Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies.


26.10.2020

Nowa wersja nVision

Można już pobierać nową wersję nVision
26.10.2020

Monitorowanie infrastruktury

Vertiv Environet Alert
23.10.2020

Telefonia w chmurze

NFON Cloudya
23.10.2020

Nowości w EDR

Bitdefender GravityZone
23.10.2020

Wykrywanie anomalii

Flowmon ADS11
23.10.2020

Mobilny monitor

AOC 16T2
22.10.2020

HP Pavilion

HP zaprezentowało nowe laptopy z linii Pavilion.
22.10.2020

Inteligentny monitoring

WD Purple SC QD101
22.10.2020

Przełącznik 2,5GbE

QNAP QSW-1105-5T

Power Bi – wizualizacja i udostępnianie danych

Data publikacji: 29-05-2018 Autor: Marcin Szeliga
Rys. 1. Porównanie wartości...

W poprzednich częściach artykułu przedstawiona została funkcjonalność usługi Power BI pozwalającej pobierać dane z różnych źródeł, przekształcać i czyścić pobrane dane, zbudować model biznesowy tych danych oraz utworzyć proste pulpity i raporty pozwalające je interaktywnie analizować. W czwartej – ostatniej – części przyjrzymy się możliwościom wizualizacji danych oraz bezpiecznego udostępniania wyników naszej pracy innym osobom.

W momencie powstawania artykułu Power BI udostępniał około 30 wbudowanych wizualizacji – ich dokładna liczba zależy od tego, czy w ustawieniach zdecydowaliśmy się na używanie wizualizacji dostępnych w wersji zapoznawczej. Każda z nich prezentuje dane w inny sposób, więc punkt poświęcony wizualizacji zaczyna krótkie zestawienie ułatwiające wybór właściwej dla postawionego zadania wizualizacji:

 

  • skumulowany wykres słupkowy – pozwala porównać różne wartości tej samej miary lub wartości miar, które składają się na całość. Dane prezentowane są jako poziome słupki;
  • skumulowany wykres kolumnowy – służy do tych samych celów, ale dane prezentowane są jako pionowe kolumny;
  • wykres słupkowy grupowany – przedstawia porównywane miary na osobnych słupkach;
  • wykres kolumnowy grupowany – różni się od słupkowego jedynie pionową orientacją prezentujących miary kolumn;
  • 100% skumulowany wykres słupkowy – wygląda podobnie do skumulowanego wykresu słupkowego, ale wartości porównywanych miar są prezentowane jako części słupka, którego całkowita długość odpowiada 100% wartości miary;
  • 100% skumulowany wykres kolumnowy – różni się od poprzedniego pionową orientacją prezentujących porównywane miary kolumn;
  • wykres liniowy – pozwala przedstawić zmiany wartości w czasie;
  • wykres warstwowy – przypomina liniowy i powinien być używany, jeśli chcemy pokazać skumulowane dane. Tego typu wykresy najlepiej sprawdzają się do przedstawiania pojedynczych miar lub kilku miar, których wartości są zawsze mniejsze lub większe od pozostałych;
  • wykres warstwowy skumulowany – podobny do poprzedniego, ale pozwalający pokazać efekt dodania do siebie wielu miar w czasie;•wykres liniowy i skumulowany kolumnowy – pozwala zestawić wartości miar o różnych skalach, np. wartości sprzedaży i marży;
  • wykres liniowy i kolumnowy grupowany – przypomina poprzedni, ale dane prezentowane są na sąsiednich kolumnach;
  • niedawno dodany do Power BI wykres wstążkowy – jest połączeniem wykresu kolumnowego skumulowanego i warstwowego. Pozwala on porównać wartości miar według dwóch zmiennych, z których jedna jest kategoryczna, a druga najczęściej reprezentuje czas (rys. 1);
  • wykres kaskadowy – pozwala przedstawić wpływ (dodatni lub ujemny) składowych kumulacyjnej miary, np. zysk lub stratę ze sprzedaży produktów z poszczególnych kategorii na całkowity zysk;
  • wykres punktowy – jest powszechnie stosowany do przedstawienia korelacji dwóch zmiennych numerycznych;
  • wykres kołowy – przedstawia rozkład wartości wybranych miar – większe wartości pokazywane są jako większe wycinki koła. Ponieważ jednak porównywanie kątów jest trudne, wykres kołowy nie powinien być używany;
  • wykres pierścieniowy – przypomina kołowy, ale porównywane wartości zajmują mniejsze lub większe wycinki pierścienia;
  • mapa drzewa – pełni podobną rolę, co wykresy kołowy i pierścieniowy, ale porównywane wartości przedstawiane są jako mniejsze lub większe prostokąty;
  • mapa – pozwala przedstawić miary na mapie Bing w postaci kół o różnej średnicy. Koła te mogą być podzielne według wartości wskazanego atrybutu, możliwe jest również użycie miary do zmiany nasycenia ich kolorów. Pozycję kół na mapie można wskazać za pomocą współrzędnych geograficznych lub nazw kontynentów, krajów czy miast;
  • kartogram – tym różni się od mapy, że używa wartości do cieniowania obszarów geograficznych.
  • mapa kształtów – tym różni się od kartogramu, że pozwala używać wskazanych map ESRI/TopoJSON;
  • mapa ArcGIS – dostępna jest w dwóch wersjach: darmowej i płatnej. Obie wersje pozwalają przedstawiać wartości na mapie, wersja płatna daje dostęp do dodatkowych map i danych demograficznych;
  • lejek – pełni podobną funkcję co skumulowany wykres słupkowy, ale porównywane wartości przedstawiane są za pomocą słupków o różnej długości. Po posortowaniu według porównywanych wartości wykres wygląda jak lejek, stąd nazwa wizualizacji;
  • miernik – pozwala porównać wybraną miarę ze zdefiniowanym dla niej celem;
  • karta – wyświetla jedną wartość wraz z jej opisem;
  • karta z wieloma wierszami – wyświetla wiele wartości i ich opisy;
  • kluczowy wskaźnik wydajności – pozwala porównywać miarę z celem w czasie;
  • fragmentator – służy do wybierania wartości i filtrowania w ten sposób danych widocznych na pozostałych wykresach raportu;
  • tabela – pozwala przedstawić dane, bez ich wizualizacji;
  • macierz – służy do prezentowania danych w postaci tabeli przestawnej;
  • element wizualny skryptu R – pozwala użyć do wizualizacji danych dowolnego skryptu R. Lista wspieranych bibliotek R dostępna jest pod adresem tinyurl.com/power-bi-r.


Przykład wykorzystania wbudowanych wizualizacji w raporcie sprzedaży pokazany został na rys. 2. Na górze umieszczone zostały: pole tekstowe z tytułem raportu, fragmentator pozwalający wybrać miesiąc (orientacja fragmentatora została zmieniona na poziomą) oraz logo firmy.

[...]
 

Pracownik naukowy Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu Wydział Zamiejscowy w Chorzowie, jest autorem książek poświęconych analizie danych i posiada tytuł Microsoft Most Valuable Professional.

Artykuł pochodzi z miesięcznika: IT Professional

Pełna treść artykułu jest dostępna w papierowym wydaniu pisma.

.

Transmisje online zapewnia: StreamOnline

All rights reserved © 2019 Presscom / Miesięcznik "IT Professional"