我们在 Power BI 中使用树状图可视化的目的？

树状图是一种数据可视化样式，在 Power BI 和其他数据分析工具中使用，用于表示分层数据。它提供了一种简洁且具有视觉吸引力的方法来显示分层结构，并比较这些层级内各种类别的相对比例。在本详细指南中，我们将探讨 Power BI 中树状图可视化的目的、功能、优点和实际用途。

在本篇详细文章中，我们将探讨 Power BI 中树状图可视化的基本概念和实际应用。我们将从了解什么是树状图及其工作原理开始，然后逐步介绍如何在 Power BI 中创建和自定义树状图。接着，我们将深入研究处理分层数据、创建有效树状图的推荐方法以及增强用户体验的交互式功能。此外，我们将探讨真实世界的用例、案例研究和示例，以展示树状图可视化在各个领域的通用性和价值。

此外，我们将讨论使用树状图时可能遇到的一些限制和注意事项，以及其他可视化可能更合适的场景。为了提供全面的视角，我们将把树状图与其他相关可视化进行比较，并分析每种方法的优缺点。

最后，我们将回顾 Power BI 树状图可视化预期的未来趋势和更新，并总结使用树状图进行数据分析和沟通的主要优势和要点。

Power BI 简介

Power BI 是微软开发的一款商业智能应用程序，允许用户从各种来源连接、分析和可视化数据。它使组织能够将原始数据转化为相关的见解，从而做出数据驱动的决策。用户可以使用 Power BI 构建交互式报表、仪表板和数据可视化，以更好地理解他们的数据。

什么是树状图可视化？

树状图是一种用于展示分层数据的数据可视化工具。分层结构表示为嵌套的矩形，每个矩形代表一个类别，矩形的大小对应于与该类别相关的数量值。由于树状图是分层的，用户可以探索和比较层级不同级别的数据部分的比例。

• 树状图的结构和组成部分
  • 树状图的主要组成部分是父节点（矩形）和子节点（父节点内的嵌套矩形）。
  • 父节点是更高级别的类别，子节点是每个父类别中的子类别。
  • 每个节点的大小代表与其所代表的类别相关的数值。
  • 树状图可以有多个层级，允许用户深入研究特定的子类别。
• 树状图的颜色编码和尺寸调整
  • 在树状图中经常使用颜色编码来进一步编码额外的数据，例如类别或性能度量，从而提供除了大小之外的额外见解。
  • 可以将颜色渐变或图案应用于节点，以显示数据值差异。
  • 树状图可视化的尺寸是可调的，允许用户根据其报告需求进行定制。
• 树状图的优点
  • 树状图提供了一种具有视觉吸引力且紧凑的方法来表示分层数据，使复杂的数据结构更易于理解。
  • 它们通过促进分层数据分析，帮助用户轻松发现模式、异常和趋势。
  • 树状图支持钻取和上卷交互，允许用户探索不同程度的数据详细信息。
  • 颜色编码和缩放选项允许在一个图形中显示多个维度信息。

在 Power BI 中创建树状图可视化

在 Power BI 中创建树状图的第一步是导入和准备数据，然后在数据视图或报表视图中使用树状图可视化。以下是步骤：

• 树状图的数据准备
  • 检查数据中是否存在具有父子关系的层级结构。
  • 如有必要，在层级的不同级别上聚合或汇总数据。
• 创建树状图可视化
  • 要创建树状图图形，请将相关字段拖放到画布上。
  • 要表示数据值和补充信息，请将必要的字段分配给“大小”和“颜色”选项。
  • 颜色、标签和工具提示都可以根据您的偏好进行更改。
• 自定义和交互式功能
  • Power BI 允许用户更改树状图的字体大小、配色方案和背景。
  • 用户可以激活钻取和上卷交互，以交互方式在分层数据级别之间移动。
  • 可以设置与报表页面上其他可视化的交互，以提供统一的数据探索体验。

理解分层数据

分层数据以父子关系的形式表示信息，每个父类别都有一个或多个子类别。由于它们保留了分层结构，树状图特别适合可视化分层数据。

• 嵌套层级
  • 当分层数据有多个层级时，可能会出现嵌套层级。
  • 树状图将分层结构显示为一系列嵌套矩形。
  • 每个矩形的位置和大小显示其在层级中的位置以及与其相关数据值的大小。
• 钻取和上卷功能
  • 钻取是指通过单击父节点，从更高级别的类别转到其子类别。
  • 通过单击子节点，用户可以返回到更高级别的类别。
  • 这些交互为用户提供了动态和探索性的体验，同时分析不同详细程度的数据。
• 处理不平衡层级
  • 当某些父节点比其他父节点具有更多的子节点时，层级就不平衡了。
  • 通过设置和自定义表达式，Power BI 用户可以处理不平衡层级。
  • 可以使用自定义排序和其他高级方法，根据特定标准对节点进行组织。

Power BI 中的树状图，最佳实践

为了在数据可视化中保持清晰和准确，在 Power BI 中使用树状图需要遵循标准实践。

• 数据完整性和有效性
  • 确保用于树状图的数据是正确、完整且相关的。
  • 在层级的不同级别验证数据，以避免误导性的表示。
• 颜色方案和渐变应用
  • 选择易于区分且所有用户都可以访问的颜色。
  • 应谨慎使用颜色渐变来显示数据变化，而不会引起视觉混淆。
• 标签和工具提示建议
  • 清晰简洁地标记树状图中的每个类别。
  • 在将鼠标悬停在节点上时，使用工具提示提供额外信息，例如类别名称和数据值。
  • 应谨慎使用颜色渐变来显示数据变化，而不会引起视觉混淆。

交叉筛选和交互式功能

Power BI 的优势之一是其交互式功能，允许用户探索和与树状图进行交互以获得更深入的见解。

• 使用层级筛选
  • Power BI 允许用户通过在树状图中使用层级筛选来关注特定类别或数据级别。
  • 用户可以通过单击节点来筛选树状图，以显示与指定类别相关的数据。
• 与其他可视化的交叉筛选
  • 同一报表页面上的其他图形可用于交叉筛选树状图，从而实现协调的数据探索。
  • 当用户与一个可视化交互时，其他可视化中显示的数据会相应地发生变化，从而实现统一的数据分析体验。

使用树状图进行比较分析

树状图是比较数据项和识别层级结构中趋势的强大工具。

• 大小和比例比较
  • 用户可以使用树状图比较矩形的大小，以了解数据类别的相对比例。
  • 颜色编码有助于强调数据值的差异。
• 识别异常值和模式
  • 树状图有助于识别数据分布中的模式，例如群集或间隙。
  • 异常值（表示为非常大或非常小的矩形）会脱颖而出，并可以进一步研究。
• 层级趋势分析

可以使用钻取和视觉探索来分析跨时间或不同维度的层级趋势。

层级修改可以提供有关数据动态的信息。

广泛的树状图技术

Power BI 提供了广泛的选项来定制和扩展树状图的功能。

• 多层级树状图
  • 用户可以创建具有多个层级的树状图，以同时从多个视图分析数据。
  • 可以使用高级 DAX 表达式或 Power Query 转换来处理复杂的分层关系。
• 手动排序和排列
  • 为了修改类别的组织方式，Power BI 提供了自定义排序和排列树状图节点的选项。
  • 用户可以通过根据数据值、字母顺序或其他标准排序节点来突出显示特定见解。
• 钻取和书签
  • Power BI 中的书签允许用户保存特定的树状图视图，包括钻取状态。
  • 钻取功能允许用户单击树状图节点以访问更详细的信息。

树状图可视化的常见用例

由于其高效表示分层数据的能力，树状图可视化在各种业务和领域中广泛使用。

• 销售和收入分析
  • 树状图用于分析销售数据、市场份额以及跨产品类别和地区的收入分布。
  • 它们有助于识别畅销产品、表现不佳的地区以及随时间变化的销售趋势。
  • 钻取功能允许用户单击树状图节点以访问更详细的信息。
• 投资和投资组合管理
  • 树状图用于描绘投资组合结构、资产配置以及跨资产类别的投资表现。
  • 它们有助于识别高绩效资产以及潜在的风险敞口。
• 组织结构和劳动力分析
  • 树状图用于显示组织结构、员工层级以及各部门和团队之间的劳动力分布。
  • 它们有助于确定部门规模、人员数量和组织层级。

局限性和注意事项

尽管有优点，树状图也有一些用户应注意的缺点。

• 数据量和性能
  • 在渲染树状图时，大型数据集可能会导致性能下降，尤其是在包含多个层级或许多节点的情况下。
  • 用户必须评估数据量并确保树状图保持响应。
• 响应能力和屏幕空间
  • 树状图需要报表画布上有足够的空间，这可能会限制它们在特定仪表板或报表中的使用。
  • 出色的用户体验需要适应性强的树状图，能够有效地响应不同的屏幕宽度。
• 用户体验和可访问性
  • 树状图主要依赖视觉感知，这可能对视力障碍者构成挑战。
  • 提供替代文本描述和颜色对比度对于可访问性至关重要。

案例研究和示例

真实世界的案例研究和示例展示了树状图如何在实际场景中得到有效利用。

• 可视化零售销售层级
  • 一个案例研究，展示了一家零售公司如何使用树状图来分析来自不同产品类别、品牌和商店的销售数据。
  • 树状图有助于识别畅销产品及其区域分布。
• 审查项目费用
  • 一家建筑公司使用树状图来可视化项目成本。
  • 树状图显示了按项目阶段和费用类别划分的成本细目。
• 调查人口统计数据
  • 一个案例研究，关于树状图如何用于分析人口统计数据，例如年龄组、性别分布和地理分布。
  • 树状图显示了跨不同地区的人口分布模式。

将树状图与其他可视化进行比较

了解树状图与其他可视化样式相比的优缺点将有助于用户选择最适合他们数据分析的方法。

• 树状图与旭日图
  • 对树状图和旭日图的比较，它们都可视化分层数据，但使用径向布局。
  • 讨论每种可视化方法的优点和应用。
• 树状图与分层条形图：哪个更好？
  • 相比之下，分层条形图使用条形长度来显示类别中的数据比例，而树状图则不使用。
  • 识别一种可视化可能比另一种更好的情况。
• 树状图与树形图：哪个更好？
  • 与树状图相比，树形图使用节点连接来表示分层数据。
  • 强调每种可视化类型的独特优势。

Power BI 树状图的未来趋势和增强功能

展望未来，我们将探讨 Power BI 树状图可视化的潜在增强和进展。

• 性能增强

讨论各种优化措施，以提高树状图的渲染速度和效率，尤其是在处理大型数据集时。

• 样式和动态格式

研究动态格式选项，以便树状图样式根据用户交互或数据情况而改变。

• 人工智能和自然语言处理集成

正在考虑集成人工智能和自然语言处理，以在树状图中提供更高级的数据探索和见解。

与树状图的比较分析

• 比较大小和比例

通过比较树状图中的矩形大小，用户可以轻松检测数据类型的相对比例。

• 识别模式和异常值

树状图可以通过识别层级数据中的模式、群集和间隙来提供有价值的见解。

• 层级趋势分析

用户可以通过钻取和探索不同的层级来查看数据分布的趋势和变化。

高级树状图技术

• 多层级树状图

Power BI 用户可以创建具有多个层级的树状图，从而实现各种数据分析的视角。

• 手动排序和排列

用户可以根据特定标准（例如数据值或字母顺序）对树状图节点进行排序和排列。

• 钻取和书签

书签允许您保存树状图的特定视图，而钻取功能允许您访问更详细的数据。

树状图可视化的常见应用

• 销售和收入分析

树状图用于比较跨产品类别和地理区域的产品销售、收入分布和市场份额。

• 投资和投资组合管理

树状图描绘投资组合结构和投资分配，有助于识别高绩效资产和风险。

• 组织结构和劳动力分析

树状图描绘组织层级和部门之间的员工分布，提供组织结构的见解。

局限性和注意事项：-

数据量和性能

大型数据集或复杂层级可能会影响树状图的性能和响应能力。

为了实现流畅的交互，用户应优化数据和设计。

示例和案例研究

• 创建零售销售层级
  • 一个案例研究，展示了一家零售公司如何使用树状图来分析来自不同产品类别、品牌和商店的销售数据。
  • 树状图可视化显示了跨不同产品类别的销售分布，并有助于识别畅销和滞销产品。
  • 该公司还使用了颜色渐变来显示不同商店和地区的收入表现，提供了额外的见解。
• 项目支出分析
  • 一家建筑公司如何使用树状图来可视化项目支出的示例。
  • 树状图描绘提供了按项目阶段和费用类别划分的易于理解的细分。
  • 钻取功能允许公司调查个人项目细节和与不同阶段相关的费用。
• 探索人口统计数据
  • 一个案例研究展示了一个人口统计调查组织如何使用树状图来分析人口统计数据。
  • 树状图可视化显示了人口中年龄组、性别和地理位置等人口统计数据的分布。
  • 由于层级结构，用户可以分析从国家到城市的各种地理级别的人口统计变化。

使用树状图与其他可视化进行比较

• 旭日图与树状图

对树状图和旭日图的可视化的比较，它们都以径向方式显示分层数据。

讨论每种可视化类型的优缺点，以及何时应用它们。

• 树状图与分层条形图：哪个更好？

相比之下，分层条形图使用条形长度来显示类别中的数据比例，而树状图则不使用。

研究这两种可视化的用例及其在各种场景中的适用性。

• 树状图与树形图：哪个更好？

与树状图相比，树形图使用节点连接来表示分层数据。

讨论每种可视化风格的独特优势以及何时使用其中一种而不是另一种。

Power BI 树状图的未来趋势和增强功能

• 性能增强

研究各种优化措施，以提高树状图可视化的速度和效率，例如数据汇总方法或渲染改进。

• 动态格式和样式

正在考虑动态格式选项，这些选项会根据用户交互或数据条件的变化来调整树状图的样式。

我们正在讨论实时数据更新和视觉变化。

• 人工智能和自然语言处理集成

研究潜在的人工智能和自然语言处理集成，以增强树状图可视化。

讨论人工智能驱动的见解和数据解释如何能够增强数据分析。

结论

结论总结了在 Power BI 中使用树状图可视化进行数据分析和报告的主要要点和优势。

• Power BI 树状图可视化回顾

总结 Power BI 树状图的主要原理和组成部分。

• 优点和实际应用

重申了树状图在许多学科中处理和可视化分层数据的优势。

• 关键要点和建议

提供有意义的见解和建议，以成功使用树状图从数据中获取有价值的见解。

总之，Power BI 中的树状图可视化是可视化分层数据的有效工具，使用户能够更好地理解复杂的数据结构并发现趋势和模式。通过遵循最佳实践和理解限制，用户可以创建成功的树状图并利用其交互式功能进行智能数据分析。随着 Power BI 的发展，树状图很可能会获得更新和变化，使其在未来更加有价值。