16、深入挖掘Power BI高级分析与可视化技巧

Power BI高级可视化技巧解析

深入挖掘Power BI高级分析与可视化技巧

1. Top - N 过滤

在数据可视化中,为了让管理者快速聚焦于重要信息,我们可以使用Top - N过滤。以下是具体操作步骤:
1. 创建一个名为“Page 3”的新页面。
2. 在页面右侧创建一个表格可视化,使用“People”表中的“Name”列和“Calculations”表中的“% Utilization”度量值。由于列表很长,管理者通常更关注表现最好和最差的员工。
3. 展开“Filters”窗格,通过过滤器标题中的小向下箭头图标展开“Name”过滤器,当前过滤器类型设置为“Basic filtering”。
4. 使用下拉菜单将过滤器类型更改为“Top N”。
5. “Show items”字段将出现并设置为“Top”,在旁边的框中输入“10”。
6. 将“Calculations”表中的“% Utilization”度量值从“Fields”窗格拖放到“By value”下方的“Add data fields here”区域。
7. 点击“Apply filter”,可视化将仅显示基于“% Utilization”的前10名员工。
8. 在“Visualizations”窗格中,点击“Format”子窗格(油漆滚筒图标)。
9. 展开“Total”部分,将“Totals”切换为“Off”。
10. 向下滚动“Format”窗格,将“Title”切换为“On”。
11. 展开“Title”部分,在“Title text”区域中输入“Top Performers”。
12. 选中可视化,按“Ctrl + C”复制可视化。
13. 按“C

Power BI在数据分析可视化领域拥有广泛的实际应用,涵盖了多个行业和业务场景。以下是几个典型的案例展示及应用分析: 餐饮行业的数据分析中,Power BI可以用来分析不同城市的店铺数量分布情况。通过条形图的形式直观地展示每个城市的店铺数量[^2]。此外,还可以利用散点图来表现店铺的服务质量环境评分之间的关系,帮助管理者识别哪些因素可能影响顾客满意度。树状图则能够清晰地表明不同类型店铺的数量分布。 在供应链管理方面,Power BI同样发挥着重要作用。它支持对计划、采购、制造以及仓储物流等环节进行深入的数据挖掘和多维度分析。例如,在库存控制看板的设计中,Power BI可以帮助企业实现从数据获取到清洗再到建模的一整套流程,并最终以易于理解的方式呈现出来。这种可视化的解决方案使得决策者能够快速把握供应链中的关键绩效指标(KPIs),从而做出更加精准的商业决策[^3]。 对于销售数据分析而言,Power BI允许用户创建一系列重要的度量值如总销售额、利润率、利润额以及均价等。这些指标可以通过建立适当的关联后,在模型视图中被进一步用于生成各种图表和报告,以便于跟踪业绩趋势并优化定价策略。当加载完相关数据之后,如果发现日历表订单表之间没有直接联系,则需要手动设置两者间的连接关系,比如按照年份月份将日历表订单表中的订单日期字段相链接[^4]。 ### 可视化技术的应用 - **数据透视表**:适合用于探索性数据分析,提供灵活的数据汇总功能。 - **柱形图/条形图**:适用于比较类别间的数据差异。 - **折线图**:展示随时间变化的趋势非常有效。 - **饼图**:用于显示各部分占整体的比例。 - **散点图**:揭示两个变量之间的潜在关系。 - **树状图**:非常适合于层次结构数据的可视化表示。 ```python # 示例代码 - 创建简单的条形图 import matplotlib.pyplot as plt # 假设这是某几个城市对应的店铺数量 cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳'] store_counts = [150, 120, 90, 130] plt.bar(cities, store_counts) plt.xlabel('城市') plt.ylabel('店铺数量') plt.title('各城市店铺数量分布') plt.show() ``` 通过以上案例可以看出,Power BI不仅提供了丰富的可视化选项,还简化了复杂数据集的处理过程,使得非技术人员也能轻松上手进行高级数据分析
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