有的图表用来反映当前时间的指标状态,比如本周店铺业绩排名条形图,有的图表用来反映时间趋势,比如业绩每周变化折线图。有没有图表既能反映当前的状态,又能体现趋势?
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。
试想这样一个业务情景:有很多店铺需要展示每月业绩达成状况,又需要同时展示趋势。在Power BI矩阵中子弹图和折线组合是一种实现方式,DAX和SVG结合可以轻松实现。
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。
本号已经使用DAX+ SVG在Power BI自定义了几十种实用的图表,但是一直没有涉及折线图。原因有二:
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。
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。
卡片图通常是一个数字,体现当前的状况,但也可以添加时间趋势。Power BI 2023年6月推出的卡片图借助SVG矢量图可以实现这种现状与趋势组合。前期分享过若干种在表格、矩阵实现时间趋势迷你图的方式,现在无需任何修改即可移植到新卡片图。
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;
上一节模拟了VisActor的子弹图,本节模拟时间轴。以下截图是VisActor官方的样式:
Power BI于2022年12月推出的窗口函数极大简化了使用SVG矢量图自定义图表的过程。OFFSET、INDEX和WINDOW函数对设计连续型图表有重大意义。(不了解窗口函数参考采总此文:Power BI本月正式推出的DAX新函数:OFFSET、INDEX、WINDOW)
Power BI的自定义图表KPI Indicator可以满足多种类型的KPI表达需求。
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。
在如今的商业环境下,数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况,还能为决策提供有力支持。因此,选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具,其中第一个是VeryReport商业图表工具。
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?
2021年12月更新的Power BI版本新增了迷你图功能,如下图在表格或矩阵中点击下拉箭头或鼠标右键,即可进入设置界面:
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。
数据标签的值选择时刻列(这个功能需要2023年12月及以后的Power BI版本):
我们从图表中看到,增长率从2010年开始整体还在增长,但是增速还是下降为主,在2018年的时候出现了个反弹。也就是说增速是一直在降低,这个是什么原因导致的呢?互联网用户还能增长多少呢?我们通过全球人口数据分析得到如下展示。
前几天,我写了文章《黑科技又来了!这回是异常数据检测!| PBI实战应用》,里面用一组销量数据作为例子讲解了Power BI的异常数据检测功能:
本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法,我们并不打算研究这些数学算法的具体细节,而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
从一堆异常数据里识别出异常数据,这个问题本身是很难、很难、很难的,除了一些可以明确定义的异常规则(这一点因各种情况差异很大,后续通过不同案例讲解),还有很多的异常其实就靠业务的经验、理解甚至是感觉。
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制,今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
来源:https://seantheme.com/color-admin/admin/html/index_v3.html
Power BI中提供了越来越多的可视化效果,您可以从Gallary获得这些可视化效果,其中一些非常复杂(它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系)。但对于我们大多数“普通人” (大概是我们中的98%)来说,简单意味着更好,更容易,更清晰。因此,专注于简单性!
Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图,简称PV,Power View 中提供了非常多的可视化图表,例如:柱状图、条形图、饼图、折线图等,主要帮助我们实现数据可视化。
很多生活中常用的手机APP/服务提供了可视化图表模块,方便用户对相应的数据进行分析。他们的优秀经验其实也可以借鉴到Power BI中。以下推荐几个我认为兼具美观与实用的效果。
人力资源的数据化转型需要HR在日常的工作中对人力资源各模块做落地的数据建模,数据分析是在数据可视化模型的基础上进行数据的交互,通过数据的交互和数据的交叉来进行数据分析,最终发现问题,解决问题。
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。
在如何将实时数据显示在前端电子表格中(一)一文中,我们讲述了如何通过WebSocket从Finnhub.IO获取实时数据,那么本文重点讲述如何使用基本的 SpreadJS 功能来进行数据展示。
前几天有星友分享过一个重点城市GDP排行榜图表,图表中体现了GDP排名、排名升降状况、GDP绝对值以及增长率。这个图表对同一数据进行了多角度比较,我认为比较实用,在Power BI中进行了两种形式的模拟。
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。
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。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。
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:
来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章,尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具,如tableau、Power BI、Microsoft Excel
http://tianqi.2345.com/wea_history/59431.htm
有一个数据集,包含四张工作簿,每个工作簿是一张表,其中可以销售表可以划分为事实表,产品表,日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图:
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。
在Power BI中有很多报表类型供我们选择,选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类:对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析,可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。
在信息时代,我们面临着海量的数据。然而,这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值,我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。
在上述场景中,异常的数据与整个测试数据样本相比是很少的一部分,常见的分类算法例如:SVM、逻辑回归等都不合适。而孤立森林算法恰好非常适合上述场景,首先测试数据具备一定的连续性,其次异常数据具备显著的离群特征,最后异常数据的产生是小概率事件,因此,孤立森林算法在网络安全、交易欺诈、疾病监测等方面也有着广泛的应用。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
2 构建第一条ELK数据管道 本章将使用ELK技术栈来构建第一条基本的数据管道。这样可以帮助我们理解如何将ELK技术栈的组件简单地组合到一起来构建一个完整的端到端的分析过程 ---- 输入的数据集 在
前两篇分别介绍了使用Mfuzz包、TCseq包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势,并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。这两种方法都是R语言程序包。但如果您不习惯用R,但仍期望实现类似的功能(时间趋势分析、聚类以及可视化作图等),本篇再继续介绍一个图形界面程序,短时间序列表达挖掘器(Short Time-series Expression Miner,STEM),它在很多文献中也常见到。
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型(包括折线图、条形图、饼图和散点图)绘制数据。
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。
Power BI 2023年的几次更新使得内置视觉对象(表格矩阵和新卡片图)自定义99%的图表效果成为可能,实现路径是DAX和SVG矢量图结合。我已经在各种场合分享了两三百种SVG图表效果,目测丰富程度全球第一。表格矩阵和新卡片图(不了解新卡片图参考此文:Power BI可视化的巅峰之作:新卡片图)都是SVG自定义图表的良好载体,二者在应用上有什么区别?本文依据过往的经验总结一二。
2023年是Power BI 面世以来对内置视觉对象升级最大的一年。采总昨天盘点了Power BI 2023新增的十大功能,我来谈谈我最喜欢、最常用的三个。
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