Power BI 中表格和矩阵的区别

在不断变化的数据分析和可视化世界中，在 Power BI 表格和矩阵之间做出适当的决策可以显著影响洞察的生成和共享方式。考虑这样一个场景：一位销售经理必须评估各个产品类别中区域销售团队的绩效。此时，选择表格还是矩阵就变得至关重要。表格可以通过提供每笔交易的具体详细信息来提供销售数据的精细视图。然而，矩阵可能是总结这些信息的更好方式，让管理层更快地了解整体绩效模式，确定表现出色的区域，并进一步深入研究特定的产品类别。这个例子说明了可视化选择在从复杂数据集中传达可操作洞察方面的重要性。

Power BI 表格概述

Power BI 表格对于显示全面的行级数据至关重要。表格易于理解且基本，但它们也提供各种格式选项，可以提高可读性和视觉吸引力。除了使数据在视觉上更易于理解之外，交替行颜色和条件格式等功能还使用户能够轻松突出重要发现。此外，表格数据可以轻松导出为其他格式（例如 Excel），从而使分析人员的工作流程更加灵活，允许在 Power BI 环境之外进行额外分析。

Power BI 矩阵概述

凭借提供分层视图和动态汇总的能力，Power BI 矩阵为数据表示带来了新的水平。

它们在具有多个分类级别的情况下表现出色，使用户更容易安排和解释数据。矩阵中的展开/折叠功能是一个有用的工具，可以优化报表空间，因为它允许用户专注于特定的数据子集，同时仍然保持对整个报表的概览。此功能在处理大量数据集时特别方便，因为清晰简洁的报表结构取决于对可用空间的有效利用。

1. 结构上的区别

1. 表
   • 结构：使用网格系统排列成行和列。
   • 数据表示：非常适合以表格形式显示单个数据行。
   • 用例：非常适合提供深入的交易级数据。
   • 自定义：提供格式、样式和列自定义选项。
2. 矩阵
   • 结构：数据层次结构决定了具有动态行和列的分层结构。
   • 数据表示：提供类似数据透视表的显示，并有效地聚合和汇总数据。
   • 用例：提供精简且结构化的视角，非常适合具有多个分类层级的情况。
   • 展开/折叠：此功能允许动态展开和折叠行和列以优化空间。
   • 比较：表格擅长呈现详细数据，而矩阵提供更动态和汇总的视图，这对于分层数据表示特别有用。

2. 数据量对性能的影响

1. 表
   • 效率：对于行级分析和较小数据集有效。
   • 性能：当存在大量详细行时，性能可能会受到影响。
   • 加载时间：渲染包含许多描述性行的表格可能会导致加载时间变慢。
2. 矩阵
   • 效率：通过汇总数据，可以更巧妙地处理大型数据集。
   • 性能：即使在大型数据集下，动态汇总也能使一切顺利运行。
   • 可扩展性：处理更复杂数据的能力。
   • 比较：矩阵比表格更具可扩展性，因为它们是为处理大量数据而设计的，并且支持动态汇总。

3. 功能

1. 表
   • 计算：提供计算度量和列，用于行级别的深入检查。
   • 粒度：非常适合呈现微小信息和进行深入的行级别分析。
   • 格式化：提供各种格式选择，包括条件和交替行颜色。
2. 矩阵
   • 计算：使用计算列和度量实现动态汇总。
   • 聚合：这使得使用度量来呈现聚合度量和 KPI 成为可能。
   • 功能：动态数据透视功能改进了汇总数据的处理。
   • 比较：表格在详细分析方面表现出色，而矩阵在动态汇总和分层聚合方面表现出色。

4. 功能可扩展性

1. 表
   • 可扩展性：擅长处理更多的计算列和度量，但在处理大量数据时可能会变得过多。
   • 复杂性：随着计算和数据复杂性的增加，交互性可能会受到影响。
2. 矩阵
   • 可扩展性：具有天然可扩展性，尤其是在处理层次结构和压缩数据时。
   • 动态特性：即使数据和分析需求不断增长，其动态特性也保证了用户友好性。
   • 比较：矩阵天然具有可扩展性，随着信息复杂性的增加保持用户友好性，而表格可能需要针对大型数据集进行优化策略。

5. 视觉自定义

1. 表
   • 自定义格式允许您更改特定列的字体、颜色和对齐方式。
   • 条件格式：条件格式允许您根据预定义规则突出显示特定数据点。
2. 矩阵
   • 分层格式：根据分层级别为行和列提供格式选项。
   • 条件格式：根据聚合数据，支持单元格的条件格式。
   • 比较：尽管表格和矩阵都提供自定义选项，但表格对单个列提供更大的控制，而矩阵结构则侧重于分层格式。

6. 钻取和交互性

1. 表
   • 钻取：对于深入的行级钻取分析很有用。
   • 筛选：提供选择性筛选特定列和值的选项。
2. 矩阵
   • 动态探索：用户可以通过展开和收缩行和列来动态探索汇总数据。
   • 分层钻取：允许在各个分层级别进行钻取，以提供更详细的视图。
   • 表格更适合详细钻取，而矩阵则为具有分层深度的汇总数据提供动态探索功能。

7. 与其他视觉对象的集成

1. 表
   • 组合：与地图、图表和其他可视化对象结合使用时，可以实现无缝集成，以进行全面报告。
   • 多功能性：与其他可视化对象结合使用时，提供全面的视图。
2. 矩阵
   • 分层集成：在轻松与其他视觉对象集成时，保持报告的整体分层上下文。
   • 汇总：提供精简的洞察，改进了整体报告。
   • 相比之下，矩阵和表格可以成功地与其他 Power BI 图形一起使用，以提供全面且组织良好的报告。

8. 性能考量

1. 表
   • 数据大小的影响：复杂的计算和较大的数据集可能会影响性能。
   • 优化需求：索引和改进数据模型是大型表格可能需要的优化策略。
2. 矩阵
   • 汇总效率：高效处理汇总数据，全面提高性能。
   • 动态特性：随着数据集的增长，动态汇总有助于保持性能。
   • 随着数据复杂性的增加，矩阵表现更好，因为它们在处理汇总数据时通常更有效。

在 Power BI 表格和矩阵之间做出决策需要仔细评估数据结构、用例和用户需求。表格最适合深入、高度可定制的行级分析，而矩阵在处理大型数据集时，非常适合动态汇总、分层表示和可扩展性。Power BI 用户可以通过了解每种可视化类型之间的细微差别，根据其数据的特定要求和报告目标做出明智的选择。无论您选择使用表格、矩阵还是两者的组合，主要目标都应该是以易于理解的方式呈现数据，并适应您正在处理的数据集的具体情况。

9. 排序和筛选

1. 表
   • 排序：允许根据预定标准对单个列进行排序。
   • 筛选：为了准确的数据选择，它支持列级筛选。
2. 矩阵
   • 排序行和列：矩阵提供灵活地排列行和列，以促进动态组织。
   • 筛选展开：用户可以通过提供筛选和展开特定行或列的条件来支持动态数据探索。
   • 比较：排序和筛选是表格和矩阵共享的功能。然而，矩阵超越了表格，包含了行和列，从而改进了动态数据组织和探索。

10. 灵活的条件格式

1. 表
   • 基于列：条件格式通过在列级别应用格式来定位列中的特定数据点。
   • 单元格突出显示：允许根据预定参数突出显示特定单元格。
2. 矩阵
   • 基于单元格：在矩阵中，条件格式在单元格级别完成，影响每个行和列的交集。
   • 分层格式：单元格可以根据跨层次结构级别聚合的值应用条件格式。
   • 比较：通过允许用户根据分层级别和聚合数据对单元格进行塑形，矩阵在条件格式方面提供了更大的自由度。

11. 动态行和列命名

1. 表
   • 固定命名：表格列具有固定名称；因此，如果数据结构发生更改，可能需要手动重命名。
2. 矩阵
   • 动态命名：根据数据层次结构，矩阵提供行和列的动态命名，可适应基础数据的变化。
   • 通过自动反映数据层次结构中的变化，而无需手动修改，矩阵在行和列命名方面提供了更大的灵活性。

12. 总计和小计

1. 表
   • 小计：表格默认不支持分组数据的自动小计。
   • 总计：对于数值列，用户必须手动添加和计算总计。
2. 矩阵
   • 小计：默认情况下，矩阵支持基于分层级别的自动小计。
   • 总计：根据分层上下文，自动计算数值列的总计。
   • 相比之下，矩阵通过简化小计和总计的计算和呈现来提高汇总能力。

13. 总计和小计

1. 表
   • 小计：表格默认不支持分组数据的自动小计。
   • 总计：对于数值列，用户必须手动添加和计算总计。
2. 矩阵
   • 小计：默认情况下，矩阵支持基于分层级别的自动小计。
   • 总计：根据分层上下文，自动计算数值列的总计。
   • 相比之下，矩阵通过简化小计和总计的计算和呈现来提高汇总能力。

14. 总计和小计

1. 表
   • 小计：表格默认不支持分组数据的自动小计。
   • 总计：对于数值列，用户必须手动添加和计算总计。
2. 矩阵
   • 小计：默认情况下，矩阵支持基于分层级别的自动小计。
   • 总计：根据分层上下文，自动计算数值列的总计。
   • 相比之下，矩阵通过简化小计和总计的计算和呈现来提高汇总能力。

15. 带有层次结构的条件格式

1. 表
   • 有限的分层格式：由于条件格式不自动识别层次级别，因此只能应用于特定列。
2. 矩阵
   • 分层格式：为了实现更好的上下文感知格式，考虑到矩阵中的分层级别的单元格可以应用条件格式。
   • 比较：通过允许数据的分层结构，矩阵提供了一种更具上下文感知的条件格式方法。

16. 将数据导出到其他应用程序

1. 表
   • 数据导出选项：表格提供将数据导出到 CSV 或 Excel 文件等应用程序的简单方法。
2. 矩阵
   • 导出选项：用户可以使用表格的导出选项导出汇总数据以进行额外分析。
   • 表格和矩阵都提供相似的数据导出到外部应用程序的功能，允许用户在 Power BI 之外分析数据。

17. 可视化中的数据标签和总计

1. 表
   • 数据标签：表格适用于广泛的数据呈现，因为它们包含每个单元格的数据标签。
   • 总计：手动计算的总计单独显示在每列中。
2. 矩阵
   • 数据标签：矩阵也显示数据标签，但以基于层次级别的精简方式显示。
   • 总计：总计会自动计算并显示在层次结构的每个级别。
   • 与表格相比，矩阵在根据分层级别自动计算和显示总计方面提供了更动态和上下文感知的方法。

以下是 Power BI 表格和矩阵之间主要区别的表格摘要