《POWERBI数据处理和分析》课件 第6章 数据可视化.pdf

弟6早 数据可视化章节内容 6.1数据可视化技术概述 6.2基础可视化对象 6.3进阶可视化对象 6.4高级可视化对象 6.5报表26.1数据可视化技术概述数据可视化(Data Visualization)的含义是“用图形表示数据”。数据可视化包括科学可视化、信息可视化、知识可视化等领域。数据可视化的作用主要归结为两点：(1)将一些复杂的、抽象的、不易理解的数据转换为图形、图 像、符号等简单直观的视觉对象后呈现给用户。(2)有助于数据分析师对数据做深入的分析和处理。36.1 数据可视化技术概述用视觉对象可以表现以下特征的数据及数据之间的关系:同一类别数据随时间变化的趋势 不同类别数据之间的差异性 不同类别数据与整体数据的关系 相互关联的两类数据的分布和聚合情况等。46.1 数据可视化技术概述,Power Bl Desktop用于数据可视化的视觉对象的来源:预安装的视觉对象 从应用商店导入的视觉对象 从文件导入的视觉对象。56.1 数据可视化技术概述在Power Bl Desktop中，每个视觉对象都有各自的属性。当一个视 觉对象被添加到报表中并选中后，可分别单击可视化窗格下方的“字段”、“格式”和“分析”图标为其设定相关属性。y 海等能可视化可视化 v渝国雕laR必管电凰口 3.:-二 n 昌一I两圆唱方,:;轴V团二嗝售舱按销传员的月份）月a,:二年1 二-h。？洋】m”阡？inIflfl陲ffiEI 巨 匡曲 Elpy限 画圈回R面 西区公蔻Q lafl百助制口”匡11MQ 嚏 f!回号破轴请售员 7 X图例月份 V X值销售领 7 X嘀售和按销售员葩月份I月份.，=.-1-4-V K幽磅困回已 宣曲画pyIS 如圈。回R同1M咫区施旨式 曲凶曾阳昌口格 国一I金因啕疹:三（11Tl.轴情告员 X图例月份 X仁谙售额 7 X血也田回巨 巨曲回py困 血圈O口 R端 E咫匕公raa_ 曰哨售额i按销售员而月份）JHtt 月1 口 九；4，,百20203.提成二三销售额和提成工资（按销售员和月份）月份2020年1月1日 202诈2月1日 2020年3.提成工资4工二。膈犯熟100004.5004,0003,5 00销售员3CC：?C0176.3进阶可视化对象 6.3.1仪表盘 6.3.2 KPI 图 6.3.3卡片图 6.3.4树状图 6.3.5瀑布图 6.3.6 表 6.3.7矩阵186.3.1仪表盘仪表盘是用一个半圆弧表示某关键指标数据的当前值、目标值和 最小值、最大值。1月份一H销售颔目标销售颔Q2020年1月1日33792350002020年2月1日31404360002020年3月1日3160532000196.3.2 KPI 图 KPI（Key Performance Indicator关键绩效指标）是一种目标式量化 管理指标。KPI图是KPI管理的一个有效工具。1月3月销售额和 目标销售额（按月份）31605,目标：32000(-1.23%)202诈3月1日月份销售额回目标销售额02020年1月1日33792350002020年2月1日31404360002020年3月1日3160532000206.3.3卡片图卡片图也称大数字磁贴，是用大号数字显示重要的指标数据，把 卡片图置于报表中可以十分醒目地突出显示图中的重要数据。1月3月总发货量月份 0总发货量096801总发货量2020年1月1日337922020年2月 1日3140420203 月 1 日31605216.3.4树状图树状图是用同处一个大矩形中从上到下、从左向右按面积降序排 列的很多小矩形的大小、位置和颜色表示不同数据之间的权重关 系以及占总体数据的比例。用树状图不但可以表示单层数据关系（单层树状图），还可以表 示多层数据关系（多层树状图）。226.3.4树状图单层树状图2019年中国城市GDP排名前10名亿元）北京深圳重庆瞬B武汉35,371.3026,927.0923,605.7717,012.6516,223.21上海广州苏州杭州天津35,155.3223,628.6019,235.8015,373.0514,014.28城市名臼GDP（亿元）臼上海35155.32d匕京35371.3深圳2G927.O9广州23628.6重庆23605.77苏州19235.817012.65武汉16223.21杭州15373.05天津14014.28236.3.4树状图双层树状图1月3月销售额按品名和品牌）冰箱洗衣机松下3900 小天鹅3500 条事达3289海尔5600西门子2059美的4890电视机康隹4980 松下2900 海信2674品名H品牌臼销售额H海尔5600美的4890西门子2059洗衣机小天鹅3500洗衣机松下3900洗衣机荣事达3289电视机松下2900电视机康佳4980电视机海信2674246.3.5瀑布图瀑布图也称阶梯图，是用形似瀑布流水的柱状图形表示某类数据 的变化过程。瀑布图可以根据一组数据的正负值调整柱子的上升 或下降进而表示最终数据的来源和生成过程。常见的瀑布图有“组成瀑布图”和“变化瀑布图”。256.3.5瀑布图组成瀑布图销售额（按月份）一提高降保一总计 100000316059680180000January31404February March月份月份品名匚月份 销售颔相2020年1月1日12549洗衣机2020年1月1日10689电视机2020年1月1日10554旃2020年2 月 1B13677洗颉202021 B10164电视机202021 B7563旃2020年3月 1日10009洗衣机2020年3 月 1B12249电视机2020年3 月 1B9347266.3.5瀑布图变化瀑布图收支额元）（按日）提高降低总计300000100002000200002 6 13 18 19 24 25 29 总计日期日日期 收支额（元）Q2020年3月2日1OOOO2020年3月6日-56002020年3月 13日200002020年3月 18日20002020年3月 19日-250002020年3月24日150002020年3月25日-90002020年3月29日5000276.3.6 表表是以二维表格形式显示原始数据并对数值型字段自动求和。年季度月份QQ-CZ3错售额2020季度1January冰箱125492020季度1January毛观机105542020季度1January机106892020季度1February冰箱30/2020季度1February毛视机75632020季度1February洗衣机101642020季度1March冰箱100092020季度1March电视机93472020季度1Marchi无衣机12249总计96801品名W*1月份销售颔.2020年工月上日12549洗衣机2020年工月 1日10689电视机202。年工月工日10554202。年2月工日13677机2020年2月工日10164电视机2020年2月工日7563202。年3月1B10009洗衣机2020年3月工日12249电视机2020年3月*日9347286.3.7矩阵矩阵类似于表但与表有所不同。表仅支持两个维度，所表示的数 据是二维平面结构，不聚合重复值。矩阵则可以跨多个维度显示 数据、自动聚合数据并启用向下钻取。4/A吸）20年1月3月产富销包情况三一冰精电视机洗衣机总计 Q January12549105541068933792|0 March1000993471224931605 E February1367775631016431404 总计36235274643310296801L品名臼月份 H销售额H2020年1月:L日125492。20年工月T日10689电视机2020年工月T日105542020年2月T B13677洗衣机2020年2月T B10164电视机2020年2月:L臼75632020年3月1B10009机2020年3月T B12249电视机2020年3月工B9347296.4高级可视化对象6.4.1相关图6.4.2聚类图306.4.1相关图相关图是在一个矩阵中用图形表示一组数据之间相互关系的密切程度。相关图不是Power Bl Desktop预安装的视觉对象，需要从Power Bl AppSource 导入。AppSource|适用于 Power Bl visuals 的应用Correlation plota data tabMHere ts how itwodu;the most correlated wconemtien(Xo can be uid qukWy fM it it ut&1 to lnvenge the OtptmtKtbAMn mun0*griibie,m 6 am*tn and io NgNight the moa cotrtiMtd 3t8Im invanMet cr duflertd unng hwrarctMwl duenr9 aorRNn h uge at ths vtwal wy 51mpand intuitive.评分和评价Supports R wruom;R 13.1.R 33Q.MRO 331.MRO 3 3A MIO 322RKMti2021/1319Htpi/gthub can*niawftz*lotrt i-wauh eoaplot视觉对象功能 口中使尾加5 M它 g昉弗tS务回？ase“316.4.2聚类图聚类图采用“k-means聚类算法将数据按相似度划分为若干类,再用若干组集中在一起的点表示经过划分的若干类数据。聚类图也不是Power Bl Desktop预安装的视觉对象，需要从应用商 店导入。XPower RI视觉对象应用商店 我的组织加专顷用的访问个人柏文也5工 使用赚项,即表示你日.意其权象、许可条款和隐私策略.clustering Q分类例KP1Power 8!认证仪袤信息图教拈川视化时间筛选编诅古3选高破分析Clustering With Outliers.Cluster M叩一为你建议添加制画瓯雇员年龄及工资分布情况Cluster 110000-1%9900 Cluster 2Cluster 3A0 8000-B cn35,72006000-22,550030 40 50Age326.5寸艮表 6.5.1报表概述 652分析窗格 653切片器 6.5.4书签 6.5.5见解 6.5.6钻取 6.5.7聚焦 6.5.8报表主题 6.5.9分组和装箱336.5.1报表概述报表的作用是用可视化形式的视觉对象多角度多维度地表示数据之间的关系、传达叁据中隐含的值息、为数据创建动态透视并提 供见解，使用户更皆易地理解数据和分析数据。设计人员可以在Power Bl Desktop中创建包含任意数量页面的报表,在每个报表页面中可以添加多个不同类型的视觉对象。设计人员还可以将报表发布到Power Bl Service供其他用户用浏览器在线查看，或用Power Bl App在手机上移动查看。在Power BI Service中也句以创建报表舁共享。346.5.1报表概述在Power Bl Desktop和Power Bl Service中均可对报表中的视觉对象 做编辑操作。例如，移动视觉对象的位置、改变视觉对象的大小、在报表的不同页面之间复制粘贴视觉对象等。1月3月实际销售额和 目标销售额销售额（按月份）40000337923月份财务收支额（按日）支号厚保.+31404 31605JanuaryFebruary March 月份1500024 25 29 总计洗衣机松下3900 电视机康佳4980小天鹅3500 荣事达3289松下2900 海信2674公司股票价格3月份走势（按B）26yW*85*252356.5.2分析窗格 Power Bl Desktop的“分析”功能用于为报表中某些视觉对象添加“恒定线、趋势线、X轴恒线、Y轴恒线、最小值线、最大值线、平均值线、中值线、百分位数线、对称底纹、比率线”等动态参考行，使用户更关注于视觉对象所表示的数据中隐含的重要趋势或见解。与财第9页第10页第11页第12页第13页 si 可视化叁由 GEpy版上国R-的国c-m U 匕=，s噩=臼也臼口一&分析敬第14页P搜索恒定线最小值线最大值线平均值线/中值线瓜 以H 回366.5.2分析窗格“分析”功能适用的视觉对象视觉对象名称通过“分析”功能添加的动态参考行类型堆积条形图恒定线堆积柱形图百分比堆积条形图百分比堆积柱形图堆积面积图瀑布图簇状条形图恒定线、最小值线、最大值线、平均值线、中值线、百分位数线簇状柱形图折线图分区图散点图趋势线、X轴恒线、Y轴恒线、最小值线、最大 值线、平均值线、中值线、百分位数线、对称 底纹、比率线376.5.3切片器 Power Bl Desktop的“切片器”是可以添加到报表中的一种视觉对 象，同时也是一种数据筛选方法。使用切片器可用于控制报表中 的其他视觉对象只显示符合某一特定件的数据。品牌 1月3月销售额按品名和品牌 全选 洗衣机 电视机海尔醺艇美的 松下 西门子 松下3900 松下2900小天鹅386.5,4书签 Power Bl Desktop的“书签”用于保存当前报表页面的配置（包括 视觉对象的状态及数据筛选）。添加书签和使用书签都需要在“书签”窗格中完成。书签除了保存当前报表页面中视觉对象的选择状态、排列顺序、钻取位置及可见性（通过使用“选择”窗格将当前报表页上的某个期尊对象设定为“显示；或“隐藏”）z还保存学前报表黑面 上岛筛选器、切片器以及任何可见视觉对象的“焦点”或“聚焦”模式。396.5.4书签无论Power Bl Desktop报表视图中当前显示的是报表的哪个页面，只要单击“书签”窗格中某个书签名称便会立刻切换到该书签所 保存的报表页面。单击“书签”窗格中的“视图”会进入书签放映模式，此时在报 表底端出现书签放映控制条（如图6-28所示），若想退出书签放 映状态则单击“书签”窗格中的”退出“或书签放映控制条中 的”X“。40文件6.5.4书签主页 插入 建模 视图 帮助 外部工具lilnl IS铝口网格线文件 主页 插入 建模 视图 帮助 外部工具对齐网;-移动布局移切设备Aa I fAa I lAallilidill llilnlill llihdill|Aa lihililin:鬻格日幽页面视图移动布局1对外网伯筛选器书签选择性能分析器 V 口锁定对象恻H隹 黜膈，1S1缸.书 口帮书拧 昴楙黑I月-3月实际销?:颓知 目标解:颔主题调整大小 移动设备 页面选项书签 XX退出显示由格冰箱 洗衣机松下3900 小天鹅3500 斐币达3289 电视机海尔5600 美的为西门子2059 束住4980 松卜2900 海信26743的书签1书答1 潦扉SIS书签1书签2书签3了解如何创建和编强书签Iflfl咳困回 昆曲回叫密 hIBgQ囱 R 8 M区区公国回 励皿必胃切困口 一 可邑的iflQ因唱油416.5.5见解 Power Bl Desktop K“见解”是对报表中某个视觉对象所表现的 某个数据点的数据增长或下降的原因作出解释，解释的依据是与 该数据点相邻的上一个数据点数据并运行机器学习算法。解释数据的增长或下降嘀售额（由百方提高降低总计 1000008000060000犯 4000020000显示下一级别扩展至下一级别0 January向下钻取查看记录显示数据 包括排除分析解释此下降组复制嘀售额（按月诙堤志降径计以下是销售额中介于January和February之间的7.07%的 下降分析销售颔（按月份和品名）6 0 0电视机accounted for the majority of the decrease among 品名，offsetting the increase of冰箱The relative contribution made by 电视机changed the most.提高降低总计其他35千Q 33 千426.5.5见解解释数据的分布喻喜颔和提成工资,按曷曾员和月心VI砧隹s m 梢比 丁迎总隹旦 m nd下面的筛选器导致2020年3月1日的销售员分布（按销售额）变化最多V 品名冰箱with 40%of records;5 ts机with 30%of records:and 电视机with 30%of records,most affect the distribution.臼0 6电视机冰箱的销售额销售额（总体）436.5.6钻取 Power Bi Desktop的“钻取”是提供给报表读者使用的一种交互性 操作。读者若对报表中的某个视觉对象做某种钻取操作，则在报 表中会显示之前该视觉对象没有显示的更详细数据。对包含“层次结构”数据的视觉对象做向下钻取或向上钻取。所谓“层级结构”是指由具有层次关系的两个或多个数据列组成的列组。例如，组成一个日期的“年、季度、月、日”具有层次结构跨报表页面钻取。446.5.6钻取自动建立层次结构的数据基础上的钻取吃XX股票价格7 V度日期瓦日期层次 年 季度 月份日456.5.6钻取自行创建的层次结构制作的视觉对象上的钻取操作主页 插入 建模 视图 帮助 外部工具 格式 数据/钻取圉攵据点表将向下钻取筛选器应用到+=切换到下T级别Ie展开下一级别 J向下钻取凰帽/剧1月3月各地区各口 城市 门店 品名 省份 Z销售额a 1月3月各地区各门.城市 门店 品名 省份 省份层次结构 省份 城市 门店 Z销售额整页钻取组查找异常交互钻取操作数据组AI喻售额（按省份）个 J 口 A V K-466.5.6钻取“23月实际销售赣和目标销售歆1跨报表页面钻取月份销售颔0目标销售颔02020年1月1日33792350002020年2月1日31404360002020年3月1日3160532000第5页 钻取页2020年季度1 季度January 月份1 B33792 销售额35COO 目标销售额2020季度1February13140436COO年季度月份日销售额目标销售额2020季度1March13160532COO年季度月份日销售额目标销售额第2页 第3页 第4页 第5页 第6页 第7页 第8页 钻取页I1L,3ISS 屋由 GEpy B配，重R-立区 GPD.:T111，=U MSQ 能岂钻取跨报表关O-保留所有筛选器w销售额 v x吕是（全部）476.5.7聚焦 Power Bl Desktop的“聚焦”是指突出显示当前报表页面中某个特 定的视觉对象。486.5.8报表主题 Power Bl Desktop的“报表主题”指的是报表的背景颜色及视觉对 象所使用的颜色和格式。当某个报表主题被应用于报表后，该报表中所有的视觉对象都会 用选定主题中的颜色和格式作为其默认的颜色和格式。文件 主页 插入 建模 视图 帮助 外部工具曲“id制li；i.ij嬴U1“,|叶旦移&府一:鬻&博丽大小 移即设务 页面选顷 显示的4美的4890海尔5600松下3900 电视机小天鹅3500 荣事达3289659分组和装箱 Power Bl Desktop的“分组”是指将视觉对象中某个数值型字段或日期/时间 型字段的值域（最小值到最大值的取值范围）拆分为大小相同的若干组（每 个组称为一个箱）。“装箱”指啊是Power BI将数值型字段的每个数据点归入到不同的组后在视 觉对象中显示出来。X组名称 股票价格（箱）字段 股票价格组类型 箱 最小值 19.52装箱类型 箱数 最大值 25.91装箱按指定的数量拆分数值或日期/时间数据.基于数据计算默认的装箱计数.装箱计数 j 4 装箱大小 1.5975000000000001还原为默认值确定|叩肖|506.5.9分组和装箱对“日期”字段做分组装箱后的折线图个JV B幺司股票价格3月份走势（按日）一日期（箱）2020/3/2 0:00:00 2020/3/7 19:12:00 2020/3/13 14:24:00 2020/3/19 9:36:00 2020/3/25 4:48:0018136 21.17 日16_1930272621241211064326222 杷鳖20516.5.9分组和装箱对“股票价格”字段做分组装箱后的折线图个-Y B 公司股票价格3月份走势（按日）股票价格（箱）19.52 21.1175 22.715 24.312523.189-19.519.3 4 510 11 12 1316 17S19 20 23 24 25 26 27 30 3152