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35种流行的POWERBI视觉对象

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简介:
本资料深入探讨了在Power BI中使用的35种流行视觉对象,涵盖图表、地图及特殊效果等,为数据分析与展示提供强大支持。 以下是35个热门的Power BI视觉对象: 1. 卡片:用于显示关键指标。 2. 柱状图:展示不同类别之间的比较数据。 3. 折线图:适合于时间序列的数据分析,展现趋势变化。 4. 饼图:用来表示部分与整体的关系,帮助理解比例分配情况。 5. 地图视图:直观地呈现地理位置上的分布和聚集程度的信息。 6. 散点图(气泡图):用于展示两个或多个变量之间的关系,并可以使用大小来增加额外维度的数据比较。 7. 甘特图:适用于项目管理和进度跟踪,帮助用户了解项目的各个阶段以及时间节点安排。 8. 树形地图:以层级结构的方式显示数据分类和子类的关系。 9. 热力图:通过颜色的深浅变化直观地展示数值大小或密度分布情况。 10. 仪表盘:整合多个视觉元素,为用户提供全面的数据概览界面。 以上是部分热门Power BI视觉对象的简要介绍。这些工具可以满足不同场景下的数据分析需求,并帮助用户更好地理解和传达信息。

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客服
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  • 35POWERBI
    优质
    本资料深入探讨了在Power BI中使用的35种流行视觉对象,涵盖图表、地图及特殊效果等,为数据分析与展示提供强大支持。 以下是35个热门的Power BI视觉对象: 1. 卡片:用于显示关键指标。 2. 柱状图:展示不同类别之间的比较数据。 3. 折线图:适合于时间序列的数据分析,展现趋势变化。 4. 饼图:用来表示部分与整体的关系,帮助理解比例分配情况。 5. 地图视图:直观地呈现地理位置上的分布和聚集程度的信息。 6. 散点图(气泡图):用于展示两个或多个变量之间的关系,并可以使用大小来增加额外维度的数据比较。 7. 甘特图:适用于项目管理和进度跟踪,帮助用户了解项目的各个阶段以及时间节点安排。 8. 树形地图:以层级结构的方式显示数据分类和子类的关系。 9. 热力图:通过颜色的深浅变化直观地展示数值大小或密度分布情况。 10. 仪表盘:整合多个视觉元素,为用户提供全面的数据概览界面。 以上是部分热门Power BI视觉对象的简要介绍。这些工具可以满足不同场景下的数据分析需求,并帮助用户更好地理解和传达信息。
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  • .zip
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    本项目《可视化的视觉对象》旨在探索并实现数据与信息的直观呈现方式,通过开发易于理解且互动性强的可视化工具,提升用户对复杂数据的理解和分析能力。 Power BI 可视化视觉对象下载包。
  • Power BI(75个)
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    本资源合集提供了全面覆盖的75种Power BI视觉对象,旨在帮助数据分析者丰富报表展示形式,增强数据洞察力与报告交互性。 官网上一共有95个项目,我选择了其中75个相对有用的进行了下载,方便大家使用。
  • PBI打包方案
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    PBI视觉对象打包方案旨在简化和优化Power BI报告开发流程。通过将常用图表、仪表板元素封装成可复用组件,提高工作效率并确保数据可视化的一致性和质量。 Power BI 的视觉效果包含了一些例子,解压后可以直接在 PowerBI 中使用。
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    Tachometer 3.0.1.0是一款专为Power BI设计的速度表可视化工具,帮助用户直观展示数据变化趋势。附带的demo.pbiviz文件便于快速上手和测试。 Tachometer.3.0.1.0 是一个 Power BI 可视化视觉对象的文件,还有一个示例文件 demo.pbiviz。
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  • Power BI (Power BI visuals)总计246组
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    本资源集合提供了全面的Power BI视觉对象库,包含246组独特的可视化工具和设计元素,助力数据展示与分析。 内容包括导入文件和图标、预览图。文件名保持一致,在需要使用预览图的情况下可以在视觉对象文件夹内搜索合适的图片。如需详细了解具体内容,请参阅文章链接中的详细信息。 文件内容预览如下:(此处无需提供具体网址,可引导读者直接查看原文)
  • Power BI中常用几十个免费自定义
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    本篇文章介绍了在Microsoft Power BI中广泛使用的数十款免费且功能强大的自定义视觉对象,帮助用户轻松进行数据可视化和分析。 PowerBI中有几十个免费且常用的自定义视觉对象可供选择,并提供了模板文件和样例使用文件。
  • PowerBI 与 FineBI 比分析文档
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    本文档深入比较了微软Power BI和Fine BI两大商业智能工具的各项功能及适用场景,旨在为企业用户提供决策参考。 PowerBI 和 FineBI 都是商业智能与数据分析平台,在数据连接、引擎架构、数据处理、前端展现及多维分析能力等方面各有特点。 在数据连接方面,FineBI 支持多种企业级数据库的对接,并兼容如 Kylin, Derby, Gbase 等多个特殊的数据源类型。相比之下,PowerBI 在这些特定数据源的支持上存在局限性。此外,在部署灵活性和认证方式(例如 Kerberos)支持等方面 FineBI 也更加突出。 引擎架构方面,FineBI 和 PowerBI 都提供实时与抽取模式的分析功能,但 FineBI 使用分布式列式存储技术来处理大规模的数据集,并且计算速度更快、性能更强。相比之下,PowerBI 在数据导入时采用行式储存方式,在大数据量下可能表现不如 FineBI。 在数据处理方面,FineBI 提供了直观易用的操作界面来进行过滤、分组汇总等操作;而 PowerBI 则需要用户掌握 M 语言和 DAX 函数进行复杂的公式编码工作。此外,FineBI 将数据准备作为独立管理模块来优化数据资产管理与应用。 前端展现上,FineBI 基于图形语法设计的界面允许灵活设置图表属性及动态绑定字段展示;而 PowerBI 则需要先选择好图示类型再填充相应数据集,并不支持探索式分析流程中的自由切换操作模式。 关于多维数据分析能力,两者都具备钻取、联动和切片功能。不过 FineBI 更进一步提供了跳转与旋转等交互选项,而在超链接导航时 PowerBI 无法自动过渡到相关模板页面。 综合来看,FineBI 在连接性、性能及扩展性方面具有明显优势,并能够更好地服务于企业级商业智能需求;而 PowerBI 则在数据处理灵活性和前端展示效果上表现出色。