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大多數使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

Apr 16, 2025 pm 12:05 PM

用Microsoft Power BI圖來利用數據可視化的功能

在當今數據驅動的世界中,有效地將復雜信息傳達給非技術觀眾至關重要。數據可視化橋接了這個差距,將原始數據轉換為易於理解的見解。 Microsoft Power BI在此方面表現出色,為有影響力的業務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圖的關鍵優勢:

  • 清晰的數據表示: Power BI圖將復雜的數據集轉化為易於消化的視覺格式。
  • 趨勢和模式標識:快速確定數據中的趨勢,模式和異常。
  • 比較分析:促進對不同類別,時間段或數據系列的比較。
  • 明智的決策:基於清晰的視覺見解支持數據驅動的決策。
  • 交互式探索:通過交互式功能(例如過濾和鑽孔)與您的數據互動。
  • 有效的溝通:將復雜的發現清楚而簡潔地與利益相關者進行交流。

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。

大多數使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya大多數使用的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,線圖將數據點連接到連續時期的變化和模式。

  • 優勢: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,密集的數據可能會使圖表混亂。

大多數使用的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。

大多數使用的10個功率BI圖 - 分析Vidhya

4.區域圖:類似於線圖,但在線下填充區域,突出了累積總數和比較。

  • 優勢:顯示累積總數,強調變化的幅度。
  • 局限性:重疊區域可能會模糊數據,對於精確值的效率較低。

大多數使用的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係。散點圖顯示了數據點,而氣泡圖則使用氣泡大小增加了第三維。

  • 優勢:確定相關性,檢測異常值,處理多維數據。
  • 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可視化層次數據為嵌套矩形,大小表示數據值。

  • 優勢:對分層數據有效,清楚地顯示了比例。
  • 限制:可以用大型數據集混亂,很難閱讀小矩形。

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7。瀑布圖:這些圖表顯示了順序正值和負值的累積效應,可用於財務分析。

  • 優勢: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。

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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。

  • 優勢:可視化過程階段,標識瓶頸。
  • 限制:單個階段的細節有限,固定形狀可能不適合所有過程。

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9。量規圖:量規圖(速度表圖)在一個範圍內顯示一個值,非常適合KPI。

  • 優勢:快速性能概述,顯示目標的進步。
  • 局限性:僅顯示一個值,可以過度簡化複雜數據。

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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據。

  • 優勢:顯示地理模式和趨勢。
  • 局限性:需要準確的地理數據,對於大型數據集可能很複雜。

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選擇正確的圖表:

選擇適當的圖表取決於您的數據類型,分析目標和受眾。考慮:

  • 數據類型:分類,時間序列,分層,地理。
  • 目的:比較,趨勢分析,分佈,比例,關係,層次結構。
  • 受眾:技術專長和首選可視化風格。
  • 圖表特徵:交互性,可擴展性,自定義選項。

結論:

掌握Power BI的多元化圖表選項使您能夠將原始數據轉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,促進數據驅動的決策並解鎖數據的全部潛力。

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