23、数据可视化与 Power BI 实战指南

数据可视化与 Power BI 实战指南

1. 可视化基础与 Power BI 界面

1.1 可视化基础

在数据可视化领域,正确选择图表至关重要。可视化罗盘可帮助我们依据不同的分析目的,如动态分析、排名分析和结构分析等,来选择合适的图表。

常见的分析类型及其适用图表如下:
| 分析类型 | 适用图表 |
| — | — |
| 动态分析 | 折线图、柱状图 |
| 排名分析 | 柱状图、排名图 |
| 结构分析 | 饼图、树状图 |

然而,在选择图表时也容易出现一些常见错误,例如用饼图展示动态数据就是不合适的。

1.2 Power BI 界面

Power BI Desktop 是一款强大的数据可视化工具,其界面包含多个重要元素:
- Top Menu Bar :顶部菜单栏,提供各种操作选项。
- Data Pane :数据窗格,可查看和管理数据。
- Visualizations Pane :可视化窗格,用于选择和创建图表。
- Format visual tab :格式可视化选项卡,可对图表进行格式设置。
- View Mode Selector :视图模式选择器,支持不同的查看模式。

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    A[Power BI Deskt
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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