视觉对象 - 数据可视化解读

Power BI 提供了丰富的视觉对象（Visuals），帮助用户以直观的方式呈现和分析数据。以下是 32 个常用视觉对象的解读及案例分享，涵盖核心功能、适用场景和注意事项。内容基于实际应用场景整理，便于快速理解。

一、数据比较类视觉对象

这类视觉对象主要用于比较不同类别、组别之间的数值差异，展示数据的相对大小关系。

1. 堆积条形图

 

• • 定义：以水平条形展示的复合图表，每个条形代表一个类别，内部通过不同颜色区分子类别并堆叠显示。

• • 主要作用：比较不同类别的总量及其内部构成

• • 适用场景：销售额按产品系列和区域对比，员工数量按部门和职级分布

• • 独特优势：水平展示适合类别名称较长，同时展示总量和构成关系

2. 堆积柱形图

 

• • 定义：以垂直柱形展示的复合图表，每个柱形代表一个类别，内部通过不同颜色区分子类别并堆叠显示。

• • 主要作用：比较不同类别的总量及其内部构成，适合时间序列

• • 适用场景：月度销售额及其产品构成，年度费用按类别对比

• • 独特优势：垂直展示便于横向展示时间轴，适合时间序列分析

3. 簇状条形图

 

• • 定义：以水平条形并列展示的图表，每个类别的不同度量值并排显示而非堆叠。

• • 主要作用：直接比较不同类别的多个独立数值

• • 适用场景：不同区域的销售额与利润对比，产品性能多指标对比

• • 独特优势：清晰展示多个指标间的大小关系，避免堆叠导致的比较困难

4. 簇状柱形图

 

• • 定义：以垂直柱形并列展示的图表，每个类别的不同度量值垂直并排显示。

• • 主要作用：直接比较不同类别的多个独立数值，适合时间序列

• • 适用场景：月度销售与目标对比，实际与预算支出对比

• • 独特优势：垂直排列便于沿时间轴比较多个度量值

二、趋势分析类视觉对象

这类视觉对象重点展示数据随时间变化的趋势、模式和波动，适合时间序列数据分析。

1. 折线图

 

• • 定义：通过连接数据点的线条展示数据随连续变量(通常是时间)变化的图表。

• • 主要作用：展示数据随时间的连续变化趋势

• • 适用场景：销售额、股价、网站访问量等时间序列分析

• • 独特优势：清晰显示趋势、波动和转折点，可同时对比多个指标

2. 分区图

 

• • 定义：折线图基础上在线条下方区域填充颜色的图表，强调累积效应。

• • 主要作用：展示指标随时间的累积变化

• • 适用场景：