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第二篇:Power BI數據可視化之基于Web數據的報表制作(經典級示例)

我是創始人李巖:很抱歉!給自己產品做個廣告,點擊進來看看。  

power 作者:穆晨

  • 前言
  • Power BI的三大工作區
  • 導入數據
  • 數據塑形 – 工作區介紹
  • 數據塑形 – 工作流程
  • 報表制作 – 工作區介紹
  • 報表制作 – 詳細流程
  • 小結
  • 課后作業

前言

報表制作流程的第一步顯然是從各個數據源導入數據,Power BI能從很多種數據源導入數據:如Excel,CSV,XML,以及各類數據庫(SQL Server,Oracle,My SQL等),兩大主流開源平臺(Hadoop,Spark)等等。本文篇幅所限,無法一一說明,僅就網頁獲取數據的方式進行講解(其他方式大同小異)。

然后本文將在Power BI后臺工作區(下簡稱后臺區)對獲取到的數據集進行塑形。所謂塑形就是確定數據集的列名以及數據類型,還有進行一些基本數據清洗轉換工作,以保證Power BI報表模塊能正確解讀數據集。塑形后的數據集其實就是Power BI報表繪制區(下簡稱報表區)的輸入。

一旦數據塑形好,我們就能切換到Power BI報表區繪制各種報表了。最后本文將制作一張報表,愉快地結束本次學習。

Power BI的三大工作區

在上篇中,大致介紹了Power BI的開發流程,如下圖所示:

可視化
Power BI中,報表區和后臺區分別對應”報表繪制”和”數據塑形”階段。關聯工作區(下簡稱關聯區)則負責關聯Power BI中的多個表。讀者現在無需糾結這個工作區,后期教程會對它進行詳細講解。

剛打開Power BI,將進入到報表區。下圖標記了報表區中后臺區的入口:

后臺
點擊左側中間那個亮藍色按鈕則會進入到后臺區的”只讀模式”。它不是真正的后臺工作區不能對數據做任何轉換處理工作,這點初學者務必注意。

下圖標記了后臺區進入報表繪制區的入口,點擊該按鈕會返回到報表區并使用塑形后的數據更新報表:

數據報表
?

導入數據

本文采用的數據集來源于如下網頁: http://www.bankrate.com/finance/retirement/best-places-retire-how-state-ranks.aspx

該網頁描述的主題是”退休以后生活在哪里(美國哪個州)最合適”,表中字段信息均為各州在居住成本、稅率、犯罪率等方面在全國的排名。

用瀏覽器打開看看:

數據來源
本文工作的第一步,就是使用Power BI將這份表格抓下來。不需要把網頁拷出來,更不需要寫爬蟲,只需要將網頁地址告訴Power BI,它就能幫你把這份表格完完整整地抓下來。

首先,在報表區點擊獲取數據:

獲取數據
然后,選擇Web格式數據:

web數據
再輸入要抓取的網址:

抓取
稍后片刻這份表格就被抓下來啦,整個過程1分鐘都不用:

時間
而拿到數據的下一步,就是數據塑形。一般來說網頁顯示的數據格式未必是您要的報表數據格式,下面我們進入后臺區來”捏一捏”這些數據。(進入后臺區的方式上面講了,這里就不浪費篇幅了哈)

數據塑形 – 工作區介紹

進入后臺區后,將看到如下視窗:

視窗
主區域展示了本文從網頁獲取到的表格,此外上方還有一批功能欄。其中,開始功能欄內容如下:

功能欄
這些都是最常用的數據塑形操作,如重載數據、刪除行列、排序、列拆分、數據分組,合并查詢等等。其他三個功能欄:轉換、添加列、視圖則是對應數據塑形功能的細化。

另外需要注意的是查詢設置窗口。我們在工作區做的任何操作在這里都會記錄下來,可隨時點選以回退到過去的操作(不要Ctrl + Z哈):

查詢
我們在歷史操作中做了修改后,下游操作也會被同步更新。另外點擊途中紅框處的那個X可以將該操作撤銷。

關于查詢設置窗口還有很多好玩的用法,本文篇幅所限就不一一說明了,讀者可自行嘗試。

數據塑形 – 工作流程

下面我們回過頭來看看獲取到的這份表格:

表格數據
首先檢查行名、列名、行數、列數。發現多出了一個Header列,將它刪掉。其他部分沒啥問題。

然后檢查各列的數據類型,確保需要統計的字段是可統計的類型(如整數,浮點數等)。具體方法是將功能欄切換到”轉換功能欄”,每當我們點選一列時,下圖紅色標記位置將顯示列的數據類型:

數據類型
顯然上圖中列的數據類型是錯的,需要將它轉換為整數型。為什么單就這一列有問題,沒被正確轉換為整型呢?這是因為該列有些字段含有文本字符,如上圖中的藍框標記處。

解決方法很簡單,在”轉換功能欄”配置替換機制將這些異常數據修復。比如將”27(tied)”替換為”27″就可以了。

數據修復完畢后,即可對它進行轉型。只需右鍵->轉換類型-> 整型即可,也可以直接在功能區進行修改:

修改
然而,假如現在多了一個需求:要求數據集中還得有州的簡稱。怎么做?一個個輸進去嗎?

當然不是的,假如數據量很大,幾千行,那不得加班加點搞了。幾萬行,幾十萬行呢?在使用任何工具的時候都應該思考如何”偷懶”,這里可使用Power BI的數據合并功能輕松做好這個需求。

在維基百科里,可以搜索到美國各州對應的簡稱(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._state_abbreviations),打開該網頁:

網頁
接下來將把原來的表格關聯到上述表(相當于SQL中的Join),并截取其中的ANSI列(該列表示各州簡稱)。用先前的方法,將該網頁的這份報表抓取下來。然后對該表格內容進行以下塑形工作:

1. 移除頭兩行表頭信息:

移除 移除
2. 移除底端26條信息(它們不是美國的州名,而是些美屬領土)。方法和1類似,就不截圖展示了。

3. 篩選掉行政特區:

篩選
4. 刪除多余的列。直接在需要刪除的列的表頭右鍵,然后點選刪除列即可。(可Ctrl法選擇多個列)

5. 將第一行選定為表頭:

選表頭
6. 修改列名(右鍵點擊列表頭->重命名即可)。塑形完畢后,該表數據如下:

表明
因為這份表格數據比較雜亂一點,和需求不是非常吻合,因此塑形工作多了點。不過大都是些界面操作,做下來也就5分鐘左右的工作量。

接下來是見證奇跡的一刻^_^:將兩份表格Join起來。具體方法是在”開始功能欄”點選”合并查詢”,然后設置連接信息:

連接
點擊確定后,發現新生成的表竟然多了一列呢:

新生
展開它就是了:

展開
要注意State Name是連接鍵屬性,原表亦有該字段。故不用展開它。

至此,一個階段的數據塑形算是完成了,接下來就可以進入到報表區繪制報表。下面是本階段數據塑形的結果表:

塑性
其中選中的列表示各州的簡稱,是通過合并查詢擴展到的字段。

需要提醒讀者的是數據塑形得越規整,接下來的報表制作就越是得心應手。所以請讀者耐心看完這部分的講解,心急吃不了熱豆腐:)

報表制作 – 工作區介紹

回到報表繪制區,我們將看到如下視窗:

視窗
其中開始功能區是制作報表過程中常用到的編輯功能和可視化的管理功能。建模功能區允許用戶在報表區完成一些簡單的數據塑形工作。格式功能區則允許用戶對工作區報表進行布局和圖層控制。

報表區的右側則是我們的工作區:

工作區
這是報表區工作的核心位置,它的用法將在下一節詳細講解。

報表制作 – 詳細流程

Power BI中,不論是繪制什么圖表,總體的步驟都是以下幾步。下面筆者以一個簡單報表為例講解Power BI中報表制作的總體過程。

1. 選中目標繪制圖形。我們這里選擇一個經典的條狀圖吧:

選表
2. 往可視化圖中填數據。填的方式是通過拖拉列。假如我們想重點分析總排名和稅率排名的關系,可以這么拖:

拖拉
發現柱狀圖有東西顯示了:

柱狀
顯然由于一次分析的州太多,有限的空間顯示不來的。。。

3. 篩掉一部分數據。如果我們想只分析美國事宜退休人員居住排行榜前10的州,可設置篩選器:

篩選
這樣設置將令Power BI繪制報表時只取用總排名前10的州的數據。點擊應用后發現圖像那么回事兒了:

應用
但現在又發現一個問題。橫軸的循序顯然是按照州名排序的,這樣的圖根本看不出任何信息。

4. 調整可視化元素呈現順序。關鍵是在建模功能區設置列的排序方式。我們首先選中需要調整順序的目標列:

目標
然后在建模功能區修改該列的呈現規則,將其展現順序綁定到Overall rank列:

修改該列
這樣柱狀圖就會按照Overall rank列遞增的順序繪制柱狀。

繪制
5. 美化工作。點擊下圖紅圈中的那個畫筆即可進入美化工作區:

美化
選項非常多,請讀者們自行發揮自己的美學天賦吧!

6. 排版布局。在報表區的格式功能區有不少排版功能選擇:

排版
當報表中有很多圖像元素時,讀者可使用這些功能對它們進行排版。具體方法和Office,Visio中的圖形布局是完全一樣d的。

7. 保存發布。Power BI保存的本地工程文件為.pbix格式。除此之外用戶還可以將報表發布出去,在移動端(如平板)隨時展示已制作的報表。發布及發布后的使用方法會在下一章講解,敬請期待。

小結

總的來說,使用Power BI繪制報表最關鍵的還是在于數據塑形步驟。只有這個步驟做好了,報表繪制起來才能得心應手。

在充分掌握了數據塑形技巧后,就可以將更多精力放在各種各樣的可視化圖形上。要注意的是Power BI除了包含不少內置圖表,還支持從微軟官網或其他地方下載成百上千種圖表格式。

課后作業

由于在之前我們已經對數據做了初步塑形了,因此之后的報表制作將非常輕松愉快。接下來讀者可盡情發揮自己的想象力制作各種酷炫報表,盡量搞清楚Power BI中所有內置圖形的繪制方法。

下面是筆者自己隨便做的一份報表,輕拍^_^ 作業

?

End.

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