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大多数使用的10个功率BI图 - 分析Vidhya

Apr 16, 2025 pm 12:05 PM

用Microsoft Power BI图来利用数据可视化的功能

在当今数据驱动的世界中,有效地将复杂信息传达给非技术观众至关重要。数据可视化桥接了这个差距,将原始数据转换为易于理解的见解。 Microsoft Power BI在此方面表现出色,为有影响力的业务分析提供了各种各样的图表。本文探讨了最常用的功率BI图类型。

功率BI图的关键优势:

  • 清晰的数据表示: Power BI图将复杂的数据集转化为易于消化的视觉格式。
  • 趋势和模式标识:快速确定数据中的趋势,模式和异常。
  • 比较分析:促进对不同类别,时间段或数据系列的比较。
  • 明智的决策:基于清晰的视觉见解支持数据驱动的决策。
  • 交互式探索:通过交互式功能(例如过滤和钻孔)与您的数据互动。
  • 有效的沟通:将复杂的发现清楚而简洁地与利益相关者进行交流。

流行的功率BI图类型:

让我们深入研究最常用的功率BI图表:

1。条形图:这些基本图表比较跨类别的值。条形图使用水平条,而列图则使用垂直条。变化包括堆叠,聚类和100%堆叠版本以进行增强分析。

  • 优势:简单,对比较有效,显示出趋势。
  • 局限性:可能会被许多类别变得混乱,可能不会突出较小的变化。

大多数使用的10个功率BI图 - 分析Vidhya大多数使用的10个功率BI图 - 分析Vidhya

2.线图:随着时间的推移可视化趋势的理想选择,线图将数据点连接到连续时期的变化和模式。

  • 优势:非常适合显示趋势,轻松显示多个系列。
  • 局限性:重叠线可能会令人困惑,密集的数据可能会使图表混乱。

大多数使用的10个功率BI图 - 分析Vidhya

3。派和甜甜圈图:这些图表代表整体的一部分。饼图显示了单个系列中的比例,而甜甜圈图允许多个系列。

  • 优势:简单,直观地显示比例。
  • 局限性:不适合许多类别,难以精确地比较小切片。

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4.区域图:类似于线图,但在线下填充区域,突出了累积总数和比较。

  • 优势:显示累积总数,强调变化的幅度。
  • 局限性:重叠区域可能会模糊数据,对于精确值的效率较低。

大多数使用的10个功率BI图 - 分析Vidhya

5。散射和气泡图:这些图表说明了变量之间的关系。散点图显示了数据点,而气泡图则使用气泡大小增加了第三维。

  • 优势:确定相关性,检测异常值,处理多维数据。
  • 局限性:可以用许多点很复杂,重叠点可能会掩盖信息。

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6. Treemap: Treemaps可视化层次数据为嵌套矩形,大小表示数据值。

  • 优势:对分层数据有效,清楚地显示了比例。
  • 限制:可以用大型数据集混乱,很难阅读小矩形。

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7。瀑布图:这些图表显示了顺序正值和负值的累积效应,可用于财务分析。

  • 优势:显示累积影响,突出显示增加和减少。
  • 局限性:最适合特定用例的最适合,可以通过许多步骤很复杂。

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8。漏斗图:漏斗图说明了一个过程中的阶段,揭示了瓶颈和下降点。

  • 优势:可视化过程阶段,标识瓶颈。
  • 限制:单个阶段的细节有限,固定形状可能不适合所有过程。

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9。量规图:量规图(速度表图)在一个范围内显示一个值,非常适合KPI。

  • 优势:快速性能概述,显示目标的进步。
  • 局限性:仅显示一个值,可以过度简化复杂数据。

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10。地图: Power BI提供了各种地图可视化(填充,气泡,形状),用于地理位置显示数据。

  • 优势:显示地理模式和趋势。
  • 局限性:需要准确的地理数据,对于大型数据集可能很复杂。

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选择正确的图表:

选择适当的图表取决于您的数据类型,分析目标和受众。考虑:

  • 数据类型:分类,时间序列,分层,地理。
  • 目的:比较,趋势分析,分布,比例,关系,层次结构。
  • 受众:技术专长和首选可视化风格。
  • 图表特征:交互性,可扩展性,自定义选项。

结论:

掌握Power BI的多元化图表选项使您能够将原始数据转换为引人注目的视觉叙事。通过为您的特定需求选择正确的图表,您可以有效地传达洞察力,促进数据驱动的决策并解锁数据的全部潜力。

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