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大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

Apr 16, 2025 pm 12:05 PM

用Microsoft Power BI圖來利用數(shù)據(jù)可視化的功能

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中,有效地將復(fù)雜信息傳達給非技術(shù)觀眾至關(guān)重要。數(shù)據(jù)可視化橋接了這個差距,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易於理解的見解。 Microsoft Power BI在此方面表現(xiàn)出色,為有影響力的業(yè)務(wù)分析提供了各種各樣的圖表。本文探討了最常用的功率BI圖類型。

功率BI圖的關(guān)鍵優(yōu)勢:

  • 清晰的數(shù)據(jù)表示: Power BI圖將復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為易於消化的視覺格式。
  • 趨勢和模式標(biāo)識:快速確定數(shù)據(jù)中的趨勢,模式和異常。
  • 比較分析:促進對不同類別,時間段或數(shù)據(jù)系列的比較。
  • 明智的決策:基於清晰的視覺見解支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的決策。
  • 交互式探索:通過交互式功能(例如過濾和鑽孔)與您的數(shù)據(jù)互動。
  • 有效的溝通:將復(fù)雜的發(fā)現(xiàn)清楚而簡潔地與利益相關(guān)者進行交流。

流行的功率BI圖類型:

讓我們深入研究最常用的功率BI圖表:

1。條形圖:這些基本圖表比較跨類別的值。條形圖使用水平條,而列圖則使用垂直條。變化包括堆疊,聚類和100%堆疊版本以進行增強分析。

  • 優(yōu)勢:簡單,對比較有效,顯示出趨勢。
  • 局限性:可能會被許多類別變得混亂,可能不會突出較小的變化。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

2.線圖:隨著時間的推移可視化趨勢的理想選擇,線圖將數(shù)據(jù)點連接到連續(xù)時期的變化和模式。

  • 優(yōu)勢:非常適合顯示趨勢,輕鬆顯示多個系列。
  • 局限性:重疊線可能會令人困惑,密集的數(shù)據(jù)可能會使圖表混亂。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

3。派和甜甜圈圖:這些圖表代表整體的一部分。餅圖顯示了單個系列中的比例,而甜甜圈圖允許多個系列。

  • 優(yōu)勢:簡單,直觀地顯示比例。
  • 局限性:不適合許多類別,難以精確地比較小切片。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

4.區(qū)域圖:類似於線圖,但在線下填充區(qū)域,突出了累積總數(shù)和比較。

  • 優(yōu)勢:顯示累積總數(shù),強調(diào)變化的幅度。
  • 局限性:重疊區(qū)域可能會模糊數(shù)據(jù),對於精確值的效率較低。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

5。散射和氣泡圖:這些圖表說明了變量之間的關(guān)係。散點圖顯示了數(shù)據(jù)點,而氣泡圖則使用氣泡大小增加了第三維。

  • 優(yōu)勢:確定相關(guān)性,檢測異常值,處理多維數(shù)據(jù)。
  • 局限性:可以用許多點很複雜,重疊點可能會掩蓋信息。

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6. Treemap: Treemaps可視化層次數(shù)據(jù)為嵌套矩形,大小表示數(shù)據(jù)值。

  • 優(yōu)勢:對分層數(shù)據(jù)有效,清楚地顯示了比例。
  • 限制:可以用大型數(shù)據(jù)集混亂,很難閱讀小矩形。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

7。瀑布圖:這些圖表顯示了順序正值和負(fù)值的累積效應(yīng),可用於財務(wù)分析。

  • 優(yōu)勢:顯示累積影響,突出顯示增加和減少。
  • 局限性:最適合特定用例的最適合,可以通過許多步驟很複雜。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

8。漏斗圖:漏斗圖說明了一個過程中的階段,揭示了瓶頸和下降點。

  • 優(yōu)勢:可視化過程階段,標(biāo)識瓶頸。
  • 限制:單個階段的細(xì)節(jié)有限,固定形狀可能不適合所有過程。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

9。量規(guī)圖:量規(guī)圖(速度表圖)在一個範(fàn)圍內(nèi)顯示一個值,非常適合KPI。

  • 優(yōu)勢:快速性能概述,顯示目標(biāo)的進步。
  • 局限性:僅顯示一個值,可以過度簡化複雜數(shù)據(jù)。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

10。地圖: Power BI提供了各種地圖可視化(填充,氣泡,形狀),用於地理位置顯示數(shù)據(jù)。

  • 優(yōu)勢:顯示地理模式和趨勢。
  • 局限性:需要準(zhǔn)確的地理數(shù)據(jù),對於大型數(shù)據(jù)集可能很複雜。

大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

選擇正確的圖表:

選擇適當(dāng)?shù)膱D表取決於您的數(shù)據(jù)類型,分析目標(biāo)和受眾。考慮:

  • 數(shù)據(jù)類型:分類,時間序列,分層,地理。
  • 目的:比較,趨勢分析,分佈,比例,關(guān)係,層次結(jié)構(gòu)。
  • 受眾:技術(shù)專長和首選可視化風(fēng)格。
  • 圖表特徵:交互性,可擴展性,自定義選項。

結(jié)論:

掌握Power BI的多元化圖表選項使您能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為引人注目的視覺敘事。通過為您的特定需求選擇正確的圖表,您可以有效地傳達洞察力,促進數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策並解鎖數(shù)據(jù)的全部潛力。

以上是大多數(shù)使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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