《Power BI 数据分析与可视化》第六章 Power BI数据分析报表
学会使用PowerBI进行数据可视化分析
学会使用PowerBI进行数据可视化分析在现代数据爆炸的时代，数据可视化分析成为了企业和个人进行决策的重要工具。
PowerBI作为一款强大的数据可视化工具，为用户提供了丰富的功能和工具，方便用户对数据进行分析和展示。
本文将介绍PowerBI的基本概念和使用方法，并以具体的案例展示PowerBI在数据可视化分析中的应用价值。
第一章：PowerBI简介和安装在本章中，我们将介绍PowerBI的基本概念和特点，并指导读者如何安装和配置PowerBI软件。
PowerBI是由微软推出的一款用于数据可视化分析的工具，它能够将数据转化为图表、表格等可视化形式，帮助用户更直观地理解和分析数据。
借助PowerBI，用户可以从各种不同的数据源中导入数据，并进行数据清洗和转换。
安装和配置PowerBI软件非常简单，只需按照官方指南进行操作即可。
第二章：数据导入和清洗在本章中，我们将介绍PowerBI的数据导入和清洗功能。
PowerBI支持将数据从各种常见的数据源中导入，例如Excel、CSV、SQL数据库等。
同时，PowerBI还支持对导入的数据进行清洗和转换，以适应用户的需求。
通过PowerBI的数据导入和清洗功能，用户可以方便地将数据准备好，以便后续的分析和展示。
第三章：数据可视化和图表设计在本章中，我们将介绍PowerBI的数据可视化和图表设计功能。
PowerBI提供了丰富的可视化选项，包括柱状图、折线图、饼图等多种类型的图表，用户可以根据自己的需求选择最合适的图表类型。
同时，PowerBI还提供了强大的图表设计工具，允许用户对图表进行自定义和调整，以满足个性化的需求。
通过PowerBI的数据可视化和图表设计功能，用户可以将数据以更直观和易懂的方式展示出来。
第四章：数据分析和计算在本章中，我们将介绍PowerBI的数据分析和计算功能。
PowerBI支持各种常见的数据分析操作，包括排序、过滤、聚合等。
同时，PowerBI还提供了强大的计算工具，例如自定义计算字段和公式等，可以满足用户对数据的更深入分析和计算需求。
《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。
学习使用PowerBI进行数据可视化和报告的方法
学习使用PowerBI进行数据可视化和报告的方法随着大数据时代的到来，数据可视化和报告成为了企业和个人处理和分析数据的重要环节。
而PowerBI作为一种流行的商业智能工具，具有强大的数据可视化和报告功能，成为了很多专业人士的首选工具。
本文将介绍学习使用PowerBI进行数据可视化和报告的方法。
一、PowerBI简介PowerBI是由微软推出的一套商业智能工具，用于将各种数据源的信息可视化和报告展示。
它有多个组件，包括PowerBI Desktop、PowerBI Service和PowerBI Mobile等，可以满足不同场景下的需求。
二、PowerBI的安装和准备工作1. 下载和安装PowerBI Desktop：打开微软的官方网站，搜索PowerBI Desktop并下载安装程序。
按照向导提示进行安装。
2. 注册PowerBI账号：在安装完成后，打开PowerBI Desktop，点击“注册”按钮，填写相关信息进行注册。
3. 准备数据源：PowerBI支持多种数据源，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
如果数据存储在Excel文件中，可以直接导入数据；如果数据存储在其他数据库中，需要在连接设置中进行配置。
三、PowerBI的基本操作1. 导入数据：打开PowerBI Desktop，点击“获取数据”按钮，选择数据源类型并进行连接。
根据提示选择要导入的数据表或文件，点击“加载”按钮导入数据。
2. 数据转换：PowerBI提供强大的数据转换功能，可以对导入的数据进行清洗和处理。
比如删除多余的列、填充空值、更改数据类型等。
3. 数据建模：PowerBI支持多种数据关系模型，包括一对多、多对多和多对一等。
可以通过拖放和连接表格的方式建立数据关系。
4. 创建可视化图表：在PowerBI Desktop中，点击“可视化”按钮，选择要创建的图表类型。
根据需求拖放字段，调整样式和布局，完成图表的创建。
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数据分析与数据可视化 第6章 报表
• 如果不是打开已有的报表文件，Power BI Desktop启动后会创建一个新的报表文件。 在Power BI Desktop中选择“文件\新建”命令或者按“Ctrl+N”组合键，也可创 建新的报表。
在报表视图下方导航栏中用鼠标右键单击报表页标题，在快捷菜单中选择“重 命名页”命令，使标题进入编辑状态，再输入新的名称。最后，按“Enter”键 或者单击标题之外的任意位置，完成修改。
也可双击报表页标题，使其进入编辑状态，然后修改名称。
6.2.4 删除报表页
• 可通过下列方法删除报表页面。
在报表视图下方导航栏中用鼠标右键单击报表页标题，在快捷菜单中选择“删除页”命 令，打开“删除此页”对话框。单击“删除”图标完成删除报表页。
6.3.1 为报表添加视觉对象
• 可通过下列两种方法为报表添加视觉对象。
• 在“字段”窗格中勾选要在视觉对象中显示数据的字段名，然后在“可视化”窗格中单 击视觉对象图标。勾选字段时，Power BI Desktop在报表视图中添加默认的视觉对象来 显示数据。在“可视化”窗格中单击视觉对象图标，可更改视觉对象类型。
“删除”命令来删除视觉对象。
6.3.3 视觉对象字段设置
• 为视觉对象添加了字段后，在“可视化”窗格下方的“字段”选项卡中可设置字段 的相关选项。不同类型视觉对象的“字段”选项卡内容有所不同。
• 产品销量簇状柱形图的“字段”选项卡包含了轴、图例、值、色彩饱和度、工具提 示筛、视觉级筛选器、页面级筛选器、报告级筛选器和钻取等多项设置，与大多数 视觉对象选项设置类似。
《Power BI商业数据分析》教学课件—06 PowerBI动态技巧
6.1 动态切换数据单位 制作步骤：
1,手动建立一个单位表.
注：该表不要与模型中的其他表建立关系。
6.1 动态切换数据单位
制作步骤：
2,使用单位表的字段[单位]生成一个切片 器.
6.2 动态指标分析
制作步骤：
3,创建度量值 指标数据 = SWITCH(TRUE(), SELECTEDVALUE('分析指标'[分析指标])="销售额",[销售额], SELECTEDVALUE('分析指标'[分析指标])="利润",[利润], [销售额]) 利用SWITHCH函数进行判断，如果销售额被选中，则返回度量值[[销售额]，如果利润被 选中，则返回[利润]，为了避免出错，如果都不选择的话，也按销售额分析。
本章练习
红绿灯实现步骤
1，生成“指示灯”。
其实就是一个圆点，建一个度量值，
红绿灯 = IF(
HASONEVALUE('地区'[客户城市]), UNICHAR(9679) )
2，建立配色度量值：
配色 = SWITCH(TRUE(),
[环比增长率]>=0.3,"lawngreen", [环比增长率]>=0.1,"yellow", "red" )
6.5 动态显示度量值
制作步骤：
4,利用产品度量值笛卡尔积表中字 段，和第3步建立的度量值，生成一 个矩阵，如右图。
5, 利 用 度 量 值 表 生 成 一 个 切 片 器 ， 就达到了动态显示度量值的效果。
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，它能够匡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，以匡助读者了解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是由微软开辟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，可匡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的组成部份- 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：用于在挪移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。
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(六)
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时代的到来，企业面临着海量数据的处理和分析挑战。
然而，单纯的数据分析往往难以让人们一眼看出数据的内在关系和趋势。
这时候，可视化技术的应用就显得尤为重要了。
本文将介绍如何使用Power BI进行企业级数据分析和可视化，帮助企业更好地理解数据，发现问题并做出决策。
1. 数据准备在使用Power BI进行数据分析和可视化之前，首先需要准备好相关的数据。
Power BI支持多种数据源，如Excel、SQL Server、SharePoint等。
可以根据企业的实际情况选择合适的数据源，并导入相关数据。
在导入数据时，需要注意保证数据的准确性和完整性，以避免分析结果的偏差。
2. 数据清洗和转换在导入数据后，可能会发现数据中存在一些重复、缺失或错误的信息。
这些数据问题会影响到分析结果的准确性，因此需要进行数据清洗和转换操作。
Power BI提供了强大的数据清洗和转换功能，可以帮助我们快速发现和修复数据中的问题。
比如，可以使用Power Query 对数据进行筛选、去重、填充空值等操作，以确保数据的质量。
3. 创建数据模型在进行数据分析之前，需要先创建数据模型。
数据模型是PowerBI中的核心概念，它定义了数据之间的关系和层次结构。
通过创建数据模型，可以让不同数据之间建立起合适的关联，便于分析和可视化。
在创建数据模型时，可以使用Power BI的数据建模工具，如Relationships和Calculated Columns，来定义数据之间的关系和衍生字段。
4. 数据分析和可视化有了数据模型之后，接下来就是进行数据分析和可视化了。
Power BI提供了丰富的可视化工具和功能，可以将数据以图表、表格、地图等形式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。
在进行数据可视化时，需要根据分析的目的选择合适的可视化方式。
比如，如果要展示数据的趋势和变化，可以使用折线图或面积图；如果要比较不同数据之间的大小关系，可以使用柱状图或饼图。
POWERBI数据处理和分析 第6章 数据可视化
KPI图是KPI管理的一个有效工具。
20
6.3.3卡片图
卡片图也称大数字磁贴，是用大号数字显示重要的指标数据，把 卡片图置于报表中可以十分醒目地突出显示图中的重要数据。
21
6.3.4 树状图
9
6.2.2 柱形图
柱形图是用不同柱子的高度和颜色反映同一类别或不同类别数据 之间的差异，或反映一段时间内一组数据的变化情况，或反映几 组不同类型数据之间的差异和变化情况。
柱形图与条形图有很多相似的特点。在柱形图中，X轴用于数预安装的柱形图包括： 堆积柱形图 簇状柱形图 百分比堆积柱形图。
数据可视化的作用主要归结为两点： （1）将一些复杂的、抽象的、不易理解的数据转换为图形、图
像、符号等简单直观的视觉对象后呈现给用户。 （2）有助于数据分析师对数据做深入的分析和处理。
3
6.1 数据可视化技术概述
用视觉对象可以表现以下特征的数据及数据之间的关系：
同一类别数据随时间变化的趋势 不同类别数据之间的差异性 不同类别数据与整体数据的关系 相互关联的两类数据的分布和聚合情况等。
10
6.2.2 柱形图
设置柱形图的“轴、图例、值”等属性框
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6.2.3 饼图
饼图是用组成一个圆的具有一组不同角度的多个扇面表现部分数 据与整体数据的比例关系。
设置饼图的“图例、值”等属性框。
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6.2.4 散点图
散点图可用于表示二维数据集中两组数值型数据之间关系的分布和聚合情况。 在一个散点图中，用X轴表示一组数值型数据（自变量）、用Y轴表示另一组
数值型数据（因变量），用这两组数据在笛卡尔直角坐标系中生成多个点 （即在X轴某一数据值和Y轴某一数据值的交叉处显示一个点）以表现因变量 数据随自变量数据变化的趋势，数据集中其他组非数值型数据可以用点的颜 色或文字标识加以区分。
《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。
高效使用PowerBI进行数据分析和报表制作
高效使用PowerBI进行数据分析和报表制作第一章：PowerBI简介1.1 PowerBI的定义和概述1.2 PowerBI的优势和适用领域1.3 PowerBI的基本功能和特点第二章：数据准备2.1 数据收集和清洗2.2 数据预处理和转换2.3 数据合并和关联第三章：数据模型设计3.1 数据模型的概念和作用3.2 数据模型的设计原则和方法3.3 数据模型的优化和调整第四章：可视化设计4.1 可视化设计的基本原则4.2 PowerBI可视化组件的介绍4.3 如何选择合适的可视化方式第五章：数据分析和报表制作实例5.1 实例一：销售数据分析5.1.1 数据导入和清洗5.1.2 数据模型设计5.1.3 可视化设计和报表制作5.1.4 分析结果和洞察5.2 实例二：市场调研报告制作5.2.1 数据收集和清洗5.2.2 数据预处理和转换5.2.3 数据模型设计5.2.4 可视化设计和报表制作第六章：高级功能和扩展6.1 Power Query的高级应用6.2 Power Pivot的高级应用6.3 Power Map和Power View的应用第七章：数据分享和协作7.1 PowerBI的数据共享和发布功能7.2 PowerBI的数据协作和权限管理7.3 PowerBI与其他工具的集成第八章：PowerBI的应用案例8.1 公司财务分析8.2 市场销售分析8.3 人力资源分析8.4 数据驱动的决策支持结语：PowerBI作为一种强大的数据分析和报表制作工具，可以帮助企业快速获取洞察，并支持数据驱动的决策。
通过本文的介绍和实例分析，希望读者能够更好地了解和运用PowerBI，提升数据分析和报表制作的效率和水平。
powerbi可视化数据分析报告模板
PowerBI可视化数据分析报告模板随着大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。
PowerBI是一款流行的数据可视化工具，它可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在本文中，我们将介绍如何利用PowerBI创建一个有效的可视化数据分析报告模板。
1. 引言数据可视化是将数据转化为图表、图形和其他视觉元素的过程。
它不仅能够帮助我们更好地理解数据，还能够帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联关系。
PowerBI是一项功能强大的数据可视化工具，它提供了丰富的图表和图形类型，以及灵活的数据连接和处理功能。
2. 报告概述在开始创建报告模板之前，我们需要明确报告的目标和受众。
通过定义报告的目标和受众，我们可以更好地理解用户的需求，并根据需求选择合适的图表和图形类型。
报告应包括以下几个部分：•概述：对报告的目标和内容进行简要介绍。
•数据来源：说明使用的数据源和数据集。
•数据处理：对数据进行清洗、整理和转换，以确保数据的准确性和一致性。
•可视化分析：使用不同的图表和图形类型展示数据，并分析数据中的模式、趋势和关联关系。
•结论和建议：根据分析结果提出结论和建议，帮助用户做出更好的决策。
3. 数据源和数据集在创建报告之前，我们首先需要确定数据源和数据集。
数据源可以是各种类型的文件，如Excel文件、CSV文件、数据库等。
数据集是根据数据源创建的PowerBI数据模型，可以包括多个表格和字段。
数据预处理是数据分析的重要步骤之一。
通过数据清洗、整理和转换，我们可以确保数据的质量和一致性，并为后续的可视化分析做好准备。
4. 可视化分析在可视化分析部分，我们使用各种图表和图形来展示数据。
常用的图表和图形类型包括：•柱状图：用于比较不同类别或时间段的数据。
•折线图：用于展示数据的趋势和变化。
•饼图：用于展示数据在整体中的比例。
•散点图：用于展示两个变量之间的关联关系。
•地图：用于展示地理数据和地理分布。
通过选择合适的图表和图形类型，我们可以更好地呈现数据，并帮助用户理解数据中的模式和趋势。
PowerBI数据分析与可视化教学大纲
六、 教材
3. 教材
Power BI 数据分析与可视化．
3 第 3 章 M 语言数据预处理
理论学时 1 1 3
实验学时 1 3 5
其它
4 第 4 章 DAX 语言数据建模
2
7
5 第 5 章 数据分析可视化
4
14
6 第 6 章 数据分析报表
1
2
7 第 7 章 Power BI 移动版数据部署
1
1
8 第 8 章 自助售货机综合案例
3
15
总计
16
48
四、 教学内容及学时安排
3
处理
6. 实现成绩表的数据清洗
Query 进行数据清洗 3
的方法
7. 了解数据变换
4. 掌 握 使 用 Power
8. 实现数据提取
Query 进行数据变换
9.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ了解数据归约
的方法
10. 实现客户年龄泛化
5. 掌 握 使 用 Power
Query 进行数值归约
的方法
1. 了解 Power Pivot 和 DAX 语言
《Power BI 数据分析与可视化》教学大 纲
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
一、 课程的性质
随着云时代的到来，商业生态环境发生了剧烈的变化，商务数据的规模飞速膨胀，数据 分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理数据，为企业经营决策提 供积极的帮助。金融业、零售业、医疗业、互联网业、交通物流业、制造业等行业领域对数 据分析的岗位需求巨大，特别是有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满 足日益增长的数据分析人才需求，特开设 Power BI 数据分析与可视化课程。
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
2021/2/24
目录
1
认识数据分析
2
认识常用的数据可视化工具
3
认识Power BI
2
掌握数据分析的概念 ➢ 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。 ➢ 广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
3
掌握数据分析的概念 ➢ 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。 ➢ 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。
20
了解数据分析应用场景 7. 欺诈行为检测（Fraud Detection） ➢ 身份信息泄露及盗用事件逐年增长，随之而来的是欺诈行为和交易的增多。公 安机关、各大金融机构、电信部门可利用用户基本信息、用户交易信息和用户 通话短信信息等数据，识别可能发生的潜在欺诈交易，做到提前预防、未雨绸 缪。以大型金融机构为例，通过分类预测对非法集资和洗钱的逻辑路径进行分 析，找到其行为特征。聚类分析方法可以分析相似价格的运动模式。例如对股 票进行聚类，可能发现关联交易及内幕交易的可疑信息。关联分析可以监控多 个用户的关联交易行为，为发现跨账号协同的金融诈骗行为提供依据。
量，满足后续数据可视化与建模的数据要求。
➢ 在数据分析的过程中，数据预处理的各个过程互相交叉，并没有明确的先后顺序。
9
掌握狭义数据分析的流程 4. 数据建模 ➢ 数据建模是指建立数据间的逻辑关系和进行数据操作的过程。 ➢ 数据建模通过建立表间关系处理多个数据表的链接关系。 ➢ 建模中的数据通常存储在表、列与度量值中。其中，新产生的“计算列”与“ 计算表”为直接引用其它列数据或其它表数据的运算结果，而度量值则是存放 在一定的筛选条件下对数据源进行聚合运算结果的单个数据。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-数据分析可视化(1)
布局图表元素
4. 标题 ➢ 标题是一个显示于图表中的文本框，用于表示图表的主题和意义。在“格式”窗格，将“标题”
设置选项设为“开”的状态，选项包括标题文本、字体颜色、背景色、对齐方式、字体大小和字 体系列，如下图所示。
27
布局图表元素
5. 背景 ➢ 为了美化图表，往往会为图表添加背景颜色。在“格式”窗格，将“背景”设置选项设为“开”
所示。
37
自定义可视化图表
➢ 如果Power BI自带的可视化图表不能满足用户需求，用户还可以可进行自定义设置。截至2018年 4月18日，微软官方网站共提供147种可视化效果供用户选择，下载网址为 https:///zh-cn/marketplace/apps?product=power-bi-visuals，可 视化效果下载页面如下图所示。
34
增加图表色彩
1. 色彩搭配 ➢ （3） 相似色搭配。在色轮中选取一种颜色，取与该颜色相距30度和60度的两种颜色，这两种颜
色的搭配称为相似色搭配，如下图所示。这种色彩搭配方案有适中的对比度，色彩之间的过度比 较自然，从而使图表和谐平和。
35
增加图表色彩
2. 图表细节处理 ➢ （1） 图表背景。图表的背景不能使用太深的颜色，应该保证填充的背景颜色不会影响图表中数
9
选择合适的图表
2. 柱形图 ➢ 堆积柱形图用于显示单个项目与整体之间的关系，如下图所示，显示各省份的员工男女人数分
布。
10
选择合适的图表
2. 柱形图 ➢ 簇状柱形图用于比较各个类别的值，如下图所示，显示各省份的员工男女人数分布。
11
选择合适的图表
2. 柱形图 ➢ 百分比堆积柱形图用于比较各个类别数占总类别数的百分比大小，如下图所示，显示各部门每
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-数据获取
获取Web数据
➢ （5） 在弹出的“导航器”对话框中，勾选“显示选项”中的“Table0”表，单击“加载”按钮，如左下图所 示。这时回到报表视图，“字段”窗格就出现“Table0”数据表，如右下图所示。
19
获取Web数据
➢ （6） 右键单击“字段”窗格中的“Table0”，选择“重命名”，将其重命名为“NBA季后赛得分表”，得到 的效果如左下图所示。
数据获取
2021/2/24
目录
1
认识数据来源
2
获取数据
2
数据来源
直接来 源
间接来 源
数据获 取方式
3
了解直接数据来源
1. 直接数据来源获取的基本途径
➢ 直接来源就是来源于本人或本公司直接记录、调查或实验的结果，又称为第一手数据。最简单的直接来源 数据是委托调查公司所持有的Excel文件或数据库的数据。由于这些数据多数已经按一定的规范来存放， 后期处理都会非常简单。
15
获取Web数据
➢ （2） 在“开始”选项卡的“外部数据”组中，依次单击“获取数据”“Web”命令，如下图所示。
16
获取Web数据
➢ （3） 在弹出的“从Web”对话框中，勾选“基本”单选框，“URL”中填写本网页的网址，如下图所示，完 成后单击“确定”按钮。
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获取Web数据
➢ （4） 在弹出的“访问Web内容”对话框中，单击“连接”按钮，如下图。
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获取MySQL数据
➢ （1） 将数据导入数据库。在DOS命令提示符窗口输入net start mysql命令启动MySQL数据库。在MySQL数据库中 新建一个名为“businessdb”的空数据库，之后使用可视 化工具（Navicat）运行“businessdb.sql”文件将数据导 入“businessdb”数据库中。
PowerBI数据分析与数据可视化-教案
（请打√）
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
课时
安排
理论课：2
实验课：1
教学大纲要求：让学生了解DAX基础，掌握DAX函数。
教学重点及难点：
重点：掌握DAX函数
作业、讨论题、思考题：
课后习题
课后总结分析：
教学内容
备注
理论课主要教学内容：
4.1DAX基础
4.1.1语法规则
4.1.2运算符
2.3.3连接SQL Server分析服务数据库
2.4连接Web数据
2.4.1连接Web共享的数据文件
2.4.2获取网页中的数据
实验课内容：
2.5实战：连接Access数据库
授课题目：第3章查询编辑器
授课方式
（请打√）
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
课时
安排
理论课：2
实验课：1
教学大纲要求：让学生了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。
作业、讨论题、思考题：
课后习题
课后总结分析：
教学内容
备注
理论课主要教学内容：
2.1数据连接概要
2.1.1数据源类型
2.1.2连接模式
2.2连接文件
2.2.1连接Excel文件
2.2.2连接CSV文本文件
2.2.3连接XML文件
2.3连接数据库
2.3.1连接SQL Server数据库
2.3.2连接MySQL数据库
课 程
简 介
随着大数据技术的不断研究和发展应用，数据已与人们的生活息息相关。海量的数据通过文件、数据库、联机服务、Web页面等被记录下来，随之出现了大量的数据分析软件。Microsoft推出的Power BI整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列工具，可简单、快捷地从各种不同类型的数据源导入数据，并可使用数据快速创建可视化效果来展示见解。
PowerBI报表设计打造专业可视化分析
PowerBI报表设计打造专业可视化分析PowerBI是一种强大的业务智能工具，可以帮助用户将数据转化为有意义的图表和图形。
本文将探讨如何设计和打造专业的PowerBI报表，以实现对数据的可视化分析。
1. 确定报表目标在设计PowerBI报表之前，首先需要明确报表的目标和用途。
是为了帮助决策者了解业务趋势？还是为了向团队成员展示销售数据？明确报表的目标可以帮助我们更好地确定数据可视化的方式和所需的分析工具。
2. 数据采集和清洗在设计报表之前，我们需要收集和准备相应的数据。
可以通过连接数据库、导入Excel文件、获取在线数据等方式来获取数据。
在导入数据之后，还需要进行数据清洗，包括处理空值、重复值以及错误值等。
3. 选择合适的图表类型PowerBI提供了各种各样的图表类型，包括柱状图、线图、饼图、地图等。
在选择图表类型时，需要根据数据的性质和分析目的来决定。
例如，柱状图适用于比较不同类别的数据，而线图适用于展示趋势变化。
4. 设计报表布局为了提高报表的可读性和美观度，合理的布局设计是非常重要的。
可以考虑以下几个方面来设计报表布局：- 确定主要数据展示区域，将关键指标置于突出位置；- 利用颜色、字体和图标等元素来增强视觉效果；- 使用分组和筛选功能，使报表更具交互性。
5. 添加交互功能PowerBI提供了一些交互功能，可以提高用户对报表的操作和数据的理解。
例如，可以添加数据筛选器，使用户可以根据自己的需求来查看特定数据。
还可以添加书签和注释，帮助用户更好地理解报表信息。
6. 创建报表仪表盘在设计PowerBI报表时，可以考虑创建一个交互式的报表仪表盘。
报表仪表盘可以将不同的报表和图表整合在一起，形成一个完整的数据分析视图。
通过仪表盘，用户可以从整体上了解业务情况，并深入探索感兴趣的数据。
7. 定期更新和优化报表设计和打造专业的PowerBI报表并不是一次性的工作，随着数据的变化和业务的发展，我们需要定期更新和优化报表。
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大数据挖掘专家
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了解Power BI数据分析报表的结构
1. 标题
➢ 标题需要能够高度概括该分析的主旨，要求精简干练，点明该分析报表的主题或者观点。好的标题不仅可 以表现数据分析报表的主题，而且能够引起读者的阅读兴趣。几种常用的标题类型如下。
• （1） 解释基本观点。这类标题往往用观点句来表示，点明数据分析报表的基本观点，如《某电视剧近3 个月收视率飘红》。
➢ 对门店而言，对会员进行分析，了解会员群体的特征，可以为营销策略提供参考和指导，从而提高营销效 率和盈利水平。
➢ 本报表依据门店会员信息进行数据汇总，主要数据包括会员的基本情况、消费金额和消费次数，通过这些 数据分析会员的基本情况和消费特征。
大数据挖掘专家
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会员分析
1. 会员群体基本信息——新增会员数量
• （2） 联系性。综合分析报表要对互相关联的现象与问题进行综合分析，在系统地分析指标体系的基础上 ，考察现象之间的内部联系和外部联系。这种联系的重点是比例和平衡关系，分析比例是否合理，发展是 否协调。
大数据挖掘专家
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了解Power BI数据分析报表的类型
3. 日常数据通报报表
➢ 日常数据通报报表是分析定期数据，反映计划执行情况，并分析其影响因素的一种分析报表。它一般是按 日、周、月、季等时间阶段定期进行的，因此也叫定期分析报表。比如线路巡查情况日常通报、各类日常 监控情况报表等。
• （2） 概括主要内容。这类标题用中心词说话，让读者捉住中心，如《某国国内生产总值第三季度上涨 2%》。
• （3） 交代分析主题。这类标题反映分析的时间、范围对象和内容等情况，并不点明分析师的看法和主张 ，如《某公司自动售货机商业数据分析》。
大数据挖掘专家
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了解Power BI数据分析报表的结构
2. 可视化模块
➢ 可视化模块是报表的主体部分，报表主要是由一个个可视化模块组成的。可视化模块的分析方向可以概括 为3个方面。
• （1） 进行总体分析。从项目需求出发，对项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分 析的项目财务、业务状况的总体印象。
• （2） 确定项目分析的重点。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋 势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员做出正确的项目分析决策，调整人力物 力等资源达到最佳状态。
• （3） 总结经验，建立分析模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经 验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
大数据挖掘专家
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目录
1
认识Power BI数据分析报表
2
完成一份Power BI数据分析报表
大数据挖掘专家
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分析背景与目的
➢ 从2016年，门店开业即采用会员入会制度以来，经过两年多的发展，门店的会员总数已经达到2431人， 其中，普通会员有1318人，VIP会员已经达到1113人，销售业绩在鲜花零售行业中领先。但随着门店规 模的扩大，业务量增加的同时，也面临行业竞争加剧，销售业绩增长变缓的挑战。
• （1） 单一性。专题分析不要求反映事物全貌，主要针对某一方面或者某一问题进行分析，如用户流失分 析、提升用户转化率分析等。
• （2） 深入性。由于内容单一，重点突出，因此要集中精力解决主要的问题，包括对问题的具体描述，原 因分析和提出可行的解决方案。
大数据挖掘专家
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了解Power BI数据分析报表的类型
大数据挖掘专家
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了解Power BI数据分析报表的类型
3. 日常数据通报报表
➢ 日常数据通报报表拥有3个特点。 • （1） 进度性。由于日常数据通报报表主要反映计划的执行情况，因此必须把执行情况和时间进展结合分
析，比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。 • （2） 规范性。日常数据通报报表是定时向决策者提供的例行报表，所以形成了比较规范的结构形式，它
2. 综合分析报表
➢ 综合分析报表是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报表。比如世界 人口发展报表、某企业运营分析报表等。综合分析报表拥有两个特点。
• （1） 全面性。综合分析反映的对象，以地区、部门或单位为分析总体，站在全局高度反映总体特征，做 出总体评价。例如在分析一个公司的整体运营时，可以从产品、价格、渠道和促销这4个角度进行分析。
大数据，成就未来
Power BI数据分析报表
目录
1
认识Power BI数据分析报表
2
完成一份Power BI数据分析报表
大数据挖掘专家的类型
1. 专题分析报表
➢ 专题分析报表是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报表，它的主要作 用是为决策者制定政策、解决问题提供决策参考和依据。比如家庭金融市场专题分析报表、图书阅读市场 专题分析报表等。专题分析报表拥有两个特点。
➢ 2016年至2018年，门店各年新增会员总数及VIP会员人数的变化情况如下图所示。总的来说，新增会员 数量呈现明显的下降趋势，在门店后期的发展中应制定能吸引更多会员入会的营销政策。
一般包括计划执行的基本情况，计划执行中的成绩和经验，存在的问题和措施与建议几个基本部分。 • （3） 时效性。日常数据通报报表的性质和任务决定了它是时效性最强的一种分析报表。只有及时提供业
务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握最新动态，否则将延误工作。
大数据挖掘专家
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了解Power BI数据分析报表的原则
➢ （1） 规范性原则。数据分析报表中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致。 ➢ （2） 重要性原则。数据分析报表一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取
真实性、合法性指标，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述，也要按照问题 的重要性来排序。 ➢ （3） 谨慎性原则。数据分析报表的整理过程一定要谨慎，体现在基础数据真实、完整，分析过程科学、 合理、全面，分析结果可靠，建议内容应当实事求是。 ➢ （4） 鼓励创新原则。社会是不断发展进步的，不断有创新的方法或模型从实践中摸索并总结出来，数据 分析报表要将这些创新的思维与方法记录并运用。