Исчерпывающее руководство по визуализации Power BI

Стремительное введение в визуализацию с помощью Power BI

Введение

Power BI стал мощным инструментом в области науки о данных, позволяющим предприятиям принимать обоснованные решения на основе анализа данных. Разработанный Microsoft, Power BI Visualizations позволяет пользователям наглядно представлять свои данные и передавать понимание по всей организации. Его способность без проблем встраиваться в приложения или веб-сайты и устанавливать связи с различными источниками данных является замечательным преимуществом.

Безусловно, одним из важнейших аспектов в области науки о данных является практика визуализации данных. Это касается графического исчисления информации и данных, в котором ключевую роль играют визуальные элементы, такие как диаграммы, графики и карты. Через использование этих визуальных инструментов, визуализация данных делает данные более понятными и облегчает обнаружение трендов, выбросов и закономерностей. В сущности, Power BI является неотъемлемым инструментом, способным преобразовывать необработанные данные в наглядные повествования, тем самым повышая всеобщее понимание сложных наборов данных.

Понимание визуализации Power BI

Power BI Visualization – это процесс представления данных графически с помощью Power BI. Он помогает понять сложные наборы данных, отображая их в более простом и наглядном формате. Визуализация Power BI является важной, так как она позволяет пользователям усваивать сложные понятия или обнаруживать новые закономерности, которые могут быть неочевидными в текстовых данных.

Преимущества визуализации Power BI многообразны. Она позволяет пользователям взаимодействовать с данными, углубляться в детали графиков и диаграмм, создавать и делиться отчетами с другими. Она также позволяет пользователям создавать персонализированные панели инструментов с уникальным видом на их бизнес.

Типы визуализаций Power BI

Power BI предлагает широкий спектр визуализаций, каждая из которых предназначена для представления данных разными способами.

A. Графики

Графики являются графическим представлением данных в Power BI. Используйте их для упрощения сложных наборов данных и более легкого понимания и интерпретации данных. Power BI предлагает различные типы графиков, каждый из которых подходит для разных видов данных и задач визуализации данных.

1. График области

Существуют два основных типа графиков области в Power BI:

Простой график области

Это наиболее распространенный тип графика области. Он отображает точки данных в виде линии, а область между линией и осью заполняется цветом. Простые графики области помогают показывать тренды со временем или сравнивать различные категории данных.

График с накоплением области

График с накоплением области показывает несколько категорий данных, накладывающихся друг на друга. Этот тип графика полезен для отображения вклада различных категорий в общую сумму.

Основные особенности

У графиков области есть несколько ключевых особенностей, которые делают их полезными для визуализации данных:

Они легко читаются и понимаются. Использование цвета и заливки облегчает просмотр трендов и закономерностей в данных.
Они могут использоваться для отображения трендов со временем. С помощью временной оси можно легко увидеть, как меняются данные со временем.
Они могут использоваться для сравнения разных категорий данных. Послойное представление данных позволяет легко увидеть вклад разных категорий в общую сумму.
Они могут использоваться для создания комбинированных графиков. Комбинированные графики объединяют различные типы графиков, такие как графики области и линейные графики, чтобы отображать разные аспекты данных.
Они интерактивны. Вы можете нажимать на различные части графика, чтобы фильтровать данные и просматривать больше деталей.

Ограничения

Хотя участковые графики имеют множество преимуществ, у них также есть некоторые ограничения:

Их может быть трудно прочитать, когда есть множество точек данных. Это происходит потому, что линии и цвета могут сливаться воедино.
Они не всегда лучший выбор для отображения точных значений. Это связано с тем, что точки данных не так легко видны, как на столбчатой или линейной диаграмме.
Они могут быть обманчивыми, если данные не масштабированы правильно. Это связано с тем, что площадь графика может создать впечатление о более значимых данных, чем они на самом деле.

Выбор правильного типа графика с участками

Лучший тип графика с участками для использования будет зависеть от ваших конкретных данных и потребностей. Вот некоторые вещи, которые стоит учесть:

Количество точек данных. Если у вас много точек данных, возможно, вам потребуется использовать простой график с участками или график с накоплением с меньшим количеством категорий.
Тип данных. Если ваши данные непрерывны, вы можете использовать линейный график или график с участками. Если ваши данные категориальные, вы можете использовать столбчатую диаграмму или колоночную диаграмму.
Цель вашего графика. Если вы пытаетесь показать тенденции со временем, вам будет полезно использовать линейный график или график с участками. Если вы пытаетесь сравнить различные категории данных, вам потребуется столбчатая диаграмма или колоночная диаграмма.

Графики с участками являются универсальным инструментом, который можно использовать для визуализации разнообразных данных. Понимая разные типы графиков с участками и их ограничения, вы сможете выбрать правильный график для своих потребностей.

2. Столбчатые диаграммы

Определение

Столбчатые диаграммы являются одним из наиболее основных и широко используемых визуализаций в Power BI. Они являются простым и эффективным способом отображения категориальных данных, позволяющим пользователям сравнивать и анализировать данные по разным категориям. Столбчатые диаграммы идеально подходят для демонстрации количественных данных, где значения не слишком большие, что делает их подходящими для различных целей, таких как сравнение объема продаж, анализ демографических данных клиентов и визуализация показателей эффективности.

Виды столбчатых диаграмм

Power BI предлагает несколько типов столбчатых диаграмм, каждая из которых предназначена для разных потребностей и функций:

Сгруппированная столбчатая диаграмма: Это самый распространенный тип столбчатой диаграммы, где столбцы группируются для каждой категории, что упрощает сравнение значений в рамках одной категории.

Стопка столбчатых диаграмм: В этой диаграмме столбцы стыкуются вертикально, представляя вклад каждой категории в общую величину. Это полезно для визуализации состава целого и определения доминирующих категорий.

Сто процентов столбчатых диаграмм: Аналогично стопке столбчатых диаграмм, столбцы всегда составляют 100%, что делает их идеальными для отображения процентов и пропорций.

Ключевые особенности

Простота восприятия: Столбчатые диаграммы просты для интерпретации, что делает их подходящими для широкой аудитории, даже у тех, кто имеет ограниченные навыки работы с данными.
Эффективность в сравнении: Столбчатые диаграммы отлично подходят для сравнения значений по разным категориям, позволяя пользователям быстро определить отношения и тенденции.
Возможности настройки: Power BI предлагает различные варианты настройки для столбчатых диаграмм, включая изменение цветов, добавление надписей, форматирование осей и использование условного форматирования.
Интерактивность: Столбчатые диаграммы являются интерактивными, позволяя пользователям исследовать данные дополнительно, наводя указатель мыши на столбцы, фильтруя категории и углубляясь в детали.

Ограничения

Ограниченный объем данных: Диаграммы-столбики могут стать замусоренными и сложными для интерпретации при работе с большим количеством категорий.
Фокус на абсолютных значениях: Диаграммы-столбики в основном сосредоточены на абсолютных значениях, что затрудняет визуализацию относительных изменений или пропорций.
Ограниченные типы данных: Диаграммы-столбики наилучшим образом подходят для дискретных числовых данных и могут быть не идеальными для представления непрерывных данных или сложных отношений.

В целом, диаграммы-столбики являются мощными и универсальными инструментами для анализа данных и визуализации в Power BI. Благодаря своей простоте, эффективности в сравнении и различным вариантам настройки, диаграммы-столбики остаются популярным выбором для тех, кто хочет эффективно коммуницировать понимание своих данных.

3. Линейные графики

Определение

Power BI использует линейные графики для визуализации связанных точек данных прямыми линиями. Пользователи используют их для визуализации трендов и паттернов во времени или между категориями, что делает их идеальными для непрерывных данных, таких как временные ряды, тренды на фондовом рынке, цифры продаж и т. д.

Виды линейных графиков в Power BI

График с одной линией: Отображает тренд единственного показателя во времени или по категориям.
Мульти-линейная диаграмма: Сравнивает тренды нескольких показателей во времени или по категориям.
Линейный график с двумя осями: Объединяет два линейных графика с разными осями, позволяя сравнивать тренды на разных шкалах.
Ступенчатый линейный график: Соединяет точки данных горизонтальными и вертикальными шагами вместо гладких линий, что полезно для выделения дискретных изменений значений.
Линейный график с заливкой: Заполняет область под линией(ми) цветом, подчеркивая величину изменения.

Основные характеристики

Простота понимания и интерпретации: Линейные графики – это знакомый и интуитивно понятный способ визуализации трендов, что делает их доступными для широкой аудитории.
Выделение трендов и паттернов: Линии помогают определить тренды, росты, падения и сезонность в данных.
Сравнение нескольких показателей: Мульти-линейные графики позволяют одновременное сравнение нескольких показателей, раскрывая их взаимосвязи и взаимодействие.
Настройка: Power BI предлагает различные варианты настройки линейных графиков для конкретных нужд, включая форматирование линий, добавление маркеров, настройку осей и добавление аннотаций.
Интерактивные возможности: Линейные графики в Power BI интерактивны, позволяя пользователям наводить курсор на точки данных, чтобы получить дополнительные сведения, фильтровать данные и исследовать определенные периоды или категории.

Ограничения

Ограничение непрерывных данных: Линейные графики не идеально подходят для категориальных данных или данных с большими разрывами.
Переполнение с множеством линий: Мульти-линейные графики могут стать перегруженными и сложными для интерпретации при слишком большом количестве линий.
Ограниченная возможность показывать детали: Линейные графики в основном сосредоточены на трендах и могут быть не подходящими для раскрытия конкретных точек данных или аномалий.
Возможность неправильной интерпретации: В зависимости от шкалы и форматирования линейные графики иногда могут приводить к неправильному толкованию трендов.

4. Круговые диаграммы

Определение

Круговая диаграмма представляет собой круговую диаграмму, разделенную на сектора, где каждый сектор представляет категорию данных, а его размер соответствует проценту его вклада в общий объем. Круговые диаграммы наиболее подходят для визуализации данных с небольшим количеством категорий (идеально 5-7) и выделения вклада каждой категории в общий объем.

Виды круговых диаграмм в Power BI

Простая круговая диаграмма: Отображает единственный ряд данных, где каждый сектор представляет категорию.

Диаграмма кольца: Похожа на круговую диаграмму, но имеет пустое пространство в центре. Это позволяет отображать дополнительную информацию, такую как заголовок или изображение, внутри диаграммы.

Основные особенности

Простота и понятность: Круговые диаграммы знакомы большинству людей и представляют информацию ясным и наглядным образом.
Подчеркивание взаимосвязей между частями и целым: Размеры сегментов наглядно передают относительные пропорции каждой категории.
Настройка: Power BI позволяет изменять цвета, добавлять подписи, данные и форматировать диаграмму, чтобы повысить ее наглядность и ясность.

Ограничения

Ограничено количество категорий: Круговые диаграммы становятся сложными для чтения и интерпретации с более чем 7-8 категориями из-за перекрывающихся сегментов и их малых размеров.
Сложно сравнивать пропорции: Бывает сложно точно сравнить размер соседних сегментов, особенно когда они маленькие.
Не идеально для отображения трендов или изменений со временем: Круговые диаграммы являются статическими и не показывают, как меняются значения со временем.

5. Водопадные диаграммы

Определение

Водопадная диаграмма – это тип визуализации данных в Power BI, который помогает понять, какое начальное значение изменяется до конечного значения через серию промежуточных значений. Каждое промежуточное значение представляется столбцом, который накладывается на предыдущий столбец, создавая эффект водопада. Это позволяет легко увидеть накопительный эффект каждого промежуточного значения на конечный результат.

Типы

В Power BI существует два основных типа водопадных диаграмм:

Простая водопадная диаграмма: Этот тип диаграммы показывает положительный и отрицательный вклад в общую изменяемость. Положительные значения представлены столбцами, расширяющимися вверх, а отрицательные значения – столбцами, расширяющимися вниз.
Ступенчатая водопадная диаграмма: Этот тип диаграммы показывает накопительный эффект каждого промежуточного значения. Столбцы в ступенчатой водопадной диаграмме накладываются друг на друга без зазоров.

Основные особенности

Понятность: Водопадные диаграммы являются наглядным способом представления сложных данных. Они легко понятны даже пользователям, не знакомым с визуализацией данных.
Выделение изменений: Водопадные диаграммы отлично подходят для выделения изменений между разными значениями. Использование цвета и штриховки позволяет легко увидеть, какие значения увеличиваются, а какие уменьшаются.
Выявление трендов: Водопадные диаграммы можно использовать для выявления трендов в данных со временем. Сравнивая водопадные диаграммы для разных периодов, вы можете увидеть, как меняются вклады в общую изменяемость.

Ограничения

Ограниченное количество категорий: Водопадные диаграммы могут отображать только ограниченное количество категорий. Если у вас слишком много категорий, график станет перегруженным и сложным для чтения.
Не подходит для сложных данных: Водопадные диаграммы не подходят для отображения сложных данных с несколькими измерениями. Если у вас есть данные с несколькими измерениями, возможно, вам потребуется использовать другой тип диаграммы, например, сводную таблицу.
Ограниченная интерактивность: Водопадные диаграммы не обладают такой же степенью интерактивности, как другие диаграммы. Вы не можете углубиться в данные или отфильтровать диаграмму по категории.

6. Воронкообразные диаграммы

Определение

Воронко-диаграмма – это тип визуализации данных в Power BI, который используется для отслеживания прогресса процесса или системы на различных этапах. Этапы представлены серией сегментов, которые постепенно уменьшаются в размере, напоминая форму воронки. Размер каждого сегмента представляет количество элементов, достигших этого этапа.

Основные особенности

Визуальное представление потока данных через процесс: Воронко-диаграммы эффективны для быстрого выявления узких мест и областей, требующих улучшения.
Отслеживание прогресса на разных этапах: Вы можете использовать воронко-диаграммы для отслеживания прогресса данных на любом количестве этапов, от начала до конца.
Выделение падающих показателей: Воронко-диаграммы визуально показывают процент элементов, которые отсеиваются на каждом этапе.
Сравнение разных процессов: Вы можете использовать сравнительные воронко-диаграммы для сравнения производительности разных процессов или систем.

Ограничения

Ограничено последовательными данными: Воронко-диаграммы можно использовать только для визуализации данных, которые проходят через последовательный процесс.
Требуется подготовка данных: Ваши данные должны быть правильно отформатированы перед созданием воронко-диаграммы.
Ограниченные возможности настройки: По сравнению с другими типами диаграмм, воронко-диаграммы имеют меньше возможностей настройки.

7. Диаграммы рассеяния

Определение

Диаграмма рассеяния в Power BI – это инструмент визуализации данных, используемый для анализа взаимосвязи между двумя числовыми переменными. Она отображает точки данных как точки на графике, где ось x представляет одну переменную, а ось y – другую. Положение каждой точки указывает значения обеих переменных для этой точки данных.

Типы диаграмм рассеяния

Простая диаграмма рассеяния: Это самый простой тип диаграммы рассеяния, с одним рядом точек данных, изображенных на графике.
Диаграмма пузырьков: В дополнение к значениям x и y в диаграммах пузырьков также присутствует третья переменная, представленная размером пузырьков. Это позволяет визуализировать три измерения данных в одной диаграмме.
Кластеризованная диаграмма рассеяния: Этот тип диаграммы показывает несколько рядов точек данных, изображенных на одном графике, где каждый ряд представлен отдельным цветом или формой.
Диаграмма рассеяния высокой плотности: Этот тип диаграммы полезен для визуализации больших наборов данных. Power BI автоматически выбирает подмножества данных, чтобы диаграмма не была перегружена.

Основные особенности

Определение корреляций: Диаграммы рассеяния предоставляют возможность выявления наличия связи между двумя переменными. Если точки данных сгруппированы близко друг к другу, это указывает на сильную корреляцию. Если точки данных разбросаны широко, то нет значительной корреляции.
Определение выбросов: Диаграммы рассеяния могут помочь выявить выбросы, которые являются значительно отличающимися от остальных данных точками. Выбросы могут быть вызваны ошибками при сборе или измерении данных, или они могут представлять действительные аномалии.
Сравнение групп: Вы можете использовать диаграммы рассеяния для сравнения двух разных групп данных. Это может помочь выявить тренды или паттерны, которые уникальны для каждой группы.
Линии тренда: Вы можете добавлять линии тренда к диаграммам рассеяния, чтобы помочь визуализировать общий тренд данных. Это может помочь понять направление движения данных.
Условное форматирование: Вы можете использовать условное форматирование, чтобы выделить конкретные точки данных на диаграмме рассеяния. Это может быть полезно для привлечения внимания к важной информации.

Ограничения диаграмм рассеяния

Большие наборы данных: Диаграммы рассеяния могут стать перегруженными и сложными для восприятия с большими наборами данных. Это связано с тем, что каждая точка данных отображается индивидуально.
Наложение точек: Если у вас есть несколько рядов точек данных на диаграмме рассеяния, они могут перекрываться и стать трудно различимыми.
Нелинейные отношения: Диаграммы рассеяния плохо визуализируют нелинейные отношения между переменными. Если отношение между вашими переменными не является линейным, вам может потребоваться использовать другой тип диаграммы.

8. Графики ленты

Определение

График ленты – это визуальный инструмент в Power BI, который объединяет функции столбчатой диаграммы с накопительной и водопадной диаграммами. Он отображает данные в виде серии соединенных столбцов или лент, где каждая лента представляет категорию или сегмент данных. Ширина каждой ленты соответствует значению ее категории, и ленты стекаются друг на друга в порядке убывания значения. Такое структурированное расположение позволяет легко сравнивать относительные значения каждой категории и определять лидеров в каждой категории.

Основные особенности

Визуализация Рейтинга: Графики лент особенно эффективны для визуализации рейтинга или порядка, поскольку структура стекирования естественно выделяет лидеров.
Сравнение Значений: Ширина каждой ленты позволяет наглядно сравнивать относительные значения различных категорий.
Определение Тенденций: Компаративные графики лент могут использоваться для определения тенденций и паттернов в ваших данных со временем.
Легко Интерпретировать: Графики лент привлекательны с визуальной точки зрения и относительно легко интерпретируются, даже для пользователей, не знакомых с визуализацией данных.

Ограничения

Ограниченная Плотность Данных: Графики лент могут стать перегруженными и трудными для чтения, когда присутствует много категорий или точек данных.
Недостаток Деталей: Графики лент не предоставляют много деталей о базовых данных. Они лучше всего подходят для общего сравнения или определения тенденций.
Не Подходят для Всех Типов Данных: Графики лент не подходят для всех типов данных. Они лучше всего подходят для данных, имеющих естественный порядок или рейтинг, таких как объемы продаж, посещаемость веб-сайта или результаты опросов.

9. Графики карты дерева

Определение

График карты дерева – это иерархическое представление данных в виде вложенных прямоугольников. Каждый прямоугольник соответствует категории или значению в данных, а его размер пропорционален величине этой категории или значения. Такие графики особенно полезны для визуализации больших наборов данных с несколькими уровнями иерархии.

Типы

В Power BI существуют два основных типа графиков карты дерева:

Прямоугольная карта дерева: Этот тип графика делит доступное пространство на квадраты, даже если это исказит соотношение сторон прямоугольников. Это может упростить сравнение размеров различных прямоугольников, но может сделать график менее привлекательным с визуальной точки зрения.
Разделенная карта дерева: Этот тип графика делит доступное пространство на прямоугольники с изменяемым соотношением сторон, основываясь на фактическом размере значений данных. Это может сделать график более привлекательным с визуальной точки зрения, но может также затруднить сравнение размеров различных прямоугольников.

Основные особенности

Иерархическая визуализация данных: Карты дерева идеально подходят для визуализации данных с иерархической структурой, таких как категории продуктов, организационные структуры или географические регионы.
Большие наборы данных: Карты дерева могут эффективно отображать большие наборы данных с несколькими уровнями иерархии, не перегружая график.
Сравнительный анализ: Сравнивая размеры различных прямоугольников, пользователи легко могут определить паттерны и тенденции в данных.
Возможности развертывания: У карт дерева часто есть возможности развертывания, позволяющие пользователям исследовать более глубокие уровни иерархии.
Цветовое обозначение: Цвета могут быть использованы для представления различных категорий или значений в данных, что упрощает пользователю различение между разными частями графика.

Ограничения

Ограниченная детализация: Из-за своей компактности, дендрограммы могут быть ограничены в количестве деталей, которые они могут отобразить. Это может быть проблематично для данных с большим количеством категорий или значений.
Искажение пропорций: Дендрограммы в форме квадратов могут искажать пропорции прямоугольников, что делает сложным точное сравнение размеров разных прямоугольников.
Ограниченная интерактивность: Дендрограммы часто обладают меньшей интерактивностью по сравнению с другими графиками, с ограниченными возможностями раскрытия и фильтрации.
Доступность: У людей с нарушениями зрения может возникнуть трудность в интерпретации дендрограмм из-за зависимости от цвета и размера.

10. Географические диаграммы

Определение

Географические диаграммы в Power BI – это визуализации данных, которые отображают информацию географически, используя карты как визуальный холст. Они позволяют анализировать пространственные закономерности и тенденции в ваших данных, предоставляя ценные идеи о том, как местоположение влияет на показатели вашего бизнеса.

Типы

В Power BI существует два основных типа географических диаграмм:

Полнота карты (Шоролеф): Этот тип карты использует градиенты цвета для отображения разных значений данных на различных географических регионах. Идеально подходит для сравнения значений в больших областях и определения областей с высокой или низкой производительностью.
Форма карты: Этот тип карты использует разные формы и цвета для представления данных на отдельных местоположениях. Идеально подходит для визуализации дискретных значений в конкретных местах и определения кластеров или паттернов.

Основные функции

Несколько полей местоположения: Вы можете использовать различные поля местоположения, такие как страна, штат, город или даже пользовательские координаты для отображения ваших данных на карте.
Несколько измерений данных: Вы можете визуализировать несколько измерений данных на карте одновременно, используя насыщение цвета, размер или всплывающие подсказки.
Интерактивные фильтры: Пользователи могут фильтровать карту по местоположению, значению данных или комбинации обоих, что позволяет проводить основной анализ.
Возможности погружения: Некоторые географические диаграммы, такие как Drill Down Map PRO, позволяют пользователям осуществлять погружение на более низкие географические уровни для получения более глубоких исследований.
Пользовательские визуалы: Маркетплейс Power BI предлагает различные настраиваемые географические визуалы с продвинутыми функциями, такими как динамические легенды, тепловые карты и картографирование территорий.

Ограничения

Точность данных: Географические диаграммы полагаются на точность данных о местоположении. Ошибки в геокодировании или несоответствия могут повлиять на точность визуализации.
Визуальная сложность: Добавление слишком много данных или использование сложных цветовых схем может сделать карту сложной для интерпретации.
Ограниченная настройка: Встроенные параметры карты могут не предлагать желаемый уровень настройки для конкретных потребностей.
Проблемы производительности: Карты с большими наборами данных или сложными визуализациями могут иметь проблемы с производительностью, влияющими на отзывчивость.

11. Карты

Определение

Карты-это элементы визуализации данных в Power BI, которые отображают отдельную точку данных в четком и кратком формате. Они часто используются для выделения ключевых показателей эффективности, трендов и ключевых показателей производительности (KPI).

Основные функции

Простота и краткость: Карты легко понять с первого взгляда, что делает их идеальными для панелей и отчетов.
Настройка: Вы можете настроить внешний вид карты, включая цвет, шрифт и размер.
Интерактивность: Карты можно связать с другими объектами в вашем отчете, что позволяет пользователям исследовать дополнительную информацию.
Условное форматирование: Вы можете изменить внешний вид карты в зависимости от отображаемого значения.
Погружение на глубину: Некоторые типы карт позволяют погрузиться в основные данные.

Ограничения

Ограниченные данные: Карты лучше всего подходят для отображения отдельных значений или простых метрик.
Сложность: Построение сложных визуализаций с использованием карт может потребовать дополнительных элементов визуализации.
Ограниченная взаимодействия: Хотя некоторые карты являются интерактивными, уровень взаимодействия может варьироваться.
Новая карта в режиме предварительного просмотра: Новая карта в настоящее время доступна только в Power BI Desktop и может измениться до ее официального выпуска.

12. Круговые диаграммы

Определение

Круговая диаграмма – это круговая визуализация, которая в основном используется для измерения прогресса в достижении определенной цели или метрики. Она визуально отображает текущее значение метрики в отношении определенного минимального и максимального диапазона. Это позволяет быстро понять, насколько близко вы находитесь к достижению желаемого результата.

Виды круговых диаграмм в Power BI

Круговая диаграмма: Это самый распространенный тип круговых диаграмм, который имеет форму полукруга. Текущее значение обычно указывается стрелкой или указателем, а минимальное и максимальное значения отображаются на лицевой стороне диаграммы.

Круговая диаграмма-карта: Этот тип круговой диаграммы имеет прямоугольную форму и отображает текущее значение, минимальное значение, максимальное значение и другую дополнительную информацию в формате карты.

Линейная круговая диаграмма: Этот тип круговой диаграммы похож на индикатор прогресса и использует горизонтальную линию для отображения прогресса к цели.

Ключевые особенности

Интуитивно понятны и просты в использовании: Круговые диаграммы привлекательны визуально и быстро передают текущее состояние метрики.
Подсвечивают прогресс к достижению целей: Они эффективно показывают, насколько вы близки к достижению желаемого результата.
Настройка: Круговые диаграммы могут быть настроены для отображения разных цветов, шрифтов и стилей, соответствующих конкретным нуждам вашего отчета.
Интерактивность: Пользователи могут взаимодействовать с круговыми диаграммами, наводя указатель на различные секции, чтобы увидеть дополнительную информацию.

Ограничения

Ограничение сложности данных: Круговые диаграммы лучше всего подходят для отображения простых метрик с четко определенными минимальными и максимальными значениями.
Трудность сравнения нескольких значений: Сравнение нескольких значений рядом может быть вызовом с использованием круговых диаграмм.
Ограниченное визуальное пространство: Круговые диаграммы могут быть маленькими и могут не быть подходящими для отображения больших объемов данных.

13. Матричные диаграммы

Определение

Матричная диаграмма в Power BI – это многофункциональный инструмент визуализации, используемый для отображения и сравнения данных по различным категориям и метрикам. Она объединяет функциональность таблицы и диаграммы, предлагая лаконичный и интерактивный способ анализа сложных наборов данных.

Ключевые особенности

Агрегация данных: Автоматически агрегирует данные по строкам, столбцам и общим итогам.
Детализация: Это позволяет проводить детальный анализ конкретных точек данных.
Перекрестное выделение: Подсвечивает точки данных в матрице и других визуализациях на странице отчета.
Условное форматирование: Применяет правила форматирования для визуального выделения конкретных точек данных.
Настройка заголовков: Определяет пользовательские заголовки для строк и столбцов.
Сортировка: Сортирует данные по строкам, столбцам или значениям.
Фильтрация: Фильтрует данные на основе определенных критериев.

Ограничения

Поддерживаются только линейные и мини-диаграммы внутри ячеек матрицы.
Большие наборы данных могут вызывать проблемы с производительностью.
Ограниченные возможности форматирования для отдельных ячеек.
Не идеально для отображения сложных взаимосвязей между переменными.

14. Радарные диаграммы

Определение

Радарная диаграмма, также известная как диаграмма-паук или веб-диаграмма, является мультивариативной визуализацией данных, которая помогает сравнивать несколько переменных для разных категорий. Она отображает точки данных на осях, исходящих из центральной точки, подобно паутине. Каждая ось представляет собой переменную, а расстояние точки данных от центра на этой оси представляет значение переменной. Затем создается многоугольник, соединяющий точки данных.

Типы

В Power BI существуют три основных типа радарных диаграмм:

Заполненная радарная диаграмма: Это самый распространенный тип радарной диаграммы. Площадь, ограниченная многоугольником, заполняется цветом, что может помочь выделить различия между категориями.
Линейная радарная диаграмма: Эта радарная диаграмма показывает только линии, соединяющие точки данных. Это может быть полезным для отображения тенденций данных со временем.
Площадная радарная диаграмма: Этот тип радарной диаграммы является комбинацией заполненной и линейной радарной диаграммы. Он отображает как заполненную область, так и линии, соединяющие точки данных.

Ключевые особенности

Радарные диаграммы хороши для сравнения нескольких переменных для разных категорий.
Они могут помочь выявить закономерности и тенденции в данных.
Они относительно легки для понимания и интерпретации.
Power BI предлагает несколько параметров настройки для радарных диаграмм, таких как цвет, метки и линии сетки.

Ограничения

Радарные диаграммы могут быть перегружены и трудночитаемыми, если в них содержится слишком много переменных или категорий.
Они не идеальны для отображения абсолютных значений переменных.
Они могут вводить в заблуждение, если масштаб осей выбран неправильно.

15. Графики свечей

Определение

График свечей – это специальный тип диаграммы, используемой для визуализации финансовых данных, особенно цен акций. Он использует свечи или бары для представления высоких, низких, открытых и закрытых ценности ценности ценности ценности, историческая информация может не быть так полезной для анализа краткосрочных изменений цен.

Фокус на цене: Графики свечей в основном фокусируются на изменениях цен. Они не предоставляют информацию о других факторах, влияющих на цену, таких как новостные события или объявления о компании.

16. Комбинированные графики

Определение

Комбинированный график в Power BI – это одно визуализация, объединяющая два различных типа диаграммы, обычно линейную и столбчатую диаграммы. Это позволяет отображать разные типы данных в одном контексте, что упрощает выявление трендов и взаимосвязей между ними.

Типы комбинированных графиков в Power BI

Существует два основных типа комбинированных графиков:

Линейно-столбчатая диаграмма: Эта диаграмма помогает сравнивать две меры на разных шкалах. Линейная диаграмма представляет одну меру, а столбчатая диаграмма иллюстрирует другую.
Линейно-кластерная столбчатая диаграмма: Эта диаграмма помогает сравнивать несколько мер на одной шкале. Линейная диаграмма представляет одну меру, а каждый кластер столбцов представляет разные меры.

Ключевые особенности

Комбинированные графики имеют несколько преимуществ перед традиционными типами диаграмм:

Увеличенная плотность данных: Сочетание двух графиков в одном позволяет отображать больше данных, не захламляя отчет.
Улучшенный анализ трендов: Линейная диаграмма упрощает выявление трендов со временем, а столбчатая диаграмма показывает данные в конкретные моменты времени.
Улучшенная ясность: Используя разные типы диаграмм для разных мер, можно легче различать между ними и выявлять взаимосвязи.

Ограничения

Несмотря на их преимущества, комбинированные графики также имеют некоторые ограничения:

Сложность: Создание и понимание комбинированных графиков может быть более сложным, чем у традиционных графиков.
Ограниченные типы графиков: В Power BI доступны только два типа комбинированных графиков.
Возможность неправильной интерпретации: Комбинированные графики могут вводить в заблуждение или быть сложными для интерпретации, если они не разработаны с осторожностью.

17. Боксовые и усовые диаграммы

Определение

Боксовые и усовые диаграммы, также известные как “ящик с усами”, являются визуализацией распределения количественной переменной. Они подводят итоги данных и выявляют закономерности, выбросы и центральную тенденцию.

Ключевые особенности

Итоговое распределение данных: Быстрое визуализирование центральной тенденции, разброса и скошенности данных.
Выявление выбросов: Легкое выявление выбросов и данных, выходящих за ожидаемые пределы.
Сравнение нескольких групп: Легкое сравнение распределения данных по категориям или группам.
Настроенный вид: Боксовые и усовые диаграммы с разными цветами, подписями и параметрами форматирования могут быть настроены.

Ограничения

Ограниченная детализация: Боксовые и усовые диаграммы не показывают отдельные точки данных, что может помочь более детально понять данные.
Не подходят для маленьких наборов данных: Боксовые и усовые диаграммы не настолько эффективны для небольших наборов данных, так как они могут не показать четкого распределения.
Возможность неправильной интерпретации: Боксовые и усовые диаграммы могут быть неправильно интерпретированы без должной пометки и объяснения.

18. Диаграммы тепловых карт

Определение

Тепловая карта в Power BI – это визуализация данных, использующая цветовые градиенты для отображения величины меры по двум измерениям. Она является мощным инструментом для выявления закономерностей, трендов и выбросов в ваших данных.

Основные характеристики

Визуальное представление отношений: Тепловые карты могут быстро и легко раскрывать закономерности и тренды в ваших данных, что упрощает понимание взаимосвязей между переменными.
Выделение выбросов: Выделение ячеек цветами, значительно отклоняющимися от среднего значения, помогает выявить выбросы и аномалии в данных.
Варианты настройки: Тепловые карты Power BI предлагают различные варианты настройки, включая градиенты цветов, размеры ячеек и всплывающие подсказки.
Взаимодействие: Вы можете взаимодействовать с тепловыми картами, наводя курсор на ячейки, чтобы увидеть базовые данные. Также можно фильтровать и срезать данные, чтобы сосредоточиться на конкретных областях интереса.

Ограничения

Ограниченный размер данных: Тепловые карты могут стать сложными для чтения и интерпретации, когда в данных слишком много точек.
Восприятие цвета: Восприятие цвета может различаться в зависимости от человека, что может затруднять точную интерпретацию данных.
Доступность: Тепловые карты могут быть сложными для доступа для людей с нарушениями зрения.

19. Декомпозиция дерева

Определение

Диаграмма декомпозиции, также известная как декомпозиционное дерево, является инструментом иерархической визуализации в Power BI, используемым для анализа разложения одной меры на несколько факторов. Она представляет данные во вложенной структуре, где каждый уровень предоставляет более глубокое понимание состава общего значения.

Типы

В Power BI существуют два основных типа декомпозиционных диаграмм:

Декомпозиция одной меры: Этот тип анализирует разложение одной меры на несколько факторов.
Сравнительная декомпозиция: Этот тип сравнивает разложение двух или более мер на разных уровнях, позволяя выявить сходства и различия.

Основные характеристики

Иерархическая структура: Данные представлены во вложенной иерархии, что позволяет легко просматривать и анализировать составляющие факторы на разных уровнях.
Интерактивное продвижение: Пользователи могут щелкнуть по узлам в дереве, чтобы исследовать разложение на разных уровнях, что предоставляет глубокие инсайты в данные.
Гибкая настройка: Пользователи могут настраивать структуру дерева, включая уровни детализации и порядок узлов.
Агрегация данных: Агрегирование значений на каждом уровне иерархии, создание сводных данных об составляющих факторах.
Визуальное представление: Структура дерева и цветовые градиенты помогают пользователям быстро выявить закономерности и тренды в данных.

Ограничения

Сложность данных: Декомпозиционные диаграммы могут быть сложными и трудночитаемыми при большом количестве факторов разложения.
Ограниченное сравнение: Если сравнивать две меры, это возможно, но визуализация может быть перегружена и трудно интерпретируема с большим количеством сравнений.
Ограниченная настройка: Несмотря на некоторые варианты настройки, структура и дизайн декомпозиционной диаграммы ограничены.
Требуется премиум-емкость: Декомпозиционные диаграммы требуют наличия премиальной емкости Power BI для работы.

20. Диаграммы ключевых факторов

Определение

Диаграмма ключевых факторов – это визуализация, поддерживаемая искусственным интеллектом в Power BI, которая помогает определить ключевые факторы, влияющие на определенную метрику. Она использует алгоритмы машинного обучения для анализа ваших данных и выявления скрытых взаимосвязей и закономерностей, которые влияют на значение выбранной метрики.

Основные характеристики

Раскройте скрытые инсайты: Ключевые влиятельные лица помогут вам обнаружить скрытые взаимосвязи и закономерности в ваших данных, которые вы возможно не нашли бы иначе. Это может предоставить ценные инсайты о факторах, влияющих на результаты вашего бизнеса.
Визуализация сложных данных: Визуальное представление графика позволяет легко увидеть взаимосвязи между различными переменными. Это особенно полезно для понимания сложных наборов данных.
Интерактивное исследование: Вы можете взаимодействовать с графиком для дальнейшего изучения данных. Например, вы можете фильтровать данные по конкретным сегментам или влиятельным лицам, чтобы увидеть, как они влияют на метрику.
Инсайты на основе искусственного интеллекта: Алгоритмы машинного обучения, используемые в графике, могут предоставить более точные и проницательные результаты, чем традиционные методы анализа.

Ограничения

Зависимость от данных: График ключевых влиятелей сильно зависит от качества и полноты ваших данных. График может не давать точных результатов, если ваши данные неточные или неполные.
Закрытая природа: Используемые в графике алгоритмы искусственного интеллекта не так легко интерпретируются. Это может затруднить понимание, почему график дает вам определенные результаты.
Ограниченные возможности настройки: График предлагает ограниченные возможности настройки. Это может затруднить адаптацию графика под ваши конкретные потребности.
Новая технология: Key Influencers является относительно новой технологией. Она может быть менее развита или не так широко используется, как другие визуализации Power BI.

21. Визуализация Вопросов и Ответов

Определение

Визуализации вопросов и ответов (Q&A) – это особый тип визуализации в Power BI, который позволяет пользователям исследовать свои данные с помощью естественного языка. Вместо использования предопределенных визуализаций и фильтров пользователи могут задавать вопросы своими словами, и Q&A автоматически создаст график, наиболее подходящий для ответа на их запрос. Это делает его мощным инструментом для пользователей, не знакомых с тонкостями визуализации данных или желающих быстрых ответов из их данных.

Основные особенности

Запросы на естественном языке: Задавайте вопросы на простом английском языке. Нет необходимости изучать специальные формулы или синтаксис.
Интерактивное исследование: Уточняйте свои вопросы и исследуйте различные аспекты ваших данных без создания новых визуализаций.
Визуальное открытие: Q&A автоматически создает наиболее подходящий график на основе вашего вопроса.
Доступность: Упрощает исследование данных для пользователей, не знакомых с инструментами анализа данных.
Встраиваемые визуализации: Встраивайте графики Q&A в отчеты и панели инструментов для дальнейшего анализа.

Ограничения

Ограниченные типы визуализации: В настоящее время Power BI не поддерживает все виды визуализаций.
Понимание данных: Для использования Q&A необходимо хорошее понимание структуры и взаимосвязей данных.
Сложные запросы: Для интерпретации более сложных вопросов может потребоваться проб и ошибка для достижения точного понимания.
Ограниченные возможности настройки: После преобразования визуализации Q&A в стандартную, ограничены возможности настройки.
Производительность: Производительность Q&A может ухудшаться при больших наборах данных или сложных запросах.

B. Отчеты

Отчеты в Power BI – это сборники визуализаций, отчетов и других данных, которые позволяют получить сводный обзор бизнес-данных. Отчеты в Power BI очень настраиваемы. Пользователи могут закреплять визуализации, таблицы и другие данные в своих отчетах и настраивать макет и внешний вид отчета в соответствии с их потребностями.

Выбор Правильной Визуализации Power BI

Выбор правильной визуализации Power BI зависит от данных, с которыми вы работаете, и от исследований, которые вы хотите сделать. Для этого необходимо понимание данных, аудитории и того, что вы хотите сообщить.

Лучшие практики по визуализации Power BI

Следование лучшим практикам в визуализации Power BI гарантирует, что ваши визуальные элементы будут привлекательными и эффективными в передаче нужной информации. Некоторые из этих практик включают выбор правильного типа диаграмм, эффективное использование цветов, сохранение простоты и фокусировку на данных.

Заключение

Визуализация Power BI – это мощный инструмент, который может превратить сырые данные в значимые понимания. Он предлагает широкий спектр вариантов визуализации, от простых диаграмм до сложных отчетов, позволяя пользователям выбирать наилучший способ представления своих данных. Понимая и применяя принципы визуализации Power BI, вы можете максимально эффективно использовать этот инструмент и повысить уровень анализа ваших данных.

Charts,data analytics,data visualization,Power BI,power bi reports