形图无法有效处理大量值。

若要显示每个部分与整体之间的比例。

若要跨层次结构中的每个类别级别显示度量值的分布模式。

若要使用大小和颜色编码来显示属性。

若要发现模式、离群值、最重要影响因素和异常。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的树状图。

瀑布图

瀑布图显示在值增加或减少时的动态总值。该图对于了解一系列正值和负值更改如何影响初始值（例如，净收益）很有用。

列使用颜色编码，因此可以快速区分增加和减少。初始值列和最终值列通常从水平轴开始，而中间值为浮动列。由于该图的外观，瀑布图也被称为桥图。

瀑布图适用情况：

若要跨时间或不同类别更改度量值。

若要审核对总计值有贡献的主要更改。

若要通过显示各种收入来源来绘制公司的年利润图，并计算出总利润（或损失）。

显示一年开始和结束时公司的员工总数。

直观呈现每月的收支情况以及帐户的动态平衡。

有关详细信息，请参阅 Power BI 中的瀑布图。

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Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析

作者:

王国平

出版社:

电子工业出版社

出版年: 2018-2-1

页数: 280

定价: 59.00元

装帧: 平装

ISBN: 9787121333132

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