Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-自助售货机综合案例(1)
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例Power BI是一款功能强大的商业智能工具，它可以帮助用户将数据转化为丰富而有意义的图表和报告。
通过数据可视化和分析，Power BI可以帮助企业从数据中发现洞察，并做出更明智的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，以及实际案例的应用，帮助读者更好地了解Power BI的功能和应用。
一、数据可视化与分析技巧1.使用合适的图表类型在Power BI中，有多种图表类型可供选择，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在选择图表类型时，需要根据数据的特点和要传达的信息来决定。
比如，要显示数据的趋势变化，可以使用折线图；要展示不同数据的比例，可以使用饼图或柱状图；要显示相关性，可以使用散点图等。
选择合适的图表类型可以让数据更加直观和易于理解。
2.添加交互式元素Power BI具有丰富的交互式功能，用户可以通过添加筛选器、切片器、下拉菜单等元素来与数据进行互动。
这样做可以让用户根据需要灵活地筛选数据，从而深入分析和挖掘数据的潜在关联。
3.使用动态报表动态报表是Power BI的一大特色，它可以根据用户的交互而实时更新数据和图表。
通过使用动态报表，用户可以根据需要自由调整数据范围和显示方式，使报表更加灵活和具有实时性。
4.添加数据标签和注释为了让图表更加清晰和易于理解，可以在图表上添加数据标签和注释。
数据标签可以在图表上显示具体数值，而注释则可以帮助解释数据变化的原因或趋势，从而提高图表的可读性。
5.设计美观的报表布局报表的布局设计也是数据可视化的重要一环。
合理的布局可以让报表更加清晰和易于阅读，包括选择合适的颜色和字体、统一的风格和排版等。
二、实战案例下面将结合实际案例来介绍Power BI的数据可视化与分析技巧的应用。
案例一：销售数据分析假设某公司有多个销售渠道，包括线下门店、电商平台和代理商，需要对销售数据进行分析，以了解不同渠道的销售额、利润、销售量等情况，并做出决策。
《PowerBI数据分析与可视化》自动售货机综合案例
《PowerBI数据分析与可视化》自动售货机综合案例•Power BI数据分析•Power BI可视化实战•自动售货机业务背景•自动售货机数据分析及可视化•自动售货机优化建议目录01 Power BI数据分析数据预处理数据清洗去除重复、错误、异常数据，确保数据质量。
数据转换将数据格式和类型进行统一，方便数据分析和可视化。
数据分组和聚合将数据进行分组和聚合，以便进行更深层次的分析。
数据分析销售数据分析分析销售额、销售量、销售趋势等，以了解销售情况。
库存数据分析分析库存数量、库存类别、库存趋势等，以了解库存情况。
客户数据分析分析客户消费习惯、偏好、购买力等，以了解客户需求。
010203图表可视化使用柱状图、折线图、饼图等多种图表形式，展示数据。
仪表板可视化将多个图表组合成一个仪表板，以便更全面地展示数据。
数据故事可视化通过数据故事讲述数据的来龙去脉、结论和建议。
数据可视化02 Power BI可视化实战实战1：数据准备总结词数据清洗、数据预处理、数据导入详细描述介绍如何从Excel、数据库等多种数据源导入数据，并进行数据清洗和预处理，为进一步的数据分析和可视化做准备实战2：数据探索与清洗总结词数据探索、数据清洗、数据筛选详细描述通过使用Power BI的数据探索功能，对数据进行深入分析，发现数据中的异常值、空值等问题，并进行相应的数据清洗和筛选总结词可视化图表、数据展示、图表优化详细描述利用Power BI的多种可视化图表功能，如柱状图、折线图、饼图等，将数据进行可视化展示。
同时，介绍如何对图表进行优化和调整，提高数据展示的可读性和易理解性实战3：数据可视化实战4：数据交互与分享总结词数据交互、数据分享、数据分析详细描述通过Power BI的交互功能，如筛选器、参数等，让用户能够与数据进行交互，更深入地了解和分析数据的细节。
同时，介绍如何将制作好的报表分享给其他人，实现数据的共享和交流03自动售货机业务背景自动售货机运营商运营商概述01自动售货机运营商是负责自动售货机的维护、补货和管理的企业。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例随着大数据时代的到来，数据分析和数据可视化变得越来越重要。
Power BI作为一款功能强大的商业智能工具，能够帮助用户对数据进行可视化和分析，从而更好地理解数据并做出相应的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，并结合实战案例进行详细讲解。
一、数据可视化技巧1.选择合适的可视化工具在数据可视化过程中，选择合适的可视化工具非常重要。
PowerBI提供了多种可视化工具，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据类型和分析目的选择合适的可视化工具。
比如，对于时间序列数据，可以使用折线图进行展示；对于比例数据，可以使用饼图进行展示。
2.保持数据可视化的简洁和清晰在进行数据可视化时，要保持图表的简洁和清晰。
不要使用过多的颜色和图形，以免影响用户对数据的理解。
同时，要保证图表的标签和标题清晰可见，便于用户快速获取信息。
3.使用交互式可视化工具Power BI提供了多种交互式可视化工具，如筛选器、切片器等，用户可以通过这些工具对数据进行动态交互，从而更好地理解数据。
比如，用户可以通过切片器对数据进行筛选，快速查看不同维度的数据分布情况。
4.选择合适的颜色和字体在进行数据可视化时，要选择合适的颜色和字体，以便用户更好地理解数据。
比如，可以使用明亮的颜色突出重点数据，使用粗体字体突出标题和关键信息。
二、数据分析技巧1.数据清洗和预处理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
Power BI提供了数据清洗和转换工具，用户可以通过这些工具对数据进行清洗和预处理，如去重、缺失值处理、数据格式转换等。
2.数据建模和关联在进行数据分析时，需要对数据进行建模和关联，以建立数据之间的关系，从而更好地理解数据。
Power BI提供了数据建模和关联工具，用户可以通过这些工具对不同数据表进行关联和合并，构建数据模型。
3.制定合适的分析计划在进行数据分析时，需要制定合适的分析计划，明确分析目的和方法。
使用PowerBI进行数据分析和可视化
使用PowerBI进行数据分析和可视化使用Power BI进行数据分析和可视化第一章：Power BI简介Power BI是由Microsoft开发的一款强大的商业智能工具，用于数据分析和可视化。
它提供了一种直观、交互式的方式来探索和分析数据，帮助用户发现数据中隐藏的模式和见解。
1.1 Power BI的组成部分Power BI主要由三个组成部分构成：Power BI Desktop、Power BI服务和Power BI移动应用。
1.1.1 Power BI DesktopPower BI Desktop是一款功能丰富的应用程序，可用于创建、编辑和发布报表和仪表盘。
它提供了强大的数据建模、数据转换、数据可视化和报表设计功能。
1.1.2 Power BI服务Power BI服务是一个在线平台，用户可以将其报表和仪表盘发布到该平台上，并与团队和其他用户共享。
它还提供了数据集和报表的自动刷新、导出和共享功能。
1.1.3 Power BI移动应用Power BI移动应用是一款手机应用程序，用户可以随时随地访问和查看他们的报表和仪表盘。
它提供了在移动设备上进行数据分析和可视化的便利性。
1.2 Power BI的优势Power BI具有许多优势，使其成为一款受欢迎的数据分析和可视化工具。
1.2.1 简单易用Power BI具有直观的用户界面和易于使用的工具，使用户能够快速上手并开始分析数据。
1.2.2 强大的数据建模功能Power BI提供了强大的数据建模功能，可以从多个数据源中提取、转换和加载数据，并建立关系模型，以便在报表中进行分析。
1.2.3 丰富的可视化选项Power BI提供了丰富的可视化选项，用户可以选择不同的图表类型、颜色和样式，以呈现数据并传达见解。
1.2.4 实时数据更新Power BI支持实时数据更新，可以定期或按需刷新数据集和报表，确保用户始终查看到最新的数据。
第二章：数据分析使用Power BI进行数据分析可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联。
《PowerBI数据分析与可视化》自动售货机综合案例
对图表进行样式、颜色、大小等调整，使数据可视化更美观、易读。
数据可视化
数据交互式操作
通过选择器、过滤器等工具，对数据进行筛选，以便查看特定数据集。
筛选数据
实现不同图表之间的数据联动，当一个图表数据变化时，其他图表也相应变化。
数据联动
发布到云
将制作好的报告发布到Power BI Service中，实现数据的实时更新与共享。
数据可视化
Power BI可视化
02
加载数据
使用Power BI Desktop或Power BI Service加载多种数据源，如SQL Server、Excel、CSV等。
连接数据源
清洗、整理数据，去除重复项、空白值等，为后续分析做准备。
数据预处理
创建图表
使用Power BI Desktop或Power BI Service中的可视化工具，如卡片、柱状图、折线图、饼图等。
针对自动售货机销售的不同商品进行分析，了解各商品的销售额、销售数量、库存情况等，从而发现畅销商品和滞销商品。
针对自动售货机消费者的行为进行分析，了解消费者的购买习惯、购买频率、购买时间等，从而发现消费者的偏好和需求。
商品数据
客户数据
1
自动售货机运营策略优化
2
3
通过分析销售数据和商品数据，制定合理的定价策略，提高销售额和利润率。
制作仪表板
将多个图表组合在一起，方便查看和监控自动售货机的销售情况
制作图表
利用PowerBI等工具制作销售额、销售量等指标随时间变化的柱状图、折线图等图表
自动售货机可视化
04
03
饼图
用于展示数据的分类情况，比如不同商品销售额占比。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来。
本文将介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，以帮助读者了解PowerBI的基本概念和使用方法。
一、PowerBI的基本概念1.1 PowerBI的定义和特点- PowerBI是由微软开发的一款商业智能工具，用于数据分析和数据可视化。
- PowerBI具有直观的界面和丰富的功能，可帮助用户快速创建交互式的报表和仪表盘。
- PowerBI支持多种数据源的连接，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
1.2 PowerBI的组成部分- PowerBI Desktop：用于创建和编辑报表的桌面应用程序。
- PowerBI Service：用于发布和共享报表的在线平台。
- PowerBI Mobile：用于在移动设备上查看和交互报表的应用程序。
1.3 PowerBI的基本功能- 数据导入和清洗：PowerBI可以从多种数据源中导入数据，并提供数据清洗和转换的功能。
- 数据建模：PowerBI支持创建数据模型，包括定义关系、创建计算字段等。
- 数据可视化：PowerBI提供多种图表和可视化方式，如柱状图、折线图、地图等。
二、PowerBI的数据分析功能2.1 数据导入和清洗- 连接数据源：PowerBI支持从Excel、CSV、数据库等多种数据源中导入数据。
- 数据清洗：PowerBI提供数据清洗功能，如删除重复行、填充空值等。
- 数据转换：PowerBI支持对数据进行转换操作，如拆分列、合并表等。
2.2 数据建模- 创建数据模型：PowerBI可以根据数据之间的关系创建数据模型，以支持更复杂的分析。
- 定义关系：PowerBI允许用户定义表之间的关系，以便进行联动分析和过滤。
- 创建计算字段：PowerBI支持创建计算字段，以进行更高级的数据分析和计算。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化教案-自助售货机综合案例教案
第8章自助售货机综合案例教案课程名称：Power BI数据分析与可视化课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时）总学分：4.0学分本章学时：18学时一、材料清单（1）《Power BI数据分析与可视化》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标先介绍某公司自动售货机现状以及自动售货机后台管理系统获取的原始数据，然后将原始数据上传至Power BI，再然后使用Power Query对原始数据进行数据预处理，包括数据清洗和数据归约，再然后使用初步数据预处理完成后的数据进行数据建模，包括计算度量值和新建分组，再然后根据行业背景，分销售、库存和用户3个方向进行数据分析与可视化，最后完成自动售货机案例报表，并发布到Web。
2.基本要求（1）了解自动售货机市场现状。
（2）认识自动售货机案例分析的步骤与流程。
（3）使用Power BI获取自动售货机数据。
（4）使用Power Query编辑器对原始数据进行清洗、归约。
（5）使用Power BI分析自动售货机销售、库存、用户。
（6）使用Power BI创建销售、库存、用户的可视化报表。
（7）使用Power BI发布自动售货机分析报表。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）自动售货机公司会提供怎么的数据呢？（2）为什么要进行自动售货机市场分析？（3）自动售货机案例分析的步骤是什么？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）分析前需要对数据进行怎样的处理？（2）可以从哪些方向进行市场分析？（3）如何整理报表会比较好？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化是指利用图表、图形、地图等可视化手段将数据转化为直观的可视化图像，以便用户更直观地理解数据，并从中发现规律、趋势以及隐藏的信息。
Power BI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了丰富的数据可视化和分析功能。
本文将从Power BI的数据可视化与分析技巧入手，结合实际案例，详细介绍Power BI中的数据可视化与分析技巧，并以实战案例进行演示，以帮助读者更好地掌握Power BI的数据可视化与分析能力。
1.数据导入与预处理在进行数据可视化与分析之前，首先需要将数据导入Power BI，并进行必要的预处理工作。
Power BI支持从多种数据源导入数据，如Excel、SQL Server、Azure、Web数据等。
在导入数据后，可以进行数据清洗、数据转换、数据建模等预处理工作，以确保数据的质量和可用性。
实战案例：假设我们需要分析某公司的销售数据，首先我们需要将销售数据导入Power BI，对数据进行清洗和转换，如处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等，确保数据的准确性和一致性。
2.图表设计与布局Power BI提供了丰富的图表类型和布局方式，用户可以根据数据的特点和分析需求选择合适的图表类型，并对图表进行布局和格式设置，以呈现清晰、直观的数据可视化效果。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以使用柱状图、折线图、饼图等图表来展现销售额、销售量、销售额占比等信息。
同时，可以通过设置图表的颜色、标签、图例等属性，使图表更加直观和易于理解。
3.数据关联与联机分析Power BI支持多个数据表之间的关联，用户可以通过关联不同数据表的字段，进行数据的联机分析。
同时，Power BI也支持多个数据表的联机处理，以实现对不同数据表的联机分析和可视化。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以将销售数据与客户数据、产品数据进行关联，分析客户购买行为、产品销售情况等，从而更全面地了解销售业绩和市场趋势。
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清洗数据
1. 导入自动售货机信息表
• （2） 选择导入数据。在弹出的“导航器”对话框中，勾选“显示选项”中的“商品表”“库存表”“指 标表”“订单表”，如下图所示，单击“编辑”按钮。
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清洗数据
2. 查看表中是否存在空值
➢ 查看商品表、库存表、指标表、订单表是 否存在空值，具体操作步骤如下。
整理报表 发布报表
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目录
1
了解某公司自动售货机现状
2
数据获取、预处理与建模
10
清洗数据
1. 导入自动售货机信息表
➢ 在Power BI中导入“售货机信息表.xlsx”，具体操作步骤如下。 • （1） 获取数据。打开Power BI，在“开始”选项卡的“外部数据”组中，依次单击的“获取数据
”“Excel”命令，打开“售货机信息表.xlsx”。
自动售货机综合案例
2021/2/24
目录
1
了解某公司自动售货机现状
2
数据获取、预处理与建模
2
分析某公司自动售货机现状
➢ 自动售货机产业正在走向信息化，并将进一步实现合理化。从自动售货机的发展趋势来看，它的出现是由 劳动密集型的产业构造向技术密集型转变的产物。大量生产、大量消费以及消费模式和销售环境的变化， 要求出现新的流通渠道；而相对的超市、百货购物中心等新的流通渠道的产生，人工费用也不断上升；再 加上场地的局限性以及购物的便利性等这些因素的制约，无人自动售货机作为一种必须的机器便应运而生 了。
标
总利润
总 利 润 预 计 完 成 指 3000
标
进货量指标 进 货 量 预 计 完 成 指 5000
标
8
认识自动售货机案例分析的步骤与流程
➢ 自动售货机案例分析的总体流程如下图所示，主要步骤如下。
• （1） 从自动售货机后台管理系统获取原始数据。
• （2） 在Power Query中对原始数据进行数据预处理，包括数据清洗和数据归约。
• （2） 查看库存表中是否存在空值。使用查看商品表中空值的方法，可以发现库存表所有字段中都不存在空 值。
• （3） 查看指标表列质量。可以发现指标表所有字段中都不存在空值。 • （4） 查看订单表列质量。可以发现订单表中的“出货状态”字段存在空值“null”。
14
清洗数据
3. 清洗商品表
➢ 在Power Query编辑器中清洗“商品表”，具体操作步骤如下。 ➢ （1） 查找“商品表”中不一致的数据。选中“商品表”“商品名称”字段，单击“排序”选项卡中“升序
• ①右键单击“商品名称”列，选择“替换值”命令。
16
清洗数据
3. 清洗商品表
• ②在弹出的“替换值”对话框中，“要查找的值”设为“可乐”，“替换为”设为“可口可乐”，展开高级 选项，勾选“单元格匹配”选项，如下图所示。
• ③单击“确定”按钮，即可将“可乐”替换为“可口可乐”。
分析某公司自动售货机现状
➢ “商品表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段
含义
商品名称
商品名称
销售数量
售货机商品的销售数量
销售金额
售货机商品的销售金额
利润
商品利润
库存数量
库存数量
进货数量
进货数量
存货周转天数 存货周转天数
月份
月份
黑人牙膏 5 25 10 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ4 52 7 4
示例
6
分析某公司自动售货机现状
➢ “库存表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段 月份 设备容量 缺货容量
含义 月份 售货机设备容量 售货机缺货容量
4 6000 1000
示例
7
分析某公司自动售货机现状
➢ “指标表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段
含义
示例
月份
月份
4
订单量指标 订 单 量 预 计 完 成 指 50000
标
销售额指标 销 售 额 预 计 完 成 指 50000
4
分析某公司自动售货机现状
➢ “订单表.xlsx”的数据字典如下表所示
字段
含义
订单编号
每笔订单的编号
购买数量（个） 用户下单购买的商品个数
手续费（元）
第三方平台收取的手续费
总金额（元）
用户实际付款金额
支付状态
用户选择的支付方式
出货状态
是否出货成功
收款方
实际收款方
退款金额（元） 退款给用户的金额
购买用户
排序”命令。在“商品名称”字段中，发现有很多“null”，如左下图所示，有一些是不一致的数据，如右 下图所示。
15
清洗数据
3. 清洗商品表
➢ （2） 替换“商品表”中不一致的数据。其中“null”数据会影响分 析结果，此处做删除处理，单击右图所示的筛选框中的“删除空” 命令即可删除“商品名称”字段中为“null”的数据。其他不一致的 数据处理如下。
• （3） 初步数据预处理完成后再进行数据建模，包括计算度量值和新建分组。
• （4） 根据行业背景，分销售、库存和用户3个方向进行数据分析与可视化。
• （5） 完成自动售货机案例报表，并发布到Web。
数据获取
数据预处理
数据建模
数据分析与可视化
数据部署
原始数据
数据清洗 数据规约
计算度量值 新建分组
销售分析 库存分析 用户分析
➢ 某公司在广东省8个市部署376台自动售货机，但是在高需求背景下，销售额提升缓慢，订单量并未达到 预期，为了探究问题的具体原因，获取近6个月的自动售货机数据，结合销售背景从销售、库存、用户3个 方向进行分析，利用Power BI可视化展现销售现状，从而分析问题所在。
3
分析某公司自动售货机现状
➢ 目前自动售货机后台管理系统已经积累了大量用户的购买记录。包含2018年4月至2018年9月的购买商品 信息，以及所有的子类目信息。数据主要包括“订单表.xlsx”“商品表.xlsx”“库存表.xlsx”和“指标表 .xlsx”
用户在平台的用户名
商品详情
商品详细信息
机器地址
售货机摆放地址
软件版本
售货机软件版本号
示例
112531qr15251001151105 1 0.05 2.5 微信 出货成功 鑫零售结算
0.00000 oo-CjVwGlFQbkRohFqp3RvbouV5yQ 可口可乐X1; 广东省广州市天河区
5
V2.1.55/1.2;rk3288(Root)
• （1） 查看商品表中是否存在空值。在 Power Query编辑器中的“视图”选项卡 的“数据预览”组中，单击“商品名称” 列右侧的倒三角符号，弹出筛选框，如右 1图所示。单击“加载更多”命令，发现 “商品名称”字段中存在空值“null”， 如右2图所示。
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清洗数据
2. 查看表中是否存在空值