Как сделать каскадную диаграмму в power bi

Добавил пользователь Евгений Кузнецов
Обновлено: 05.10.2024

Чтобы создавать понятные отчеты и обновлять их в режиме реального времени современному бизнесу необходим мощный сервис для обработки информации. В этой статье рассказывается как начать работу с аналитической платформой Microsoft Power BI.

Кратко о возможностях Microsoft Power BI

Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем ежемесячно выходят обновления, расширяющие его возможности. Вы можете использовать такие версии программы:

Power BI Desktop — предназначен для разработки модели данных и отчетов;
Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.

Откуда можно загружать данные?

Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощь которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:

SQL Server;
Access;
SQL Server Analysis Service;
Oracle;
IBM DB2;
MySQL;
PostgreSQL;
Sybase;
Teradata;
SAP HANA.

База данных Microsoft Azure SQL;
Microsoft Azure Marketplace;
Microsoft Azure HDInsight;
Хранилище BLOB-объектов;
Табличное хранилище Microsoft Azure;
Azure HDInsight Spark;
Microsoft Azure DocumentDB;
Хранилище озера данных Microsoft Azure.

Интернет;
Список SharePoint;
Канал OData;
Файл Hadoop;
Active Directory;
Microsoft ExChage;
Dynamics CRM online;
Facebook;
Google Analytics;
Объекты Salesfore;
Отчеты Salesforce;
ODBC;
R-скрипт;
appFigures;
GitHub;
MailChimp;
Marketo;
QuickBook Online;
Smartsheets;
SQL Sentry;
Stripe;
SweetIQ;
Twilio;
Zendesk;
Spark;
Пустой запрос.

Как видите, в Power BI можно импортировать данные из наиболее известных баз данных и сервисов, используя различные форматы файлов. После загрузки информации из доступных источников в Power BI, перед вами открываются большие возможности по очистке и преобразованию данных, в связи с тем, что в платформе присутствует достаточно мощный ETL функционал. Загружаемые таблицы можно редактировать, а на основе их столбцов создавать расчетные столбцы и меры — таким образом вы можете преобразовать массивы информации в наборы данных со структурой, необходимой для построения визуализации.

Какие визуализации можно построить в Power BI?

Сформировав набор данных, загруженных из различных источников, вам станут доступны множество встроенных элементов визуализации:

линейчатая диаграмма с накопление;
гистограмма с накоплением;
линейчатая диаграмма с группировкой;
гистограмма с группировкой;
нормированная линейчатая диаграмма;
нормированная гистограмма;
график;
диаграмма с областями;
диаграмма с областями с накоплением;
линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
каскадная диаграмма;
точечная диаграмма;
круговая диаграмма;
диаграмма дерева;
карта;
таблица;
матрица;
заполненная карта;
воронка;
датчик;
многострочная карточка;
карточка;
ключевой показатель эффективности;
срез;
кольцевой график;
визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).

Все элементы имеют достаточно широкий спектр настроек, направленных на изменение нужных параметров: цвет, фон, название, границы и так далее. Если вам будет недостаточно стандартного набора, можно загрузить пользовательские визуальные элементы.

Как построить отчёт в Power BI Desktop?

1. Установите связь Power BI с Google Analytics

1.2. Далее Power BI запросит вход в аккаунт Google.

1.3. Последний шаг — предоставить разрешение на просмотр данных в нужном представлении Google Analytics.

2. Как загрузить данные из MySQL в Power BI?

Чтобы показать функциональность Power BI, мы сгенерировали и загрузили в MySQL данные о продажах. Следуя описанным ниже инструкциям, можно подключать любые доступные базы данных и после соединять всю загруженную информацию в одну таблицу или график.

Теперь в модель данных Power BI загружены данные из двух источников: Google Analytics и MySQL.

3. Как установить связи между таблицами в Power BI

Для того, чтобы строить визуализацию на основе данных из двух различных источников необходимо настроить между ними связи.

Теперь наша модель данных состоит из пяти таблиц. Чтобы в этом убедиться, можно посмотреть в область полей либо перейти в режим визуального интерфейса просмотра модели данных (для этого кликните по иконке с изображением связей между таблицами на левой панели Power BI).

4. Как построить визуализацию в Microsoft Power BI?

В результате этих манипуляций в области отчетов будет построена диаграмма следующего вида.Как видите, диаграмма сочетает в себе информацию о сеансах и продажах из двух разных источников.

4.3. Дополнительно можно воспользоваться опциями форматирования объектов визуализации, кликнув по иконке с кисточкой. В результате чего вы можете изменять цвета, размер, шрифт, фон и прочие параметры элемента визуализации.

5. Как настроить фильтры данных в Power BI?

В результате у нас получится лист с возможностью фильтрации данных по типу пользователя, источнику / каналу и месяцу года.

Поэкспериментируйте с элементами визуализации и выберите наиболее подходящие, после чего все диаграммы и таблицы обновляйте нажатием одной кнопки.

6. Как опубликовать информацию на Power BI Service?

Заключение

В статье было кратко рассказано:

Как загрузить в программу нужный набор данных (на примере интеграции с Google Analytics и загрузки данных из MySQL).
Как упорядочить данные, чтобы привести их к нужному для визуализации виду.
Как построить отчет в Power BI, где будут отображаться данные из разных источников.
Как настроить фильтры данных, выбрать подходящие элементы визуализации и опубликовать результат для просмотра в онлайн-версии Power BI.

Microsoft Power BI — мощный и многофункциональный инструмент, поэтому достаточно тяжело описать весь его функционал в рамках одной статьи. Ответы на базовые вопросы по работе с Power BI можно узнать из официального мануала, который вы можете найти по этой ссылке.

О НАС

Bintels — консалтинговая компания, специализирующаяся на разработке и внедрении бизнес-аналитики на базе Microsoft Power BI. Проводим корпоративные тренинги по Power BI

Кратко о возможностях Microsoft Power BI

Power BI — достаточно мощная и при этом бесплатная BI-платформа. Microsoft вкладывает много средств в развитие этого продукта, в связи с чем часто выходят обновления, расширяющие ее возможности. Вы можете использовать такие версии программы:

Power BI Desktop предназначен для разработки модели данных и отчетов;
Power BI Service — онлайн-аналог, который специализируется на мониторинге и анализе готовых отчетов, поэтому возможности конструирования и работы с данными там очень ограничены.

Как правило, десктопная версия используется в качестве конструктора, после чего разработанный файл публикуется в Power BI Service. Для дальнейшей работы скачайте Power BI Desktop по этой ссылке.

Для пользователей Microsoft Windows 10 есть отдельная версия Power BI Desktop, которую вы можете найти, перейдя по этой ссылке.

Откуда можно загружать данные?

Power BI имеет множество встроенных коннекторов к различным сервисам и базам данных, с помощью которых вы в считанные минуты можете загрузить в программу нужный набор данных из различных источников, связать их между собой и построить консолидированные отчеты и диаграммы. На момент написания статьи все доступные коннекторы распределены на четыре группы:

Excel;
Текстовый или CSV файл;
XML;
Текст;
JSON;
Папка
PDF;
Parquet;
Папка SharePoint..

Наборы данных Power BI;
Потоки данных Power BI;
Common Data Service;
Dataverse;
Потоки данных Power Platform.

База данных Microsoft Azure SQL;
Azure Synapse Analytics;
Azure Analytics Service;
Azure для PostgreSQL;
Azure Cosmos DB;
Azure Data Explorer;
Azure Data Lake 1-го и 2-го поколения;
Microsoft Azure Marketplace;
Microsoft Azure HDInsight;
Microsoft Azure HDInsight Spark;
HDInsight Interactive Query;
Управление затратами Azure;
Azur Databricks;
Хранилище BLOB-объектов;
Табличное хранилище Microsoft Azure;
Microsoft Azure DocumentDB;
Аналитика временных рядов Azure.

Список SharePoint Online;
Microsoft Exchange Online;
Dynamics 365 (Интернет);
Dynamics NAV;
Dynamics 365 Business Central;
Dynamics 365 Business Central (локальный);
Azure DevOps (Boards Only);
Azure DevOps Server (Boards Only);
Объекты Salesforce;
Отчёты Salesforce;
Google Analytics;
Adobe Analytics;
appFigures;
Data.World;
GitHub;
Linkedin Sales Navigator;
Marketo;
Mixpanel;
Planview Enterprice One — PRM;
QuickBooks Online;
Smatsheet;
SparkPost;
SweetIQ;
Planview Enterprice One — CTM;
Twilio;
Zendesk;
Asana;
Assemble Views;
Automation Anywhere;
Dynamics 365 Customer Insight;
Emigo Data Source;
Entersoft Business Suite;
eWay CRM;
FactSet Analytics;
Palantir Foundry;
Hexagon PPM Smart API;
Industrial App Store;
Intune Data Warehouse;
Projectplace for Power BI;
Product Insight;
Quick Base;
Soft One BI;
Spigit;
TeamDesk;
Webtrends Analytics;
Witivio;
Рабочая аналитика;
Zoho Creator.

Интернет;
Список SharePoint;
Канал OData;
Файл Hadoop;
Active Directory;
Microsoft ExChage;
Hive LLAP;
R скрипт;
Скрипт Python;
Acteris;
Anaplan connector;
Solver;
BQE Core;
Данные и аналитика Bloomberg;
Cherwell;
Cognite Data Fusion;
EQuIS;
FHIR;
Information Grid;
Kognitwin;
MicroStrategy for Power BI;
Paxata;
QubolPresto;
Roamler;
Schortcut Business Insight;
Siteimprove;
Starbrus Enterprise;
SumTotal;
Survay Monkey;
Личная аналитика Microsoft Teams;
Tenforce;
TIBCO;
Vena;
Vessel Insight;
Zuccheti HR Infinity;
Jamf Pro;
ODBC;
OLE DB;
R-скрипт;
QuickBook Online;
Smartsheets;
SQL Sentry;
Stripe;
SweetIQ;
Zendesk;
Spark;
Пустой запрос.

Какие визуализации можно построить?

линейчатая диаграмма с накоплением;
гистограмма с накоплением;
линейчатая диаграмма с группировкой;
гистограмма с группировкой;
нормированная линейчатая диаграмма;
нормированная гистограмма;
график;
диаграмма с областями;
диаграмма с областями с накоплением;
линейная гистограмма и гистограмма с накоплением;
линейная гистограмма и гистограмма с группировкой;
каскадная диаграмма;
точечная диаграмма;
круговая диаграмма;
диаграмма дерева;
карта;
таблица;
матрица;
R скрипт;
Python скрипт;
заполненная карта;
воронка;
датчик;
многострочная карточка;
карточка;
ключевой показатель эффективности;
срез;
кольцевой график;
визуальный элемент r-script (на данный момент включается в параметрах программы).

К тому же вам доступен огромный набор пользовательских визуализаций, попасть в него можно нажав троеточее в конце списка доступных визуализаций.

Больше полезных советов по аналитике — в нашей рассылке. Просто заполните форму:

Как загрузить данные в Power BI Desktop?

1. Установите связь с Google Analytics

1.2. Далее Power BI запросит вход в аккаунт Google.

1.3. Последний шаг — предоставить разрешение на просмотр данных в нужном представлении Google Analytics.

В каждом представлении присутствует одинаковый набор параметров и показателей, распределенных на 28 групп:

Ad Exchange — информация об эффективности рекламы в Ad Exchange;
AdSense — информация об эффективности показов рекламы AdSense;
Adwords — информация об эффективности рекламных кампаний в Google Ads;
App traking — информация о взаимодействии с мобильным приложением;
Audience — демографическая информация о посетителях сайта;
Channel grouping — группы каналов трафика;
Content Experiments — информация о проводимых экспериментах;
Content Grouping — классификация контента сайта по группам;
Custom variables or columns — пользовательские параметры и показатели;
Google Marketing Platform — информация о эффективности в Google Менеджере рекламы;
Ecommerce — данные электронной торговли;
Event tracking — информация о событиях;
Exceptions — исключения;
Geo network — геоданные посетителей;
Goal conversion — данные о достижении целей;
Internal Search — информация об использовании поиска на сайте;
Page Tracking — информация о страницах, которые просмотрели пользователи;
Platform or device — операционные системы и устройства пользователей;
Related product — связанные сервисы;
Session — информация о сеансах;
Site speed — скорость загрузки страниц;
Social activities — показатели активности в социальных сетях;
Social interaction — показатели взаимодействия трафика из социальных сетей;
System — информация о системных показателях посетителей;
Time — информация о времени совершения событий;
Traffic source — информация об источниках трафика;
User — информация о пользователях;
User timings — длительность сеанса.

В качестве примера давайте выберем следующие параметры: Channel grouping —> Default channel grouping; User —> User Type; Time —> Month of year. В качестве показателей возьмем: Session —> Sessions; Session —> Bounces; Session —> Session duration. Хочу заметить, что в Power BI, как и при любом API запросе в Google Analytics, существует ограничение на максимальное количество запрашиваемых параметров (не более семи) и показателей (не более десяти).

Теперь загруженный набор данных отображается в области полей, и мы можем строить на основе этой информации любой доступный визуальный элемент.

2. Как загрузить данные из MySQL?

Чтобы показать функциональность Power BI, я сгенерировал и загрузил в MySQL данные о продажах. Следуя описанным ниже инструкциям, можно подключать любые доступные базы данных и после соединять всю загруженную информацию в одну таблицу или график.

Теперь в модель данных Power BI загружены данные из двух источников: Google Analytics и MySQL.

3. Как упорядочить данные?

4. Как установить связи между таблицами

Для того, чтобы строить визуализацию на основе данных из двух различных источников, необходимо настроить между ними связи. Power BI поддерживает четыре типа связей:

многие к одному;
один к одному;
один ко многим;
многие ко многим.

channelGroup;
yearMonth;
userType.

Если на этом этапе вы все сделали правильно, модель данных будет состоять из пяти таблиц. Чтобы в этом убедиться, можно посмотреть в область полей либо перейти в режим визуального интерфейса просмотра модели данных (для этого кликните по иконке с изображением связей между таблицами на левой панели Power BI).

Power BI самостоятельно определил некоторые связи, поэтому модель данных выглядит следующим образом.

Изменив направление кроссфильтрации связей, созданных автоматически, можно переходить к процессу создания остальных связей.

Как в предыдущих примерах, необходимо изменить направление кроссфильтрации на однонаправленную. Теперь модель данных выглядит следующим образом:

В окне создания связи необходимо указать таблицы и поля, по которым вы планируете настроить связь, а также указать кратность связи и направление кроссфильтрации.

Модель данных теперь выглядит следующим образом.

5. Как построить визуализацию?

5.2. Далее построим диаграмму, на которой совместим данные из разных источников: из Google Analytics будут отображены данные о количестве сеансов, из MySQL — о количестве продаж.

В результате этих манипуляций в области отчетов будет построена диаграмма следующего вида.

Как видите, диаграмма сочетает в себе информацию о сеансах и продажах из двух разных источников.

5.3. Дополнительно можно воспользоваться опциями форматирования объектов визуализации, кликнув по иконке с кисточкой:

В результате чего вы можете изменять цвета, размер, шрифт, фон и прочие параметры элемента визуализации.

6. Как настроить фильтры данных?

Для более удобной работы с фильтрами данных следует добавить на рабочий лист три среза.

6.1. Перетащите с помощью мыши в пустое место области отчетов следующие поля:

Далее вы можете менять параметры или удалять любой подключенный источник данных.

Перейдя по ссылке, вы можете скачать файл, приведенный в данной статье.

Как начать работу с Power BI Service?

Как я уже упоминал в начале статьи, помимо обычной стационарной версии, существует онлайн-сервис Power BI. Его функционал не такой обширный, но в целом для онлайн мониторинга основных показателей его вполне достаточно. Откройте Power BI Service перейдя по этой ссылке.

После того, как вы построили нужный вам дашборд в Power BI Desktop, вы можете опубликовать его в Power BI Service.

отанные в Power BI Desktop файлов.

1. Как опубликовать информацию с Power BI Desktop?

После чего начинается процесс публикации файла в службе Power BI.

В опубликованном файле при этом будут сохранены все существующие между таблицами связи.

2. Как настроить автоматическое обновление данных?

Далее вы попадете в настройки набора данных. Если ваш набор данных доступен онлайн, то больше никаких действий от вас не потребуется, вы прямо в настройках можете указать расписание обновления:

На страницу отчета MS Bower BI добавляются следующие типы графиков:

Линейная диаграмма с накоплением
Гистограмма с накоплением
Линейная диаграмма с группировкой
Гистограмма с группировкой
Нормирования линейчатая диаграмма
Нормированная гистограмма
График
Диаграмма с областями
Диаграмма с областями с накоплением
График и гистограмма с накоплением
График и гистограмма с группировкой
Диаграмма ленты
Каскадная диаграмма
Точечная диаграмма
Круговая диаграмма
Кольцевая диаграмма
Диаграмма дерева
Карта
Заполненная карта.
Воронка
Датчик

Настройка данных графиков MS Power BI

Для настройки графика необходимо указать следующие значения:

Настройка отображения графиков MS Power BI

Данный материал рассматривается на практических тренингах на ресурсе Онлайн-курсы.

Необходимое условие

Набор данных для этой модели - это файл Excel AdventureWorksDW2012 , который можно загрузить здесь . Таблицы, используемые в этом примере: DimCustomer и FactInternetSales.

Проблема

Допустим, вы хотите сделать срез SalesAmount (из таблицы FactInternetSales) с помощью EnglishEducation (из таблицы DimCustomer) и с использованием Gender (из таблицы DimCustomer) в качестве легенды в столбчатой диаграмме с накоплением. Вот пример того, как это выглядит:

Теперь предположим, что мы хотим добавить метки данных в диаграмму Это мы можем сделать на вкладке Format, включив метку данных.

Комбинированная диаграмма: линейная и столбчатая диаграммы

Одним из простых решений вышеуказанной проблемы является использование комбинированной диаграммы. В мире Power BI эти диаграммы называются линейными и столбцовыми диаграммами. В этом примере нам нужна линейная и столбчатая диаграмма.

И не беспокойтесь о срезе данных по полу, потому что Gender находится в серии столбцов и никак не повлияет на линейные значения.

Теперь вы можете увидеть строку на графике, показывающую итоги каждой категории образования;

Настройка форматирования

Вы также можете сделать больше настроек, таких как показ маркера, установка формы, размера и цвета для маркера, как показано ниже;

Вот результат вышеприведенных действий:

Резюме

Читайте также: