《Power BI视觉化终极指南》
《Power BI视觉化终极指南》解密
介绍
Power BI已经成为数据科学领域中一种强大的工具，使企业能够制定基于数据驱动洞察的明智决策。由Microsoft开发的Power BI可视化工具使用户能够将数据以视觉方式呈现，并在组织层级间无缝传播洞察结果。它能够无缝嵌入应用程序或网站，并与广泛的数据源建立连接，这一点非常值得注意。
毫无疑问，数据科学领域中的一个重要方面是数据可视化实践。这涉及到以图形方式阐明信息和数据，其中图表、图形和地图等视觉元素起着关键作用。通过利用这些视觉工具，数据可视化使数据更易理解，并以极佳的可访问性帮助识别趋势、异常值和模式。在本质上，Power BI是一种关键工具，其熟练地将原始数据转化为视觉连贯的叙述，从而提高对复杂数据集的普遍理解能力。
了解Power BI可视化
Power BI可视化是使用Power BI以图形方式表示数据的过程。它帮助以更简单和直观的格式展示复杂的数据集。Power BI可视化至关重要，因为它允许用户理解复杂的概念或发现在文本数据中可能不明显的新模式。
Power BI可视化的好处是多方面的。它使用户能够与数据互动，深入了解图表和图形以获取更多细节，并与他人创建和共享报告。它还允许用户创建个性化的仪表板，以独特的360度视角看待他们的业务。
Power BI可视化的类型
Power BI提供了多种可视化方式，每种方式都设计用于以不同的方式呈现数据。
A. 图表
图表是Power BI中以图形方式表示数据的方式。使用它们可以简化复杂的数据集，使数据更易于理解和解释。Power BI提供了各种类型的图表，每种适用于不同类型的数据和不同的数据可视化任务。
1. 面积图
Power BI中有两种主要类型的面积图：
基本面积图
这是最常见的面积图类型。它将数据点显示为一条线，线与轴之间的区域填充有颜色。基本面积图有助于显示随时间变化的趋势或比较不同类别的数据。
堆叠面积图
堆叠面积图显示多个类别的数据相互堆叠。这种图表类型有助于显示不同类别对整体的贡献。
主要特点
面积图具有几个关键特点，使它们在数据可视化中非常有用：
- 它们易于阅读和理解。使用颜色和阴影使得数据的趋势和模式易于看清。
- 它们可用于显示随时间变化的趋势。通过使用时间轴，可以轻松地看到数据随时间的变化。
- 它们可用于比较不同类别的数据。通过堆叠数据，可以轻松地看到不同类别对整体的贡献。
- 它们可用于创建组合图。组合图将多种类型的图表（如面积图和线图）结合起来，以展示数据的不同方面。
- 它们具有交互性。您可以点击图表的不同部分来过滤数据并查看更多细节。
局限性
尽管区域图有许多优点，但它们也有一些局限性：
- 当数据点较多时，阅读起来可能会很困难。这是因为线条和颜色可能开始混合在一起。
- 它们并不总是展示精确数值的最佳选择。这是因为数据点不像柱状图或线图上的数据点那样易于看到。
- 如果数据未正确缩放，它们可能会产生误导。这是因为图表的面积会给人一种数据比实际更重要的印象。
选择合适的区域图类型
使用最合适的区域图类型将取决于您的具体数据和需求。以下是一些考虑因素：
- 您拥有的数据点数量。如果您有很多数据点，您可以选择使用基本区域图或具有较少类别的堆积区域图。
- 您拥有的数据类型。如果您的数据是连续的，您可以使用线图或区域图。如果您的数据是分类的，您可以使用柱状图或柱形图。
- 您的图表目的。如果您想展示随时间变化的趋势，您将希望使用线图或区域图。如果您想比较不同的数据类别，您将希望使用柱状图或柱形图。
区域图是一种多功能工具，可用于可视化各种数据。通过了解不同类型的区域图及其局限性，您可以选择适合您需求的正确的图表。
2. 柱状图
定义
柱状图是Power BI中最基本和广泛使用的可视化之一。它们是一种简单而有效的显示分类数据的方式，允许用户在不同类别之间进行比较和分析数据。柱状图非常适合展示数值较小的定量数据，因此适用于多种用途，例如比较销售数据、分析客户人口统计信息和可视化绩效指标。
柱状图类型
Power BI提供了几种不同的柱状图类型，每种类型都适用于不同的需求和功能：
- 分组柱状图：这是最常见的柱状图类型，其中柱子按类别分组，便于在同一类别内比较值。
- 堆叠柱状图：在这种图表中，柱子垂直堆叠，表示每个类别对总值的贡献。这对于显示整体构成和识别占主导地位的类别很有用。
- 100%堆叠柱状图：与堆叠柱状图类似，柱子始终合计为100％，非常适合显示百分比和比例。
关键特点
- 易于理解：柱状图简单易懂，适合广大观众，即使是数据素养有限的人。
- 比较效果好：柱状图非常适合比较不同类别的值，使用户能够快速识别关系和趋势。
- 自定义选项：Power BI为柱状图提供各种自定义选项，包括更改颜色、添加标签、格式化轴线和实施条件格式。
- 交互性：柱状图具有交互性，允许用户通过悬停在柱子上、筛选类别和深入了解详情等方式进一步探索数据。
局限性
- 数据量有限：当处理大量类别时，柱状图会变得混乱且难以解释。
- 关注绝对值：柱状图主要关注绝对值，这使得可视化相对变化或比例变得具有挑战性。
- 数据类型有限：柱状图最适用于离散的、数值型的数据，可能不适合呈现连续数据或复杂关系。
总体而言，柱状图是 Power BI 中用于数据分析和可视化的强大而多功能的工具。由于其简单性、比较的效果以及各种自定义选项，柱状图仍然是任何希望有效传达数据洞察力的人士的首选。
3. 折线图
定义
Power BI 使用折线图来直观地表示由直线连接的数据点。用户可以使用它来可视化随时间或在类别之间变化的趋势和模式，因此非常适用于连续数据，如时间序列数据、股市趋势、销售数据等。
Power BI 中的折线图类型
- 单线折线图：显示单个指标随时间或类别的趋势。
- 多线折线图：比较多个指标随时间或类别的趋势。
- 双轴折线图：将具有不同刻度的两个折线图组合在一起，可以比较不同刻度之间的趋势。
- 阶梯折线图：使用水平和垂直步骤连接数据点，而不是平滑线条，有助于突出离散值的变化。
- 填充折线图：使用颜色填充线条下方的区域，强调变化的幅度。
关键特性
- 易于理解和解释：折线图是一种熟悉且直观的可视化趋势的方式，使其适用于广泛的受众。
- 突出趋势和模式：线条可帮助识别数据中的趋势、增长、降低以及季节性。
- 比较多个指标：多线折线图可同时比较多个指标，揭示它们之间的关系和互动。
- 自定义选项：Power BI 提供各种自定义选项，以调整折线图以满足特定需求，包括格式化线条、添加标记、自定义坐标轴和添加注释。
- 交互功能：Power BI 中的折线图是交互式的，允许用户悬停在数据点上查看详细信息、筛选数据并探索特定的时间段或类别。
局限性
- 仅适用于连续数据：折线图不适用于分类数据或具有较大间隔的数据。
- 多条线的拥挤：多线折线图在有太多线条时可能会变得混乱和难以解释。
- 显示细节的能力有限：折线图主要关注趋势，可能不适合揭示具体数据点的细节或异常值。
- 可能产生误解：根据刻度和格式，折线图有时可能会导致趋势的误解。
4. 饼图
定义
饼图是一个被划分成扇形的圆形图表，每个扇形代表一个数据类别，其大小对应于它在整体中所占的百分比。饼图最适用于可视化具有少量类别（理想情况下为5-7个）的数据，并突出显示每个类别对总体的贡献。
Power BI 中的饼图类型
- 简单饼图：显示单个数据系列，每个扇形代表一个类别。
- 甜甜圈图：类似于饼图，但中间有一个空白区域。这样可以在图表内显示额外的信息，如标题或图像。
关键特点
- 简单易懂：饼图对大多数人来说是熟悉的，以明确且视觉上吸引人的方式呈现信息。
- 突出部分与整体之间的关系：切片的大小能够很好地传达每个类别的相对比例。
- 可自定义：Power BI允许您更改颜色，添加标签，数据点，以及格式化图表以增强其视觉吸引力和清晰度。
局限性
- 仅适用于少数类别：由于切片重叠和大小较小，饼图在显示超过7-8个类别时变得难以阅读和解释。
- 难以比较比例：准确比较相邻切片的大小可能具有挑战性，特别是当它们很小的时候。
- 不适合显示趋势或随时间变化：饼图是静态的，无法显示数值随时间变化的情况。
5. 瀑布图
定义
瀑布图是Power BI中的一种数据可视化类型，帮助您了解起始值如何通过一系列中间值变化到结束值。每个中间值由一个条形图表示，该条形图在上一个条形图的上方堆叠，形成瀑布效果。这样可以轻松查看每个中间值对最终结果的累积效果。
类型
Power BI中有两种主要类型的瀑布图：
- 简单瀑布图：这种类型的图表显示对整体变化的正负贡献。正值由向上延伸的条形图表示，而负值由向下延伸的条形图表示。
- 阶梯瀑布图：这种类型的图表显示每个中间值的累积效果。阶梯瀑布图中的条形图相互叠加，之间没有间隔。
关键特点
- 易于理解：瀑布图是一种直观地呈现复杂数据的方法。即使对于不熟悉数据可视化的用户来说，它们也很容易理解。
- 突出变化：瀑布图非常适合突出不同数值之间的变化。使用颜色和阴影效果可以轻松看出哪些值增加，哪些值减少。
- 识别趋势：瀑布图可用于识别数据随时间的趋势。通过比较不同时期的瀑布图，您可以看到对整体变化的贡献如何变化。
局限性
- 有限的类别数量：瀑布图只能显示有限数量的类别。如果有太多类别，图表会变得拥挤且难以阅读。
- 不适合复杂数据：瀑布图不适合显示具有多个维度的复杂数据。如果您有具有多个维度的数据，可能需要使用其他类型的图表，如数据透视表。
- 有限的交互性：瀑布图的交互性不如其他图表。您无法深入到数据中或按类别筛选图表。
6. 漏斗图
定义
漏斗图是Power BI中一种用于跟踪过程或系统在多个阶段中的进展的数据可视化类型。这些阶段由一系列逐渐变小的分段表示，类似漏斗的形状。每个分段的大小表示到达该阶段的项目数量。
关键特点
- 通过过程视觉表示数据流动：漏斗图对快速识别瓶颈和需要改进的领域非常有效。
- 跟踪各个阶段的进展：您可以使用漏斗图跟踪从开始到结束的数据在任意数量的阶段上的进展。
- 突出显示跳出率：漏斗图直观显示每个阶段跳出的项目的百分比。
- 比较不同过程：您可以使用比较漏斗图比较不同过程或系统的性能。
限制
- 仅适用于顺序数据：漏斗图只能用于可视化通过顺序过程流动的数据。
- 需要数据准备：在创建漏斗图之前，您的数据必须格式正确。
- 有限的定制选项：与其他图表类型相比，漏斗图的定制选项较少。
7. 散点图
定义
Power BI中的散点图是一种用于分析两个数值变量之间关系的数据可视化工具。它将数据点作为图上的点，其中x轴表示一个变量，y轴表示另一个变量。每个点的位置表示该数据点的两个变量的值。
散点图类型
- 简单散点图：这是最基本的散点图类型，在图上绘制一个数据点系列。
- 气泡图：除了x和y值之外，气泡图还包括由气泡大小表示的第三个变量。这允许您在一个图表中可视化三个数据维度。
- 聚类散点图：这种类型的图表在同一图上显示多个数据点系列，每个系列由不同的颜色或形状表示。
- 高密度散点图：这种类型的图表适用于可视化大型数据集。Power BI会自动对数据进行子抽样，以确保图表不会混乱。
关键特点
- 识别相关性：散点图是识别两个变量之间是否存在关系的一种好方法。如果数据点紧密聚集在一起，这表明存在较强的相关性。相反，如果数据点散布较广，则不存在显著的关系。
- 识别异常值：散点图可以帮助您识别异常值，即与其他数据明显不同的数据点。异常值可能是由于数据收集或测量错误导致的，或者它们可能代表真实异常情况。
- 比较群组：您可以使用散点图比较两个不同的数据群组。这有助于识别每个群组独特的趋势或模式。
- 趋势线：您可以向散点图添加趋势线，以帮助可视化数据的整体趋势。这有助于理解数据的运动方向。
- 条件格式设置：您可以使用条件格式设置来突出显示散点图上的特定数据点。这有助于关注重要信息。
散点图的限制
- 大数据集：散点图在处理大数据集时可能变得混乱且难以阅读。这是因为每个数据点都单独绘制。
- 重叠绘制：如果散点图上有多个数据点系列，它们可能会重叠在一起，难以区分。
- 非线性关系：散点图不适合可视化变量之间的非线性关系。如果您的变量之间的关系不是线性的，您可能需要使用其他类型的图表。
8. 丝带图
定义
丝带图是Power BI中的一种可视化工具，它结合了堆叠柱状图和瀑布图的特性。它以一系列相连的条形或丝带显示数据，其中每个丝带表示数据的一个类别或分段。每个丝带的宽度对应其类别的数值，丝带按数值的降序堆叠在一起。这种堆叠布局使您能够轻松比较每个类别的相对值，并确定排名靠前的表现者。
主要特点
- 排名可视化：丝带图特别适合可视化排名或顺序，因为堆叠布局自然突出了表现最好的数据。
- 数值比较：每个丝带的宽度清晰地比较了不同类别的相对数值。
- 趋势识别：比较性的丝带图可用于识别数据随时间的趋势和模式。
- 易于解读：丝带图在视觉上吸引人且相对容易解读，即使对于不熟悉数据可视化的用户也是如此。
局限性
- 数据密度有限：当类别或数据点较多时，丝带图可能变得混乱且难以阅读。
- 细节缺失：丝带图对底层数据提供的信息较少，最适用于高级比较或趋势识别。
- 不适用于所有数据类型：丝带图不适用于所有类型的数据。最适用于具有自然顺序或排名的数据，例如销售数据、网站流量或调查结果。
9. 树状图
定义
树状图是一种分层可视化，将数据表示为嵌套的矩形。每个矩形对应数据中的一个类别或数值，其大小与该类别或数值的大小成比例。这使得树状图在可视化具有多个层次结构的大型数据集时特别有用。
类型
Power BI中有两种主要类型的树状图：
- 方形树状图：这种类型的树状图将可用空间划分为方形，即使扭曲了矩形的长宽比。这样可以更容易地比较不同矩形的大小，但也可能使图表的视觉效果较差。
- 切片和切割树状图：这种类型的树状图按照数据值的实际大小，将可用空间划分为长宽比可变的矩形。这样可以使图表更具视觉吸引力，但也可能使不同矩形的大小比较更困难。
主要特点
- 分层数据可视化：树状图非常适合可视化具有层次结构的数据，例如产品类别、组织结构图或地理区域。
- 大型数据集：树状图能够有效地显示具有多个层次结构的大型数据集，而不会使图表混乱。
- 比较分析：通过比较不同矩形的大小，用户可以轻松识别数据中的模式和趋势。
- 下钻功能：树状图通常具有下钻功能，允许用户探索更深层次的层次结构。
- 颜色编码：可以使用颜色代表数据中的不同类别或数值，使用户更容易区分图表的不同部分。
局限性
- 有限的细节：由于其紧凑的性质，树状图在显示细节方面可能受到限制。这对于具有许多类别或值的数据可能带来问题。
- 纵横比失真：使用方块化的树状图可能使矩形的纵横比失真，使得准确比较不同矩形的大小变得困难。
- 有限的互动性：与其他图表相比，树状图通常互动性较少，具有有限的下钻和筛选选项。
- 可访问性：视力受损的人可能难以解读树状图，因为它们依赖于颜色和大小。
10. 地图图表
定义
Power BI中的地图图表是利用地图作为可视画布的数据可视化，用于地理显示信息。它们允许您分析数据中的空间模式和趋势，为您的业务指标提供有价值的见解，以此了解位置如何影响业务。
类型
在Power BI中，地图图表主要有两种类型：
- 填充地图（区域色块图）：这种类型的地图使用色彩渐变来表示不同地理区域的不同数据值。它非常适合比较大范围内的值，并识别高低绩效的区域。
- 形状地图：这种类型的地图使用不同的形状和颜色来表示各个位置上的数据点。它非常适合在特定位置上可视化离散值并识别聚类或模式。
关键特点
- 多个位置字段：您可以使用各种位置字段，如国家、州、城市，甚至自定义坐标来映射您的数据。
- 多个数据度量：您可以使用颜色饱和度、大小或工具提示在地图上同时可视化多个数据度量。
- 交互筛选器：用户可以通过位置、数据值或两者的组合对地图进行筛选，以进行重点分析。
- 下钻功能：一些地图图表（如Drill Down Map PRO）允许用户深入了解低级别的地理信息。
- 自定义视觉效果：Power BI市场提供各种自定义地图可视化工具，具有高级功能，如动态图例、热力图和领域划分。
限制
- 数据精确性：地图图表依赖于准确的位置数据。地址编码错误或不一致性可能会影响可视化的准确性。
- 视觉复杂度：添加过多数据或使用复杂的颜色方案可能会使地图难以解释。
- 有限的自定义：内置的地图选项可能无法提供所需的特定定制级别。
- 性能问题：具有大数据集或复杂可视化效果的地图可能会遇到性能问题，影响响应速度。
11. 卡片
定义
卡片图表是Power BI中的数据可视化元素，以清晰简洁的格式显示单个数据点。它们经常用于突出关键指标、趋势和KPI（关键绩效指标）。
关键特点
- 简单明了：卡片一眼就可以理解，非常适合仪表板和报告。
- 可定制化：您可以自定义卡片的外观，包括颜色、字体和大小。
- 交互性：卡片可以与报告中的其他对象链接，允许用户进行进一步的探索。
- 条件格式化：可以根据卡片显示的值更改其外观。
- 下钻：某些卡片类型允许您深入了解底层数据。
局限性
- 数据有限：卡片最适合显示单个值或简单的度量。
- 复杂性：使用卡片构建复杂的可视化可能需要额外的图形。
- 有限的互动性：虽然某些卡片是互动的，但互动性水平可能有所不同。
- 新卡片处于预览状态：新卡片目前仅在 Power BI Desktop 中可用，并且可能在正式发布之前发生变化。
12. 刻度表
定义
刻度表是一种圆形的可视化工具，主要用于测量实现特定目标或目标的进展。它以可视化的方式表示与定义的最小和最大范围相关的度量的当前值。这使得我们可以一目了然地了解离达成预期结果的距离有多近。
Power BI 中的刻度表类型
- 径向刻度表：这是最常见的刻度表类型，形状类似于半圆。当前值通常由指针或针显示，并且最小值和最大值显示在刻度表的表面上。
- 卡片刻度表：这种类型的刻度表形状为矩形，以类似卡片的形式显示当前值、最小值、最大值和其他附加信息。
- 线性刻度表：这种类型的刻度表类似于进度条，使用水平线表示朝着目标的进度。
主要特点
- 直观易懂：刻度表具有视觉吸引力，能够快速传达度量的当前状态。
- 突出显示目标进展：它们有效地显示离达到期望结果有多近。
- 可定制：刻度表可以定制以显示不同的颜色、字体和样式，以满足报告的特定需求。
- 互动：用户可以通过悬停在不同部分上查看额外信息来与刻度表进行交互。
局限性
- 数据复杂性有限：刻度表最适合显示具有明确定义的最小和最大值的简单度量。
- 比较多个值的困难：使用刻度表来并排比较多个值可能具有挑战性。
- 有限的可视空间：刻度表可能较小，不适合显示大量的数据。
13. 矩阵图
定义
Power BI 中的矩阵图是一种多功能可视化工具，用于在各种类别和度量之间显示和比较数据。它结合了表格和图表的功能，提供了一种简洁且交互式的分析复杂数据集的方式。
主要特点
- 数据聚合：自动按行、列和总计对数据进行聚合。
- 钻取：允许您深入到特定数据点进行进一步分析。
- 交叉突出显示：突出显示矩阵和报表页面上其他可视化工具中的数据点。
- 条件格式化：应用格式化规则以在视觉上强调特定数据点。
- 自定义标题：为行和列定义自定义标题。
- 排序：按行、列或值对数据进行排序。
- 筛选：根据特定标准筛选数据。
局限性
- 仅支持在矩阵单元格中的线性和迷你图。
- 大量数据集可能导致性能问题。
- 对单个单元格的格式选项有限。
- 不适合显示变量之间复杂的关系。
14. 雷达图
定义
雷达图，也称为蜘蛛网图或网状图，是一种多变量数据可视化方法，用于比较不同类别的多个变量。它将数据点显示在从中心点辐射出的轴上，就像蜘蛛网一样。每个轴代表一个变量，数据点到该轴的距离表示变量的数值。然后通过连接数据点来创建一个多边形。
类型
在Power BI中有三种主要类型的雷达图：
- 填充雷达图：这是最常见的雷达图类型。多边形所围成的区域填充有颜色，可以帮助凸显不同类别之间的差异。
- 线性雷达图：这种雷达图只显示连接数据点的线条。这对于展示数据随时间变化的趋势非常有用。
- 区域雷达图：这种雷达图是填充雷达图和线性雷达图的组合。它同时显示填充区域和连接数据点的线条。
关键特点
- 雷达图适用于比较不同类别的多个变量。
- 它们可以帮助识别数据中的模式和趋势。
- 它们相对易于理解和解释。
- Power BI为雷达图提供了多种自定义选项，如颜色、标签和网格线。
局限性
- 如果变量或类别过多，雷达图可能会变得混乱且难以阅读。
- 它们不适合显示变量的绝对值。
- 如果轴没有正确缩放，它们可能会误导。
15. K线图
定义
蜡烛图是一种专门用于可视化金融数据，特别是股票价格的图表类型。它使用蜡烛或条形来表示特定时间段内某项证券的最高价、最低价、开盘价和收盘价。这种可视化表示方式使投资者和分析师能够快速识别价格走势和模式。
关键特点
- 可视化价格走势：蜡烛图可以清楚地显示证券的开盘价、最高价、最低价和收盘价之间的关系，帮助投资者快速识别价格走势和模式。
- 突出价格间隙：蜡烛图清楚地显示价格数据中的任何间隙，这可以帮助识别潜在的交易机会。
- 提供技术分析指标：蜡烛图可与各种技术分析指标（如布林带和移动平均线）配合使用，进一步分析价格走势。
- 自定义选项：Power BI允许用户自定义蜡烛图的颜色、样式和大小，以适应其喜好。
局限性
- 复杂性：对于初学者来说，蜡烛图可能很难理解。它们需要一些对技术分析术语和概念的了解。
- 数据有限：蜡烛图在有大量历史数据的情况下效果最好。对于分析短期价格走势可能不太有用。
- 侧重于价格：蜡烛图主要关注价格走势，不提供有关其他影响价格的因素（如新闻事件或公司公告）的信息。
16. 组合图表
定义
Power BI中的组合图表是一种将两种不同类型的图表（通常是线图和柱状图）合并在一起的单一可视化工具。这样可以在同一上下文中显示不同类型的数据，更容易识别它们之间的趋势和关系。
Power BI中的组合图表类型
主要有两种类型的组合图表：
- 线图与堆叠柱状图：该图表可用于比较不同刻度上的两个度量值。其中线图表示一个度量值，堆叠柱状图表示另一个度量值。
- 线图与簇状柱状图：该图表可用于比较相同刻度上的多个度量值。其中线图表示一个度量值，每个柱状图簇表示一个不同的度量值。
关键特点
与传统图表相比，组合图表具有以下几个优势：
- 数据密度增加：将两个图表合并在一起，可以在不杂乱报告的情况下显示更多的数据。
- 趋势分析改善：线图使得更容易识别出随时间变化的趋势，而柱状图提供了特定时间点的数据快照。
- 清晰度增强：通过使用不同的图表类型来表示不同的度量值，更容易区分它们并识别关系。
限制
尽管组合图表有其优势，但也有一些限制：
- 复杂性：创建和理解组合图表可能比传统图表更复杂。
- 图表类型有限：目前Power BI只提供了两种类型的组合图表。
- 存在误解的可能性：如果设计不当，组合图表可能会误导或难以解读。
17. 箱线图
定义
箱线图，也称为盒须图，是一种用于表示定量变量分布的可视化工具。它可以总结数据并识别模式、异常值和中心趋势。
关键特点
- 数据分布摘要：快速可视化数据的中心趋势、分散程度和偏斜度。
- 异常值识别：轻松识别异常值和超出预期范围的数据点。
- 多组数据对比：方便比较不同类别或组之间的数据分布。
- 可定制的外观：可以定制颜色、标签和格式选项的箱线图。
限制
- 详细程度有限：箱线图不能显示个别数据点，这可能有助于更详细地理解数据。
- 适用于小数据集：箱线图对于小数据集效果不如大数据集明显，因为可能无法显示清晰的分布。
- 存在误解的可能性：没有正确标记和解释的情况下，箱线图可能会被误解。
18. 热力图
定义
Power BI中的热力图是一种数据可视化工具，它使用色彩渐变来表示两个维度上度量值的大小。它可以帮助您识别数据中的模式、趋势和异常值。
关键特点
- 关系的视觉展示：热力图可以快速而简单地显示数据中的模式和趋势，从而更容易理解变量之间的关系。
- 异常值的突出显示：通过突出显示与平均值显著偏离的单元格的颜色，可以帮助您识别数据中的异常值和异常情况。
- 自定义选项：Power BI热力图提供多种自定义选项，包括颜色渐变、单元格大小和工具提示。
- 交互：您可以通过悬停在单元格上查看底层数据来与热力图进行交互。您还可以对数据进行筛选和切片，以便关注特定的感兴趣领域。
限制
- 有限的数据规模：当数据点过多时，热力图可能变得难以阅读和解释。
- 颜色感知：颜色感知可能因个体而异，这可能使得准确解释数据变得困难。
- 可访问性：热力图对于视觉障碍的人来说可能很难访问。
19. 分解树图表
定义
分解图表，也称为分解树，是Power BI中用于分析单个度量指标分解成多个 contributing factors的层级化可视化工具。它以嵌套结构呈现数据，每个层级都提供了对整体值构成的更深入的理解。
类型
Power BI中有两种主要类型的分解图表：
- 单个度量指标的分解树：此类型分析单个度量指标分解为多个 contributing factors。
- 比较性分解树：此类型比较两个或多个度量指标在不同层级上的分解，可以识别出相似和不同之处。
关键特点
- 层级结构：数据以嵌套的层次结构呈现，便于深入分析不同层级的 contributing factors。
- 可交互的下钻：用户可以点击树中的节点，探索不同层级的分解，从而提供对数据的更深入洞察。
- 灵活的配置：用户可以自定义树的结构，包括显示的细节层级和节点的顺序。
- 数据聚合：在层次结构的每个级别上聚合值，总结出 contributing factors。
- 视觉展示：树的结构和颜色渐变帮助用户快速识别数据中的模式和趋势。
限制
- 数据复杂性：在具有大量 contributing factors 的情况下，分解图表可能变得复杂且难以阅读。
- 有限的比较性：虽然可以比较两个度量指标，但在进行多个比较时，可视化可能变得拥挤且难以解释。
- 有限的自定义选项：虽然提供了一些自定义选项，但分解图表的整体结构和设计受限。
- Premium容量要求：分解图表需要Power BI Premium容量才能正常使用。
20. 关键影响因素图表
定义
关键影响因素图表是Power BI中的一种基于人工智能的可视化工具，用于帮助您识别影响特定指标的关键因素。它使用机器学习算法分析您的数据，揭示对所选指标值的贡献的隐藏关系和模式。
关键特点
- 发现隐藏洞察：关键影响者帮助您发现数据中可能否则无法发现的隐藏关系和模式。这可以为您理解推动业务结果的因素提供有价值的洞察。
- 可视化复杂数据：图表的视觉呈现使得不同变量之间的关系一目了然。这对于理解复杂数据集尤其有帮助。
- 交互式探索：您可以与图表进行交互，进一步探索数据。例如，您可以按特定细分或影响者进行数据过滤，以查看它们对指标的影响。
- AI驱动的洞察：图表中使用的机器学习算法可以提供比传统分析方法更准确和有洞察力的结果。
限制
- 数据依赖性：关键影响者图表严重依赖您的数据质量和完整性。如果您的数据不准确或不完整，可能无法提供准确的结果。
- 黑盒本质：图表中使用的AI算法不容易解释。这可能使得难以理解图表为什么给出这样的结果。
- 有限的自定义：图表提供有限的自定义选项。这可能使得难以根据自己的特定需求调整图表。
- 新技术：关键影响者仍然是一项相对较新的技术。它可能不像其他Power BI可视化工具那样发展得成熟或被广泛使用。
21. Q&A可视化
定义
Q&A图表是Power BI中一种特殊类型的可视化工具，允许用户使用自然语言探索其数据。用户可以用自己的话提问，而不是依赖预定义的可视化和筛选器，Q&A会自动生成最能回答问题的图表。这使得对于不熟悉数据可视化的用户或希望能从数据中快速得到答案的用户来说，它是一个强大的工具。
主要特点
- 自然语言查询：用简单的英语提问，无需学习特定的公式或语法。
- 交互式探索：在不重新创建可视化工具的情况下，优化问题并探索数据的不同方面。
- 可视化发现：Q&A会根据您的问题自动生成最合适的图表。
- 便捷性：使不熟悉数据分析工具的用户更容易进行数据探索。
- 嵌入式可视化：在报告和仪表板中嵌入Q&A图表以进行进一步分析。
限制
- 有限的可视化类型：目前，Power BI不支持所有的可视化类型。
- 理解数据：Q&A需要对底层数据结构和字段之间的关系有良好的理解。
- 复杂查询：解释更复杂的问题可能需要尝试和错误才能准确理解。
- 有限的自定义：一旦将Q&A可视化转换为标准可视化，其自定义选项将变得有限。
- 性能：当数据集较大或存在复杂查询时，Q&A的性能可能会下降。
B. 报告
在Power BI中，报告是由可视化、报告和其他数据组成的集合，提供了业务数据的综合视图。Power BI中的报告具有高度的可自定义性。用户可以将可视化工具、表格和其他数据固定到报告中，并自定义报告的布局和外观以满足自己的需求。
选择适合的Power BI可视化工具
选择适合的Power BI可视化工具取决于您所处理的数据和您想要获取的洞察力。理解数据、受众和您想要传达的信息是至关重要的。
Power BI可视化的最佳实践
遵循Power BI可视化的最佳实践，确保您的可视化能够吸引人并有效地传达正确的信息。其中一些实践包括选择正确的图表类型，有效使用颜色，保持简洁，并专注于数据。
结论
Power BI可视化是一种强大的工具，可以将原始数据转化为有意义的见解。它提供了各种可视化选项，从简单的图表到复杂的报告，使用户能够选择最佳的数据展示方式。通过了解和应用Power BI可视化的原则，您可以充分利用这个工具，将数据分析推向一个新的水平。
