ALLSELECTED是为了保证无论如何筛选，都能按照我们设定的条件显示固定的上下阈限；
一个好的可视化工具一定要有层次管理和交互设定的功能，让我们能够从不同的角度对数据进行切换分析，PowerBI很好的实现了这两项。
我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通上力不从心。
本文来自多个项目中的实际问题。如果你常用PowerBI，就会发现PowerBI默认的线图有个很严重的缺陷就是无法动态设置均值线或固定值线，只能设置成为一个静态的值。如下：
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章，不同产品上线的时间不同，通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
看到这里，有的小伙伴会问了，那我日期要是不连续的该怎么进行呢？这个过一段时间白茶会继续讲解，咱先来了解基础。
很可惜，绝大多数用户都在长期索取技巧，模板的过程里丧失了抽象能力。在《BI 真经》的学习种，我们讲试图帮助大家修复这项能力。
在零售快消行业，经常需要分析产品的定价区间是否合理，以便快速找准产品的市场定位，灵活调整产品定价。
在项目实施的过程中，柱形折线图可以说是我们使用频率较高的可视化图形之一，默认的呈现效果如下图：
小勤：关于逆序刻度图，文章《如何实现类似Excel中的逆序坐标图？》里用堆积柱状图做了出来，但柱状图不利于观察趋势，折线图该怎么实现呢？
我们都知道，在给出年月计算新老客户以及活跃用户数是相对比较复杂的计算，我们来看看最终效果：
可以彻底实现矩阵KPI红绿灯效果，而且非常完美。 实现此效果后，再配合 中国式复杂报表制作方法，此时心里有点激动了。
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：
小勤：大海，Power BI里面怎么实现逆序刻度图？比如我想分析学生多次考试成绩的名次变化趋势，由于名次数据越小越好，比如第1名要好过第2名，所以，数据小的应该显示在数据大的上方。
PowerBI 将从2020.4开始将筛选面板彻底从左边的格式切换成右边的格式，请大家注意。
在表格中，每一行独立存在，上一行的内容和下一行没有交集，中间有一根看不见的线把每一行隔离开来。
在有了这两天给出的光滑曲线做法后，我们进一步将正态分布的曲线做成光滑曲线来看其状态。
在日常工作中，有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示，这时候就要考虑使用组合图表。
苹果在WWWDC 2022上推出了SwiftUI图表，这使得在SwiftUI视图中创建图表变得异常简单。图表是以丰富的格式呈现可视化数据的一种很好的方式，而且易于理解。本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外，自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。
本期的问题背景如上，白茶在描述的时候添加了一些喜剧色彩，但是其中蕴含的东西却很实用。
苹果在 WWWDC 2022 上推出了 SwiftUI 图表，这使得在 SwiftUI 视图中创建图表变得异常简单。图表是以丰富的格式呈现可视化数据的一种很好的方式，而且易于理解。本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外，自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。
本系列是数据可视化基础与应用的第02篇，主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2amaagaaa6uanpc3ypvpfaa6dambqaaya.f10003.mp4?dis_k=86b4c176a19487f6102b765
【背景】：项目中需要使用到图表，于是找了目前非常热门的开源图表，折线图/柱状图/饼图等应有尽有，各种效果实现都很给力，附上github链接，有原DEMO，github是最好的老师，看DEMO例程源码，相比在网上泛泛的查资料要高效的多。https://github.com/PhilJay/MPAndroidChart
1、figure中的figsize(控制画布大小)、dpi(图像解析度)，在figure上添加子图
折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征，表现的是一种时间维度下的变化。那么问题来了，读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题：怎么让时间轴表现的不拥挤，又能够友好地呈现呢？就如下图的方式：
“堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的，则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据，您可能要考虑改用堆积面积图。
春节不同于其他节日，许多零售企业春节的销售高峰不是节日期间，而是春节前的两周。这两周的销售对全年的业绩目标实现都会产生重要的影响。
折线图（曲线图）是一种常见的数据图表形式，是数字或定量数据的直观表示，它显示了两个变量之间的关系。变量基本上是可以改变的任何东西，例如数量、百分比、时间间隔等。这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点，每个点代表一个数据值。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
近日，PowerBI已经更新为度量值可以支持作为图像URL来进行解析，参考：PowerBI 2018 8月更新 一键导出PDF报告集合，这使得PowerBI在显示图标方面有了更多的可能性，本文来详细探讨这些可能性。
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到，就是7日移动平均了。考察如下的示意图：
几乎所有的数据分析师的招聘JD中都要求具备可视化和使用PPT制作分析报告的技能。哪怕不是数据分析师的岗位，例如产品、市场、运营等，哪怕是学校里的教师，每天也会接触大量的图表。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
PowerBI 每月更新，微软官方提供一个示例文件，我们基于该文件来进行介绍，与微软官方保持一致，为了便于理解，在需要时我们采用其他案例进行说明。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
数据可视化基本上是数据的图形表示。在探索性数据分析中，可以使用数据可视化来理解变量之间的关系，还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。
在本公众号的第4篇推文里，我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到，Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现，Power View的预测功能用的是指数平滑法（Exponential Smoothing），同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承，可以推测应该也是沿用指数平滑法。
说起折线图，很多人都觉得非常简单，不就是一些点连成的线吗？用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。
DATESBETWEEN函数隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数。可以用作生成固定范围的日期，也可以用来作为限定条件来对聚合计算进行限制。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
我们在前几篇的文章里介绍了好几款动态的数据图表，我们可以通过图表进行数据的交互，今天我们再来介绍一款 滚动条控件的 折线图，我们先来看做好的图表：
数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
如果让分析师去做一些高信息含量的图表，那该图一定位列其中，因为企业几乎都是是目标（结果）导向的，对此，KPI的达成就是关键的信息了。
在日常工作中经常会使用Excel，有时需要在excel表格中画曲线图，怎么操作呢？
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