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有一批数据如何将其可视化?

2021年11月27日3860百度已收录

有一批数据需要进行可视化,这种情况一般来说可能需要解决以下几个问题:

数据种类比较多

数据量比较大

数据比较分散

数据分析可能需要从不同角度进行尝试

可视化的效果可能需要根据不同情况快速调整

因此,一批数据可视化的问题会转化为以下几个具体问题:

数据的合并(从不同位置、文件等导入)

数据的的整理(清洗)

构建数据间的关系(模型)

确定各项分析指标的计算方法

制作相应的分析图表,完成可视化并展示出来

如下图所示:

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第1张

对于很多大型企业来说,这通常是一个BI(商业智能)项目,但对于大多数企业的某个部门或业务人员来说,只需要快速地整合和分析数据,但是,对于这种多数据源(一批数据)的情况,采用Excel来完成则又显得会很吃力,因此,推荐使用微软的新一代敏捷商业智能产品Power BI来完成。以下举一个简单的例子,来说明用Power BI进行数据可视化的基本过程:

一、数据导入(获取)即要针对什么数据进行分析,就先接进来,数据的来源可以各种各样,比如日常的Excel 报表、业务系统的数据库、公开的网站数据等等……这个例子咱们先用Excel表里的数据。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第2张

选择数据所在的Excel工作簿:

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第3张

选择需要参与分析的数据,并点击【编辑】。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第4张

这个例子里咱们只针对订单和订单明细2个表的数据做分析。

点击【编辑】会进入数据的编辑界面。

如果数据本身很规范,不需要进行任何的整理,可以直接【加载】,加载后仍然可以通过PBI主界面的【编辑查询】功能进入数据编辑界面。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第5张

二、数据整理(清洗)

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第6张

数据整理好后就可以【关闭并应用】,在PBI里实际就是把处理的结果存起来待用。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第7张

这个例子的数据很规范,所以要做的处理不多,如果数据比较乱,可能还需要逆透视啊、分组啊、清理无用文本啊、分离转换啊等等……不过用Power BI处理都比较简单。

三、数据建模:构建表关系、构建分析维度和度量构建表关系:比如说现在咱们有订单表和订单明细表,这两个表实际是需要通过订单ID关联起来的,还记得Power Pivot那篇《表间关系一线牵,何须大量公式拼数据》的文章吗?

构建分析维度/度量:首先是维度,其实就是数据分析的角度,咱们做数据透视表的时候经常放到行或列里面的那些内容,比如按区域、城市、产品类别……;所谓度量,一般就是数据分析时要进行计算的一些数字,咱们做数据透视表的时候经常放到值里面的那些内容。

3.1 数据建模-构建表间关系

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第8张

Power BI在构建数据表间关系是挺智能的,会根据数据的规律自动构建一些关系,比如这个例子里的2个表,实际在加载数据的时候就已经建好了,当然,有时候可能自动识别的关系是错的,那就自己手动先删除原来的关系,然后再将两个表之间匹配的字段拖拽一下。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第9张

接下来咱们构建一个度量:订单明细数量(表里面那些地区、日期等等,都可以直接用作维度,不需要专门构建)

3.2 数据建模-构建维度/度量

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第10张

这里是在订单明细表里【新建度量值】,其实度量值可以建在模型里的任何一个表里,整个模型都可以调用的。甚至有的时候,因为度量值太多了,可以考虑建一张单独的空白表,里面专门放度量值,这根据实际需要或按照自己的喜好选择就行了。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第11张

构建度量的函数就是PowerPivot里的DAX函数。输入函数后就能出现可选的字段,选择好字段后按TAB键就能将字段名填入公式里面。整个公式输入完毕后回车,建好的度量值就出现在订单明细表里了。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第12张

经过构建表间关系和度量值2步,一个简单的数据模型就建好了。接下来咱们就可以进行数据分析了。比如咱们按货主地区看一下销售数量的情况。

四、数据可视化分析以下以构建一个柱状图实现数据对比为例,直接单击Power BI右侧的可视化图形按钮:

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第13张

出现一个很小的空白图形,可以用鼠标放大一些(这些基本操作自己多动动鼠标尝试一下即可,跟其他Office软件的应用基本一致)。

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第14张

将“货主地区”字段拖放到“轴”里,将“销售数量”拖放到“值”里:

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第15张

结果出来了:

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第16张

以上是Power BI进行数据分析的一个简单例子,用于体会一下用Power BI做数据分析的全过程。对于更多复杂的数据分析,其实也是同样的过程,整个过程基本就分为四块:数据获取、数据处理、数据建模和数据分析,如下图所示:

有一批数据如何将其可视化?  Python数据可视化 第17张

总的来说,用Power BI进行批量的数据可视化,是目前普通用户最容易上手的数据可视化工具,而且对个人用户是完全免费的,非常值得推荐应用。

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