16、数据可视化:图表、仪表盘与 Power BI 的应用

数据可视化:图表、仪表盘与 Power BI 的应用

在当今快速发展的商业环境中,数据在推动明智决策和实现组织成功方面发挥着关键作用。随着企业从各种来源生成大量数据,如何将这些信息有效地呈现给关键利益相关者,使其易于理解、可操作且富有洞察力,成为了一个挑战。而数据驱动的可视化工具,如图表、仪表盘和 Power BI,正是解决这一问题的强大工具,它们能够将原始数据转化为有意义的见解。

1. 理解图表和仪表盘

图表和仪表盘是有效数据可视化的关键。图表以各种形式,如条形图、折线图或饼图,提供数据的可视化表示,简化复杂信息。仪表盘则将多个图表和数据元素整合到一个界面上,提供业务绩效和关键绩效指标(KPI)的整体视图。

1.1 探索图表类型和用例

常见的图表类型包括条形图、折线图、饼图、面积图和散点图,每种类型都有其特定的用途和独特的见解:
| 图表类型 | 用途 |
| ---- | ---- |
| 条形图 | 有效比较分类数据 |
| 折线图 | 描绘随时间的趋势 |
| 饼图 | 显示比例和百分比 |
| 散点图 | 揭示变量之间的关系 |

理解每种图表类型的特点和适用用例,有助于用户为其数据选择最合适的可视化方式。

1.2 仪表盘在业务绩效中的作用

仪表盘提供关键绩效指标(KPI)和关键指标的集中和全面视图,使用户能够实时监控业务绩效。通过聚合来自多个来源的数据,仪表盘展示了业务各个方面的概述,如销售、营销、财务和客户服务。它们提供了整体视角,使用户能够识别趋势、跟踪进度并做出数据驱动的决策。


                
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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