57、提升 Power BI 仪表盘的实用技巧与操作指南

提升 Power BI 仪表盘的实用技巧与操作指南

在数据可视化与展示领域,Power BI Desktop 是一款功能强大的工具。它能帮助我们创建出引人入胜的仪表盘和报表。下面将详细介绍如何在 Power BI Desktop 中对仪表盘进行优化和完善,包括形状的设置、可视化元素的组织、钻取功能的使用等多个方面。

1. 形状的基本设置

1.1 线条和填充颜色调整

在 Power BI Desktop 中,形状的线条指的是其外部边界,我们可以对其颜色、粗细和透明度进行调整,同时也能设置形状的填充颜色。具体操作步骤如下:
1. 选择要设置格式的形状。
2. 在“可视化”窗格(此时仅显示“格式形状”选项)中,展开“线条”部分。
3. 从弹出的颜色面板中为线条选择一种颜色,形状的外部线条颜色将随之改变。
4. 向右移动“粗细”滑块来调整线条的粗细,形状的外部线条会变粗。
5. 向左移动“透明度”滑块来调整颜色的强度。
6. 展开“填充”部分。
7. 从弹出的颜色面板中为填充选择一种颜色,形状的内部颜色将改变。
8. 向右移动“透明度”滑块来调整填充颜色的强度。

1.2 形状旋转

对于一些形状,如箭头和三角形,可能需要旋转以达到理想的效果。旋转形状的操作步骤如下:
1. 选择要旋转的形状。
2. 在“可视化”窗格中,展开“旋转”部分。
3. 向左或向右拖动“旋转”滑块,使箭头指向你想要的方向。或者,你也可以在滑块左侧的“旋转”框中输入精确的旋转值。

1.3 形状的移除

移除形状有两种方法:

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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