9、数据可视化与场景实验：Power BI 中的数据分析技巧

数据可视化与场景实验：Power BI 中的数据分析技巧

1. 相关性图分析

相关性图揭示了单价平均值与其他指标之间的关系。除订单数量呈现强负相关外，单价平均值与其他指标呈弱负相关。折扣金额与除单价平均值外的其他指标呈弱正相关，而其他指标之间则呈现较强的正相关。

相关性图的参数设置如下：
- 相关性图参数 ：可关闭以使用默认值。若启用，可更改元素形状（圆形、方形、椭圆形、数字、阴影、颜色或饼图），并设置绘制聚类。
- 标签 ：可更改字体大小和颜色。
- 相关系数 ：启用此选项可显示 -1 到 +1 之间的相关系数值，还可更改小数位数、颜色和字体大小。
- 附加设置 ：可选择显示警告。

我主要使用了默认选项，仅启用了相关性图参数并将绘制聚类设置为自动，同时启用了相关系数显示。

2. 决策树图

决策树是一种机器学习模型，可分析数据中的相关性并以树状形式可视化。决策树图自定义视觉对象基于 R 包 rpart 构建模型，使用 rpart.plot 进行可视化。与许多 IT 或数学中的树一样，此树是倒置的，树干在上，叶子在下。树的最有趣部分是叶级，位于图表底部。

2.1 决策树预测

该决策树以折扣金额为输入变量，预测订单数量为目标变量。每个节点（树干、分支或叶子）显示四个数字。以左下角节点为例，绿色矩形外顶部是树中的节点编号（此处为 2），并非所有节点都会在可视化中显示。绿色矩形内第一行是目标变量（订单数量）的预测