Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-自助售货机综合案例(1)
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例Power BI是一款功能强大的商业智能工具，它可以帮助用户将数据转化为丰富而有意义的图表和报告。
通过数据可视化和分析，Power BI可以帮助企业从数据中发现洞察，并做出更明智的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，以及实际案例的应用，帮助读者更好地了解Power BI的功能和应用。
一、数据可视化与分析技巧1.使用合适的图表类型在Power BI中，有多种图表类型可供选择，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在选择图表类型时，需要根据数据的特点和要传达的信息来决定。
比如，要显示数据的趋势变化，可以使用折线图；要展示不同数据的比例，可以使用饼图或柱状图；要显示相关性，可以使用散点图等。
选择合适的图表类型可以让数据更加直观和易于理解。
2.添加交互式元素Power BI具有丰富的交互式功能，用户可以通过添加筛选器、切片器、下拉菜单等元素来与数据进行互动。
这样做可以让用户根据需要灵活地筛选数据，从而深入分析和挖掘数据的潜在关联。
3.使用动态报表动态报表是Power BI的一大特色，它可以根据用户的交互而实时更新数据和图表。
通过使用动态报表，用户可以根据需要自由调整数据范围和显示方式，使报表更加灵活和具有实时性。
4.添加数据标签和注释为了让图表更加清晰和易于理解，可以在图表上添加数据标签和注释。
数据标签可以在图表上显示具体数值，而注释则可以帮助解释数据变化的原因或趋势，从而提高图表的可读性。
5.设计美观的报表布局报表的布局设计也是数据可视化的重要一环。
合理的布局可以让报表更加清晰和易于阅读，包括选择合适的颜色和字体、统一的风格和排版等。
二、实战案例下面将结合实际案例来介绍Power BI的数据可视化与分析技巧的应用。
案例一：销售数据分析假设某公司有多个销售渠道，包括线下门店、电商平台和代理商，需要对销售数据进行分析，以了解不同渠道的销售额、利润、销售量等情况，并做出决策。
《PowerBI数据分析与可视化》自动售货机综合案例
《PowerBI数据分析与可视化》自动售货机综合案例•Power BI数据分析•Power BI可视化实战•自动售货机业务背景•自动售货机数据分析及可视化•自动售货机优化建议目录01 Power BI数据分析数据预处理数据清洗去除重复、错误、异常数据，确保数据质量。
数据转换将数据格式和类型进行统一，方便数据分析和可视化。
数据分组和聚合将数据进行分组和聚合，以便进行更深层次的分析。
数据分析销售数据分析分析销售额、销售量、销售趋势等，以了解销售情况。
库存数据分析分析库存数量、库存类别、库存趋势等，以了解库存情况。
客户数据分析分析客户消费习惯、偏好、购买力等，以了解客户需求。
010203图表可视化使用柱状图、折线图、饼图等多种图表形式，展示数据。
仪表板可视化将多个图表组合成一个仪表板，以便更全面地展示数据。
数据故事可视化通过数据故事讲述数据的来龙去脉、结论和建议。
数据可视化02 Power BI可视化实战实战1：数据准备总结词数据清洗、数据预处理、数据导入详细描述介绍如何从Excel、数据库等多种数据源导入数据，并进行数据清洗和预处理，为进一步的数据分析和可视化做准备实战2：数据探索与清洗总结词数据探索、数据清洗、数据筛选详细描述通过使用Power BI的数据探索功能，对数据进行深入分析，发现数据中的异常值、空值等问题，并进行相应的数据清洗和筛选总结词可视化图表、数据展示、图表优化详细描述利用Power BI的多种可视化图表功能，如柱状图、折线图、饼图等，将数据进行可视化展示。
同时，介绍如何对图表进行优化和调整，提高数据展示的可读性和易理解性实战3：数据可视化实战4：数据交互与分享总结词数据交互、数据分享、数据分析详细描述通过Power BI的交互功能，如筛选器、参数等，让用户能够与数据进行交互，更深入地了解和分析数据的细节。
同时，介绍如何将制作好的报表分享给其他人，实现数据的共享和交流03自动售货机业务背景自动售货机运营商运营商概述01自动售货机运营商是负责自动售货机的维护、补货和管理的企业。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例随着大数据时代的到来，数据分析和数据可视化变得越来越重要。
Power BI作为一款功能强大的商业智能工具，能够帮助用户对数据进行可视化和分析，从而更好地理解数据并做出相应的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，并结合实战案例进行详细讲解。
一、数据可视化技巧1.选择合适的可视化工具在数据可视化过程中，选择合适的可视化工具非常重要。
PowerBI提供了多种可视化工具，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据类型和分析目的选择合适的可视化工具。
比如，对于时间序列数据，可以使用折线图进行展示；对于比例数据，可以使用饼图进行展示。
2.保持数据可视化的简洁和清晰在进行数据可视化时，要保持图表的简洁和清晰。
不要使用过多的颜色和图形，以免影响用户对数据的理解。
同时，要保证图表的标签和标题清晰可见，便于用户快速获取信息。
3.使用交互式可视化工具Power BI提供了多种交互式可视化工具，如筛选器、切片器等，用户可以通过这些工具对数据进行动态交互，从而更好地理解数据。
比如，用户可以通过切片器对数据进行筛选，快速查看不同维度的数据分布情况。
4.选择合适的颜色和字体在进行数据可视化时，要选择合适的颜色和字体，以便用户更好地理解数据。
比如，可以使用明亮的颜色突出重点数据，使用粗体字体突出标题和关键信息。
二、数据分析技巧1.数据清洗和预处理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
Power BI提供了数据清洗和转换工具，用户可以通过这些工具对数据进行清洗和预处理，如去重、缺失值处理、数据格式转换等。
2.数据建模和关联在进行数据分析时，需要对数据进行建模和关联，以建立数据之间的关系，从而更好地理解数据。
Power BI提供了数据建模和关联工具，用户可以通过这些工具对不同数据表进行关联和合并，构建数据模型。
3.制定合适的分析计划在进行数据分析时，需要制定合适的分析计划，明确分析目的和方法。
使用PowerBI进行数据分析和可视化
使用PowerBI进行数据分析和可视化使用Power BI进行数据分析和可视化第一章：Power BI简介Power BI是由Microsoft开发的一款强大的商业智能工具，用于数据分析和可视化。
它提供了一种直观、交互式的方式来探索和分析数据，帮助用户发现数据中隐藏的模式和见解。
1.1 Power BI的组成部分Power BI主要由三个组成部分构成：Power BI Desktop、Power BI服务和Power BI移动应用。
1.1.1 Power BI DesktopPower BI Desktop是一款功能丰富的应用程序，可用于创建、编辑和发布报表和仪表盘。
它提供了强大的数据建模、数据转换、数据可视化和报表设计功能。
1.1.2 Power BI服务Power BI服务是一个在线平台，用户可以将其报表和仪表盘发布到该平台上，并与团队和其他用户共享。
它还提供了数据集和报表的自动刷新、导出和共享功能。
1.1.3 Power BI移动应用Power BI移动应用是一款手机应用程序，用户可以随时随地访问和查看他们的报表和仪表盘。
它提供了在移动设备上进行数据分析和可视化的便利性。
1.2 Power BI的优势Power BI具有许多优势，使其成为一款受欢迎的数据分析和可视化工具。
1.2.1 简单易用Power BI具有直观的用户界面和易于使用的工具，使用户能够快速上手并开始分析数据。
1.2.2 强大的数据建模功能Power BI提供了强大的数据建模功能，可以从多个数据源中提取、转换和加载数据，并建立关系模型，以便在报表中进行分析。
1.2.3 丰富的可视化选项Power BI提供了丰富的可视化选项，用户可以选择不同的图表类型、颜色和样式，以呈现数据并传达见解。
1.2.4 实时数据更新Power BI支持实时数据更新，可以定期或按需刷新数据集和报表，确保用户始终查看到最新的数据。
第二章：数据分析使用Power BI进行数据分析可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联。
《PowerBI数据分析与可视化》自动售货机综合案例
对图表进行样式、颜色、大小等调整，使数据可视化更美观、易读。
数据可视化
数据交互式操作
通过选择器、过滤器等工具，对数据进行筛选，以便查看特定数据集。
筛选数据
实现不同图表之间的数据联动，当一个图表数据变化时，其他图表也相应变化。
数据联动
发布到云
将制作好的报告发布到Power BI Service中，实现数据的实时更新与共享。
数据可视化
Power BI可视化
02
加载数据
使用Power BI Desktop或Power BI Service加载多种数据源，如SQL Server、Excel、CSV等。
连接数据源
清洗、整理数据，去除重复项、空白值等，为后续分析做准备。
数据预处理
创建图表
使用Power BI Desktop或Power BI Service中的可视化工具，如卡片、柱状图、折线图、饼图等。
针对自动售货机销售的不同商品进行分析，了解各商品的销售额、销售数量、库存情况等，从而发现畅销商品和滞销商品。
针对自动售货机消费者的行为进行分析，了解消费者的购买习惯、购买频率、购买时间等，从而发现消费者的偏好和需求。
商品数据
客户数据
1
自动售货机运营策略优化
2
3
通过分析销售数据和商品数据，制定合理的定价策略，提高销售额和利润率。
制作仪表板
将多个图表组合在一起，方便查看和监控自动售货机的销售情况
制作图表
利用PowerBI等工具制作销售额、销售量等指标随时间变化的柱状图、折线图等图表
自动售货机可视化
04
03
饼图
用于展示数据的分类情况，比如不同商品销售额占比。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来。
本文将介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，以帮助读者了解PowerBI的基本概念和使用方法。
一、PowerBI的基本概念1.1 PowerBI的定义和特点- PowerBI是由微软开发的一款商业智能工具，用于数据分析和数据可视化。
- PowerBI具有直观的界面和丰富的功能，可帮助用户快速创建交互式的报表和仪表盘。
- PowerBI支持多种数据源的连接，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
1.2 PowerBI的组成部分- PowerBI Desktop：用于创建和编辑报表的桌面应用程序。
- PowerBI Service：用于发布和共享报表的在线平台。
- PowerBI Mobile：用于在移动设备上查看和交互报表的应用程序。
1.3 PowerBI的基本功能- 数据导入和清洗：PowerBI可以从多种数据源中导入数据，并提供数据清洗和转换的功能。
- 数据建模：PowerBI支持创建数据模型，包括定义关系、创建计算字段等。
- 数据可视化：PowerBI提供多种图表和可视化方式，如柱状图、折线图、地图等。
二、PowerBI的数据分析功能2.1 数据导入和清洗- 连接数据源：PowerBI支持从Excel、CSV、数据库等多种数据源中导入数据。
- 数据清洗：PowerBI提供数据清洗功能，如删除重复行、填充空值等。
- 数据转换：PowerBI支持对数据进行转换操作，如拆分列、合并表等。
2.2 数据建模- 创建数据模型：PowerBI可以根据数据之间的关系创建数据模型，以支持更复杂的分析。
- 定义关系：PowerBI允许用户定义表之间的关系，以便进行联动分析和过滤。
- 创建计算字段：PowerBI支持创建计算字段，以进行更高级的数据分析和计算。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化教案-自助售货机综合案例教案
第8章自助售货机综合案例教案课程名称：Power BI数据分析与可视化课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时）总学分：4.0学分本章学时：18学时一、材料清单（1）《Power BI数据分析与可视化》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标先介绍某公司自动售货机现状以及自动售货机后台管理系统获取的原始数据，然后将原始数据上传至Power BI，再然后使用Power Query对原始数据进行数据预处理，包括数据清洗和数据归约，再然后使用初步数据预处理完成后的数据进行数据建模，包括计算度量值和新建分组，再然后根据行业背景，分销售、库存和用户3个方向进行数据分析与可视化，最后完成自动售货机案例报表，并发布到Web。
2.基本要求（1）了解自动售货机市场现状。
（2）认识自动售货机案例分析的步骤与流程。
（3）使用Power BI获取自动售货机数据。
（4）使用Power Query编辑器对原始数据进行清洗、归约。
（5）使用Power BI分析自动售货机销售、库存、用户。
（6）使用Power BI创建销售、库存、用户的可视化报表。
（7）使用Power BI发布自动售货机分析报表。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）自动售货机公司会提供怎么的数据呢？（2）为什么要进行自动售货机市场分析？（3）自动售货机案例分析的步骤是什么？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）分析前需要对数据进行怎样的处理？（2）可以从哪些方向进行市场分析？（3）如何整理报表会比较好？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化是指利用图表、图形、地图等可视化手段将数据转化为直观的可视化图像，以便用户更直观地理解数据，并从中发现规律、趋势以及隐藏的信息。
Power BI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了丰富的数据可视化和分析功能。
本文将从Power BI的数据可视化与分析技巧入手，结合实际案例，详细介绍Power BI中的数据可视化与分析技巧，并以实战案例进行演示，以帮助读者更好地掌握Power BI的数据可视化与分析能力。
1.数据导入与预处理在进行数据可视化与分析之前，首先需要将数据导入Power BI，并进行必要的预处理工作。
Power BI支持从多种数据源导入数据，如Excel、SQL Server、Azure、Web数据等。
在导入数据后，可以进行数据清洗、数据转换、数据建模等预处理工作，以确保数据的质量和可用性。
实战案例：假设我们需要分析某公司的销售数据，首先我们需要将销售数据导入Power BI，对数据进行清洗和转换，如处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等，确保数据的准确性和一致性。
2.图表设计与布局Power BI提供了丰富的图表类型和布局方式，用户可以根据数据的特点和分析需求选择合适的图表类型，并对图表进行布局和格式设置，以呈现清晰、直观的数据可视化效果。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以使用柱状图、折线图、饼图等图表来展现销售额、销售量、销售额占比等信息。
同时，可以通过设置图表的颜色、标签、图例等属性，使图表更加直观和易于理解。
3.数据关联与联机分析Power BI支持多个数据表之间的关联，用户可以通过关联不同数据表的字段，进行数据的联机分析。
同时，Power BI也支持多个数据表的联机处理，以实现对不同数据表的联机分析和可视化。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以将销售数据与客户数据、产品数据进行关联，分析客户购买行为、产品销售情况等，从而更全面地了解销售业绩和市场趋势。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析技巧是Power BI中的重要部分，它可以帮助用户更好地理解数据，并从中发现有价值的信息。
在本文中，我们将首先介绍数据可视化与分析的基本概念，然后结合实际案例，深入了解Power BI中的数据可视化与分析技巧。
一、数据可视化与分析基本概念1.1数据可视化概念数据可视化是通过图表、图形等可视化手段将数据呈现出来，使得数据更加直观和易于理解。
通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据之间的关联性和趋势，从而做出更加准确的决策。
1.2数据分析概念数据分析是对数据进行深入研究和分析，以发现数据中的规律和价值信息。
通过数据分析，用户可以更好地了解数据背后的含义，并找出数据中的规律和趋势，为企业决策提供支持。
二、数据可视化与分析技巧2.1数据可视化技巧在Power BI中，有许多数据可视化技巧可以帮助用户更好地呈现数据。
例如，可以使用不同类型的图表来呈现不同类别的数据，比如柱状图可以用来显示数据的分布，折线图可以用来显示趋势变化，饼图可以用来显示数据的占比等等。
在选择图表类型时，要根据数据的性质和所要表达的信息来选择最合适的图表类型。
另外，还可以通过设置图表的颜色、标签、图例等来使得图表更加清晰明了。
在使用颜色时，要注意保持色彩的统一和协调，避免出现混乱和不清晰的情况。
图表的标签和图例也要简洁明了，以便用户快速理解图表所表达的信息。
2.2数据分析技巧数据分析是数据可视化的重要组成部分，利用Power BI中的数据分析技巧可以更好地发现数据中的规律和趋势。
例如，可以通过设置筛选器来筛选出特定的数据，对数据进行分组和汇总，计算数据的统计指标等等。
在进行数据分析时，要根据具体的业务需求和分析目的来选择合适的分析方法和工具。
此外，还可以利用Power BI中的数据建模功能进行数据模型的设计和构建，利用关联、过滤器、计算列等功能对数据进行更深入的分析和挖掘。
《Power BI数据分析与可视化》自动售货机综合案例
经验教训
01
在数据清洗过程中，我们发现 原始数据存在一些异常值和缺 失值，需要花费额外的时间进 行处理。
02
在构建销售模型时，我们发现 某些变量的选择和模型的构建 需要更加严谨和细致，以避免 出现偏差。
数据分析过程
数据收集
收集与自动售货机相关的销售 数据，包括商品种类、销售量
、销售额、客户信息等。
数据清洗
对收集到的数据进行预处理， 如缺失值填充、异常值处理、 数据格式转换等。
数据转换
将原始数据转换成适合进行数 据分析的格式和维度，如进行 数据聚合、数据透视等操作。
数据可视化
利用Power BI等工具，将数据 分析结果以图表、仪表板等形
《Power BI数据分析与可视 化》自动售货机综合案例
汇报人： 2023-12-23
目录
• 案例背景介绍 • 数据采集与处理 • 数据分析与建模 • 数据可视化与报告 • 案例总结与展望
01
案例背景介绍
自动售货机概述
自动售货机是一种无人值守的自助服务设备，能够提供各种商品和饮料的购买服务 。
为可视化效果添加交互控件， 如筛选器和参数。
展示和演示
在会议、演示或其他场合展示 报表，解释数据背后的故事。
05
案例总结与展望
案例总结
本次案例通过使用Power BI工具，对自 动售货机的销售数据进行了深入的分析 和可视化展示。
我们成功地构建了自动售货机的销售模型， 并利用Power BI的各种功能，如数据清洗、 数据整合、数据可视化等，对销售数据进行 了全面的分析和展示。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析技术在现代企业中扮演着重要的角色，它可以帮助企业更好地理解数据，并从中发现有价值的信息。
《Power BI》作为一款流行的数据可视化和分析工具，它提供了丰富的图表和分析功能，可以帮助用户更好地分析和展示数据。
本文将介绍《Power BI》的一些数据可视化与分析技巧，并通过实战案例来展示这些技巧的应用。
一、数据可视化与分析技巧1.选择合适的图表类型在进行数据可视化时，选择合适的图表类型是十分重要的。
不同的数据类型适合不同的图表类型，只有选择适合的图表类型才能更好地传达数据信息。
《Power BI》提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据的特点选择合适的图表类型。
2.使用交互式效果交互式效果可以帮助用户更深入地分析数据。
《Power BI》提供了丰富的交互式功能，用户可以通过单击、拖动等操作来交互地探索数据。
例如，用户可以通过单击柱状图上的柱子来筛选数据，或者通过拖动滑块来调整图表的显示范围。
3.添加筛选器在进行数据分析时，筛选器可以帮助用户更准确地分析数据。
《Power BI》提供了丰富的筛选器功能，用户可以根据需要添加不同类型的筛选器，如文本筛选器、日期筛选器等。
通过筛选器，用户可以轻松地筛选数据，从而更好地分析数据。
4.创建仪表板仪表板可以帮助用户更直观地监控数据。
《Power BI》允许用户创建仪表板，并将不同的图表和报表放置在仪表板上。
用户可以根据需要自定义仪表板的布局和样式，从而更直观地监控数据。
5.使用自定义计算字段和度量值在进行数据分析时，有时需要进行一些复杂的计算。
《Power BI》允许用户创建自定义计算字段和度量值，用户可以根据自己的需求来创建各种复杂的计算字段和度量值，从而更好地分析数据。
二、实战案例为了更好地展示《Power BI》的数据可视化与分析技巧，我们将通过一个实战案例来展示这些技巧的应用。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据分析和可视化是现代企业决策中不可或缺的一部分。
而Power BI作为一款强大的数据分析工具，对于数据的可视化和分析提供了很多方便和高效的解决方案。
本文将围绕Power BI的数据可视化与分析技巧展开讨论，并结合实战案例，让读者更好地了解和掌握Power BI的应用。
一、Power BI简介与基本操作Power BI是微软推出的一款商业智能工具，可以通过连接多种数据源、数据建模、数据可视化和共享报表的方式，帮助企业更好地理解数据、进行数据分析和信息共享。
在使用Power BI之前，需要首先安装Power BI Desktop，并且具有相关的数据源，比如Excel、SQL Server、Azure以及第三方数据源等。
首先，我们需要打开Power BI Desktop，有了数据源后，可以选择“获取数据”并连接到数据源。
Power BI支持从Excel、文本文件、数据库等多种数据源中获取数据，用户可以根据自己的需求选择相应的数据源。
数据获取完成后，Power BI会将数据模型化，用户可以根据需要进行数据清洗、建模等操作。
接下来，我们可以将数据进行可视化展示，Power BI提供了多种图表、地图、表格等可视化工具，用户可以根据具体需求进行选择并调整参数。
最后，可以将制作好的报表进行发布和共享，方便团队内部或外部的使用。
二、Power BI的数据可视化技巧1.选择合适的图表类型在进行数据可视化时，选择合适的图表类型可以更好地展示数据和帮助用户更快地理解信息。
Power BI提供了多种可视化工具，比如柱状图、折线图、饼图、地图等等，用户可以根据数据的类型和分析的需求选择相应的图表类型。
比如在展示趋势时，可以选择折线图或者面积图；在展示部分占比时，可以选择饼图或者环形图。
另外，Power BI还支持自定义图表，用户可以根据需要进行图表样式、颜色、标签等方面的调整。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析在现代企业管理中扮演着越来越重要的角色。
它不仅可以帮助企业管理者更加直观地了解业务情况，还可以帮助他们做出更加有效的决策。
在本文中，我们将重点介绍Microsoft Power BI这一数据可视化与分析工具，探讨其技巧与实战案例。
1. Power BI简介Power BI是由微软公司推出的一款数据可视化与分析工具，它可以帮助用户从各种数据源中获取数据，并利用图表、仪表盘等方式直观地呈现数据。
Power BI具有易用性强、功能丰富、可定制性高等特点，因此备受企业管理者的青睐。
2.数据可视化与分析技巧2.1数据的准备与清洗在使用Power BI进行数据可视化与分析之前，首先需要进行数据的准备与清洗。
这一步骤非常重要，因为数据的质量直接影响到后续的分析结果。
在数据准备与清洗阶段，可以使用Power Query功能对数据进行处理，包括数据的筛选、排序、合并等操作。
2.2选择合适的图表类型在进行数据可视化时，选择合适的图表类型是非常重要的。
不同类型的数据适合不同的图表类型，比如趋势分析适合折线图、柱状图；比较分析适合饼图、柱状图；相关性分析适合散点图、气泡图等。
Power BI提供了多种图表类型，用户可以根据需要选择合适的图表进行数据可视化。
2.3利用过滤器与切片器Power BI提供了过滤器与切片器功能，可以帮助用户更加灵活地对数据进行分析。
过滤器可以根据用户设定的条件过滤数据，切片器可以根据用户选择的字段对数据进行切片展示。
这些功能可以帮助用户更加深入地了解数据，发现数据中的规律与趋势。
2.4利用计算字段与度量值在分析数据时，有时需要对数据进行计算，比如计算销售额的同比增长率、计算客户满意度得分等。
Power BI提供了计算字段与度量值的功能，用户可以根据需要定义相关的计算公式，并将其应用到数据分析中。
3.实战案例接下来，我们将通过一个实战案例来演示Power BI的数据可视化与分析技巧。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-自助售货机综合案例(1)
清洗数据
4. 清洗订单表
➢ （3） 变换数据。 • ①选择“商品详情”字段，在“添加列”选项卡的“常规”
组中，单击“自定义列”命令。 • ②在弹出的“自定义列”对话框中，将“新列名”设为“商
品名称”，“自定义列公式”设为“=Text.Remove([商品 详情], {" ", "(", "（", "）", ")", "0".."9", "g", "l", "m", "M", "L", "听", "特", "饮", "罐", "瓶", "只", "装", "欧", "式", "&", "%", "m", "X", "x", ";", "l"})”，表示将“商品详情”字段中 的数字与字符去掉，如右图所示，单击“确定”按钮。 • ③删除“商品详情”字段。
➢ （1） 新建快速度量值。在“报表视图”的“字段”窗格中选中“商品表”，之后在“开始”选项卡的“计 算”组中，单击“新建快速度量值”，弹出“快速度量”对话框。
32
数据建模
2. 售罄率
➢ （2） 快速度量值。将“计算”设为“除法”；在右边“ 字段”列表中，将“商品表”中的“销售量月汇总”拖至 “分子”栏，将“商品表”的“进货量月汇总”拖至“分 母”栏，如右图所示，单击“确定”按钮。此时在“字段 ”窗格中出现“销售量月汇总 除以 进货量月汇总”度量 值。
可视化技术使用教程：利用Power BI进行企业级数据分析和可视化(一)
可视化技术使用教程：利用Power BI进行企业级数据分析和可视化随着数据量的快速增长和信息化的发展，企业对数据的分析与利用变得日益重要。
而Power BI作为一款强大的商业智能工具，为企业提供了丰富的功能和灵活的可视化手段，帮助企业高效地进行数据分析和决策支持。
本文将从入门到进阶，介绍如何利用Power BI进行企业级数据分析和可视化。
1. 数据准备与加载在开始使用Power BI之前，首先需要准备好需要分析的数据。
可以选择从各种数据源中获取数据，如Excel、SQL数据库、在线服务等。
通过Power BI Desktop这个强大的工具，可以轻松地将数据加载到数据模型中，并进行必要的数据清洗和预处理。
2. 数据建模与关系设计在将数据加载到Power BI Desktop中后，需要进行数据建模与关系设计，以便更好地分析和可视化数据。
Power BI采用了DAX语言来定义数据模型中的计算字段和表之间的关系，用户可以根据实际需求进行灵活的定制。
3. 可视化设计与定制Power BI提供了丰富的可视化图表和控件，用户可以根据数据的特点和分析目的选择合适的图表类型，并进行详细的定制。
通过调整颜色、字体、标签等属性，可以使得可视化报表更加清晰、直观，并突出重点信息。
4. 数据分析与报表共享利用Power BI，用户可以进行各种数据分析操作，如排序、过滤、切片等。
同时，Power BI还提供了丰富的报表共享方式，用户可以将报表发布到Power BI服务或者嵌入到其他应用程序中，方便团队协作和交流。
5. 实时数据监控与预测分析Power BI不仅可以进行历史数据的分析，还能实现对实时数据的监控与分析。
用户可以通过连接到实时数据源，实时跟踪数据的变化，并利用Power BI的预测分析功能，探索数据背后的趋势和潜在规律。
6. 整合其他数据工具与服务Power BI可以与其他常用的数据工具和服务进行集成，如Excel、Azure、Salesforce等。
使用PowerBI实现销售数据的可视化与分析
使用PowerBI实现销售数据的可视化与分析PowerBI是一款强大的商业智能工具，通过它可以将复杂的销售数据转化为可视化图表和分析报告。
本文将介绍如何使用PowerBI来实现销售数据的可视化与分析。
一、数据准备在使用PowerBI之前，首先需要准备好销售数据。
销售数据可以包括产品销售额、地区分布、销售渠道、客户信息等。
确保数据的准确性和完整性是进行数据可视化与分析的前提。
二、PowerBI的安装与设置1. 下载并安装PowerBI Desktop：在Microsoft官方网站上下载PowerBI Desktop，并按照提示完成安装。
2. 连接数据源：打开PowerBI Desktop，点击"获取数据"按钮，选择数据源的类型，比如Excel、数据库、Web等。
根据具体情况选择数据源，并进行连接。
三、数据可视化1. 创建报表：在PowerBI Desktop中，可以通过拖拽字段来创建报表。
比如，可以拖拽产品字段到图表的横轴，销售额字段到纵轴，从而创建一个产品销售额的柱状图。
可以根据需要，创建多个图表来呈现不同的数据指标。
2. 设置视觉效果：PowerBI提供了丰富的视觉效果选项，可以对图表的颜色、字体、背景等进行设置，从而使报表更加美观和易于阅读。
3. 制作仪表盘：通过将多个图表组合在一起，可以制作一个仪表盘，以便更直观地查看销售数据的整体情况。
在PowerBI Desktop中，可以选择多个图表并右键点击"新建仪表盘"，并根据需要进行调整和布局。
四、数据分析1. 制作交互式报表：PowerBI提供了交互式的功能，可以通过选择不同的数据，自动更新图表和报表。
比如，在产品销售额的柱状图中，可以点击某个产品的柱子，从而显示该产品的销售额的详细信息。
这样的交互式报表可以帮助用户深入分析数据。
2. 应用过滤器：通过使用过滤器，可以对数据进行筛选和过滤，从而获得特定条件下的数据分析结果。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-数据分析与可视化概述
数据分析与可视化概述2021/2/241认识常用的数据可视化工具目录认识数据分析2认识Power BI3Ø广义数据分析：指依据一定的目标，通过统计分析、聚类、分类等方法发现大量数据中的目标隐含信息的过程。
Ø广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
Ø狭义的数据分析：指根据分析目的，采用对比分析、结构分析、相关分析和描述性分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发现数据中隐藏的关系，最终得到一个特征统计量结果的过程。
Ø数据挖掘：是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、预测模型和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。
n1. 需求分析Ø需求分析一词来源于产品设计，主要是指从用户提出的需求出发，挖掘用户内心的真实意图，并转化为产品需求的过程。
产品设计的第一步就是需求分析，也是最关键的一步，因为需求分析决定了产品方向，错误的需求分析可能导致在产品实现过程中走入错误方向，甚至对企业造成损失。
Ø需求分析也是数据分析环节的第一步，也是非常重要的一步，决定了后续的分析方向和方法。
数据分析中的需求分析的主要内容是，根据业务、生产和财务等部门的需要，结合现有的数据情况，提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容，最终和需求方达成一致意见。
n2. 数据获取Ø数据获取是数据分析工作的基础，是指根据数据分析的需求获取相关原始数据的过程。
Ø数据获取主要有两种途径：直接来源与间接来源。
直接来源通常指来源于本人或者第一方获取的第一手数据，包括但不限于业务记录、调查结果和实验结果等等。
间接来源指来源于他人获取的第二手数据，基于别人的调查或实验的结果，通常由一些权威的公司或政府部门提供。
数据可能由不同种类的载体提供，包括Excel文件，Web数据和数据库等。
Ø在数据分析过程中，具体使用哪种数据获取方式，依据需求分析的结果而定。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-自助售货机综合案例(2)
由下图可知，近6个月的销售额总数为1695877.87元。
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销售分析及可视化
2. 绘制卡片图分析销售量
➢ 使用卡片图展示近6个月的总销售量。单击“可视化”窗格中的“卡片图”图标，在画布区域会出现“卡片 图”可视化效果。
• （1） 勾选并拖动相应字段。在“字段”窗格中，单击“订单表”，勾选“购买数量(个)”字段，拖至“字 段”存储桶。
26
销售分析及可视化
10. 绘制折线图比较各市销售额的月走势
➢ （2） 调整折线图。在“格式”列表中，进行如下操作。 • ①将X轴的标题设为“开”状态，其它参数保持默认值。 • ②将Y轴的显示单位设为“无”，标题设为“开”状态，轴标题设为“总金额”，其它参数保持默认值。 • ③将数据标签设为“开”状态，显示单位设为“无”，值的小数位设为“0”，其它参数保持默认值。
14
销售分析及可视化
6. 绘制KPI图分析订单量指标
➢ （4） 调整KPI图。在“格式”列表中，进行如下操作。 • ①将指标的显示单位设为“无”。 • ②将标题的标题文本设为“订单量达成指标”，字体颜色设为“黑色”，背景色设为“白色”，文本大小设
为“10”，其它参数保持默认值，最终效果如下图所示。
➢ 分析近6个月各市的销售额走势。按时间的发展，各市和销售额存在依存关系，属于相关分析，有3个变量“时 间”“市”“销售额（元）”，选择“折线图”。单击“可视化”窗格中的“折线图”图标，在画布区域会出 现“折线图”可视化效果。
➢ （1） 勾选并拖动相应字段。在“字段”窗格中，单击“订单表”，进行如下操作。 • ①勾选“月份”字段，拖至“轴”存储桶。 • ②勾选“市”字段，拖至“图例”存储桶。 • ③勾选“总金额（元）”字段，拖至“值”存储桶。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而数据可视化和分析则是将数据转化为洞察力和决策的有力工具。
Power BI作为一款强大的数据可视化和分析工具，为用户提供了丰富的功能和工具，帮助用户更好地理解数据并从中获取有用的信息。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，并结合实战案例进行详细说明。
一、数据可视化技巧1.选择合适的图表类型在使用Power BI进行数据可视化时，选择合适的图表类型是至关重要的。
不同类型的数据适合不同的图表，例如，分布数据适合使用柱状图或折线图，比较数据适合使用条形图或饼图，关系数据适合使用散点图或气泡图。
在选择图表类型时，要考虑数据的特点和呈现的信息，以确保图表能清晰地表达数据的本质。
2.保持图表简洁明了在设计图表时，要尽量保持简洁明了。
避免使用过多的颜色、标签和图例，同时要合理使用标题和标注，确保图表能够直观地传达信息。
此外，还要注意保持图表的比例和尺寸，让图表在呈现数据的同时不失美感。
3.利用交互功能提升用户体验Power BI提供了丰富的交互功能，如筛选、切片、钻取等，可以帮助用户更深入地探索数据。
在设计可视化报表时，可以充分利用这些交互功能，为用户提供更丰富的数据探索体验。
例如，通过设置筛选器和切片器，用户可以根据自己的需求调整数据呈现，更好地理解数据。
二、数据分析技巧1.利用数据模型建立关联在进行数据分析时，合理的数据模型是至关重要的。
Power BI提供了强大的数据建模功能，用户可以通过建立关联、创建层次结构等方式，构建完整的数据模型。
通过合理的数据模型，用户可以更好地分析数据，发现数据之间的关系，获取更深层次的洞察。
2.使用DAX函数进行计算Power BI的数据分析表达式（DAX）是一种用于计算和分析数据的语言，用户可以通过DAX函数进行数据计算和分析。
在进行实际分析时，可以结合DAX函数，对数据进行计算和筛选，例如求和、平均、百分比等，帮助用户更好地理解数据。
可视化技术使用教程：利用Power BI进行企业级数据分析和可视化
Power BI 是一款功能强大的企业级数据分析和可视化工具。
它能够将大量的数据转化为易于理解和交互的图表和仪表盘，帮助企业更好地理解数据，做出明智的决策。
本文将为大家介绍如何使用 PowerBI 进行企业级数据分析和可视化。
首先，我们需要准备数据。
Power BI 支持从多种数据源中导入数据，例如 Excel 表格、数据库、云存储服务等。
我们可以根据具体需求选择合适的数据源，并导入相关的数据表。
导入数据后，可以对数据进行清洗、整理和转换，以便后续的分析和可视化操作。
在数据导入完成后，我们可以开始构建仪表盘。
Power BI 提供了丰富的图表和可视化组件，可以根据不同的业务需求选择合适的图表类型。
例如，如果我们想展示销售额的趋势，可以选择线图或面积图；如果想比较不同产品的销售情况，可以选择柱状图或堆叠柱状图。
在选择图表类型后，我们可以将相应的数据字段拖拽到图表的不同部分，例如 X 轴、Y 轴、颜色、大小等，以展示出准确的数据关系。
除了基本的图表类型，Power BI 还支持自定义图表。
如果所需的图表类型 Power BI 中没有提供，我们可以使用 Power BI 自带的DAX（Data Analysis Expressions）函数进行自定义计算，并应用到图表中。
例如，我们可以使用 DAX 函数计算出销售额的增长率，并在图表中展示出来，从而更好地理解销售情况的变化趋势。
在构建仪表盘过程中，我们还可以添加交互功能，使得用户能够根据自己的需求进行自由探索和分析。
Power BI 支持添加过滤器、刷选器、交叉筛选等交互功能，用户可以通过这些功能对数据进行筛选和过滤，自定义查看的内容。
例如，我们可以添加一个下拉列表框，用户可以选择不同的时间范围，以查看不同时间段内的数据变化情况。
另外，Power BI 还支持设置数据刷新和自动化报告。
通过设置数据刷新，我们可以保证仪表盘中的数据始终是最新的。
Power BI 还支持自动化报告的生成，我们可以按照一定的时间间隔自动生成报告，并将其以邮件等形式发送给相关人员。
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清洗数据
1. 导入自动售货机信息表
• （2） 选择导入数据。在弹出的“导航器”对话框中，勾选“显示选项”中的“商品表”“库存表”“指 标表”“订单表”，如下图所示，单击“编辑”按钮。
12
清洗数据
2. 查看表中是否存在空值
➢ 查看商品表、库存表、指标表、订单表是 否存在空值，具体操作步骤如下。
整理报表 发布报表
9
目录
1
了解某公司自动售货机现状
2
数据获取、预处理与建模
10
清洗数据
1. 导入自动售货机信息表
➢ 在Power BI中导入“售货机信息表.xlsx”，具体操作步骤如下。 • （1） 获取数据。打开Power BI，在“开始”选项卡的“外部数据”组中，依次单击的“获取数据
”“Excel”命令，打开“售货机信息表.xlsx”。
自动售货机综合案例
2021/2/24
目录
1
了解某公司自动售货机现状
2
数据获取、预处理与建模
2
分析某公司自动售货机现状
➢ 自动售货机产业正在走向信息化，并将进一步实现合理化。从自动售货机的发展趋势来看，它的出现是由 劳动密集型的产业构造向技术密集型转变的产物。大量生产、大量消费以及消费模式和销售环境的变化， 要求出现新的流通渠道；而相对的超市、百货购物中心等新的流通渠道的产生，人工费用也不断上升；再 加上场地的局限性以及购物的便利性等这些因素的制约，无人自动售货机作为一种必须的机器便应运而生 了。
标
总利润
总 利 润 预 计 完 成 指 3000
标
进货量指标 进 货 量 预 计 完 成 指 5000
标
8
认识自动售货机案例分析的步骤与流程
➢ 自动售货机案例分析的总体流程如下图所示，主要步骤如下。
• （1） 从自动售货机后台管理系统获取原始数据。
• （2） 在Power Query中对原始数据进行数据预处理，包括数据清洗和数据归约。
• （2） 查看库存表中是否存在空值。使用查看商品表中空值的方法，可以发现库存表所有字段中都不存在空 值。
• （3） 查看指标表列质量。可以发现指标表所有字段中都不存在空值。 • （4） 查看订单表列质量。可以发现订单表中的“出货状态”字段存在空值“null”。
14
清洗数据
3. 清洗商品表
➢ 在Power Query编辑器中清洗“商品表”，具体操作步骤如下。 ➢ （1） 查找“商品表”中不一致的数据。选中“商品表”“商品名称”字段，单击“排序”选项卡中“升序
• ①右键单击“商品名称”列，选择“替换值”命令。
16
清洗数据
3. 清洗商品表
• ②在弹出的“替换值”对话框中，“要查找的值”设为“可乐”，“替换为”设为“可口可乐”，展开高级 选项，勾选“单元格匹配”选项，如下图所示。
• ③单击“确定”按钮，即可将“可乐”替换为“可口可乐”。
分析某公司自动售货机现状
➢ “商品表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段
含义
商品名称
商品名称
销售数量
售货机商品的销售数量
销售金额
售货机商品的销售金额
利润
商品利润
库存数量
库存数量
进货数量
进货数量
存货周转天数 存货周转天数
月份
月份
黑人牙膏 5 25 10 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ4 52 7 4
示例
6
分析某公司自动售货机现状
➢ “库存表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段 月份 设备容量 缺货容量
含义 月份 售货机设备容量 售货机缺货容量
4 6000 1000
示例
7
分析某公司自动售货机现状
➢ “指标表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段
含义
示例
月份
月份
4
订单量指标 订 单 量 预 计 完 成 指 50000
标
销售额指标 销 售 额 预 计 完 成 指 50000
4
分析某公司自动售货机现状
➢ “订单表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段
含义
订单编号
每笔订单的编号
购买数量（个） 用户下单购买的商品个数
手续费（元）
第三方平台收取的手续费
总金额（元）
用户实际付款金额
支付状态
用户选择的支付方式
出货状态
是否出货成功
收款方
实际收款方
退款金额（元） 退款给用户的金额
购买用户
排序”命令。在“商品名称”字段中，发现有很多“null”，如左下图所示，有一些是不一致的数据，如右 下图所示。
15
清洗数据
3. 清洗商品表
➢ （2） 替换“商品表”中不一致的数据。其中“null”数据会影响分 析结果，此处做删除处理，单击右图所示的筛选框中的“删除空” 命令即可删除“商品名称”字段中为“null”的数据。其他不一致的 数据处理如下。
• （3） 初步数据预处理完成后再进行数据建模，包括计算度量值和新建分组。
• （4） 根据行业背景，分销售、库存和用户3个方向进行数据分析与可视化。
• （5） 完成自动售货机案例报表，并发布到Web。
数据获取
数据预处理
数据建模
数据分析与可视化
数据部署
原始数据
数据清洗 数据规约
计算度量值 新建分组
销售分析 库存分析 用户分析
➢ 某公司在广东省8个市部署376台自动售货机，但是在高需求背景下，销售额提升缓慢，订单量并未达到 预期，为了探究问题的具体原因，获取近6个月的自动售货机数据，结合销售背景从销售、库存、用户3个 方向进行分析，利用Power BI可视化展现销售现状，从而分析问题所在。
3
分析某公司自动售货机现状
➢ 目前自动售货机后台管理系统已经积累了大量用户的购买记录。包含2018年4月至2018年9月的购买商品 信息，以及所有的子类目信息。数据主要包括“订单表.xlsx”“商品表.xlsx”“库存表.xlsx”和“指标表 .xlsx”
用户在平台的用户名
商品详情
商品详细信息
机器地址
售货机摆放地址
软件版本
售货机软件版本号
示例
112531qr15251001151105 1 0.05 2.5 微信 出货成功 鑫零售结算
0.00000 oo-CjVwGlFQbkRohFqp3RvbouV5yQ 可口可乐X1; 广东省广州市天河区
5
V2.1.55/1.2;rk3288(Root)
• （1） 查看商品表中是否存在空值。在 Power Query编辑器中的“视图”选项卡 的“数据预览”组中，单击“商品名称” 列右侧的倒三角符号，弹出筛选框，如右 1图所示。单击“加载更多”命令，发现 “商品名称”字段中存在空值“null”， 如右2图所示。
13
清洗数据
2. 查看表中是否存在空值