1.1 可视化概述

数据可视化

学习PowerBI有三大独立的模块,Power Query获取数据、Power Pivot & DAX 数据建模、Power View 数据可视化,以可视化作为起点来讲主要有三个原因:

1.它是最容易上手的部分,掌握Query和Pivot你可能需多几倍的时间

2. 通过它你可以最快地认识PowerBI的基本操作界面和特点

3. 可视化是数据的输出结果,Begin with the end in mind ,以结果为起点的学习顺序可以帮助你理解得更快

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为什么要可视化

所有的数据分析都是用分类和比较的方法来回答问题,可视化是回答问题的一种方式,这种方式是把数据用图表的形式展现给读者。为什么是图表?人类属于视觉动物,对于图的理解力和接受度远高于文字或数字,当把一组数据以正确的图表形式呈现给人时,读者可以在几秒内就掌握你传达的信息,然而单纯地用文字和数字需要得更长。

举一个简单的例子,我们经营一个全国连锁的咖啡店,2016年在全国各城市有50家分店,2017年的扩张战略是再开30多家,我们有一个老店和新店的清单,这时你有两种方法报告给读者:

1. 80条分店记录清单

2. 一张地图(红色为老店、黄色为将扩张的地区)

怎么样,以地图的形式来展示这个信息我相信读者会在几秒之内掌握咖啡店的扩张战略并引发更有价值的讨论。

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自定义视觉对象

PowerBI是一个强大的工具,它不仅提供了我们常用的图表类型(折线图、柱形图、散点图、地图、饼图等等),在“...”选项中你也可以导入自定义视觉对象,引入一些炫丽的视觉图给你的报告增添色彩。

在微软的官网上可以下载到许多开发的特殊图表类型满足你的特定需求,比如(子弹图、直方图等)资源库的链接 (百度搜索Office Store下的PowerBI就可以找到自定义视觉对象)

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认识基本界面

现在就让我们上手这个软件,从数据准备工作开始。我们沿用前面章节中这个咖啡店的例子,假设我们(数据纯属虚构)有50家各城市咖啡店的2015年到2016年的《咖啡数据表》如下:

1)我们先对数据按照《数据分析原理》里面的方法做个拆解:

2)数据准备 - 除《咖啡数据表》之外,为了方便做时间趋势的分析,需要准备一张《日期表》,这是一个2015年1月1日到2016年12月31日的普通日历表,这样可以辅助我们以后按照不同的维度 年、季度、月、星期 去做分析。

很多人到这里会问《咖啡数据表》里面已经有日期列,可以在后面添加年月日的列,为什么现在要单独添加一张日期表?原因大概有四个:

一是为了讲给大家下面关联表的用法需要。

二是PowerBI可以解决很多重复性的工作,在《咖啡数据表》中添加日期年月日的传统方法虽然对该案例可行,但不是一个可持续使用的方法,比如到了2017年1月份新增添了数据,我们可能还要在源数据中做重复的添加列工作。

三是PowerBI有很强大的时间智能函数(后面几个章节会具体讲到),日期表可以充分发挥它的作用。

四是比起用Year,Month等时间函数去逐列添加,这种方法更省时间。

3)获取数据 - 在主界面获取两张表《咖啡数据表》和《日期表》数据。

4)大家注意到在PowerBI的面板界面有三个视图模式(画布、表格、关系视图)在关系视图中我们拖动《咖啡数据表》中的“日期”字段到《日期表》的日期字段,如两张表间的箭头所示,在两张表之间搭建一对多的关系。(按住鼠标在“日期”上拖动到另一个“日期”即可)

5)在表格视图中,建模选项中新建一个度量值,销售量=sum('咖啡数据'[数量])。(具体的度量值和列的定义会在数据建模的章节中讲到,大家在这里先按照例子去引用。在这里你可能已经发现PowerBI中符号 ' 用来引用表,[ ]用来引用度量值和列)

6)准备工作到此完毕,在下一节我们到画布视图中去做折线图和柱形图。

(案例数据源文件在阅读原文的链接中)

本文分享自微信公众号 - PowerBI大师(PowerBIMaster),作者:马世权

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-05-10

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