Velg visualobjekter for rapporter

  • 12 minutter

Det primære målet med datavisualisering er å kommunisere informasjon tydelig og effektivt for å rapportere forbrukere. Derfor er det viktig å velge den mest effektive visualobjekttypen for å oppfylle kravene. Hvis du velger feil type visualobjekt, kan det gjøre det vanskelig for rapportforbrukere å forstå dataene, eller verre, noe som kan føre til feilaktig fremstilling av dataene.

Visuelt utvalg kan være utfordrende fordi så mange visualobjekter er tilgjengelige å velge mellom. For å hjelpe deg med å velge et passende visualobjekt gir de følgende avsnittene tips og veiledning for å hjelpe deg med å oppfylle spesifikke visualiseringskrav.

Kategoriske visualobjekter

Stolpe- eller stolpediagrammer er ofte gode valg når du trenger å vise data på tvers av flere kategorier. Å velge hvilken type avhenger av antall kategorier og hvilken type informasjon du vil visualisere. Hvis for eksempel mange kategoriverdier er tilgjengelige, bør du unngå å velge et visualobjekt der farge brukes til å dele dataene, for eksempel et stablet liggende stolpediagram med en kategoriforklaring. Bruk i stedet kategoridimensjonen på aksen i et stolpediagram.

I tillegg bør du unngå et linjediagram med en kategorisk X-akse fordi linjen innebærer en relasjon mellom elementer som kanskje ikke finnes. Legg merke til at visualobjektet for linjediagrammet i eksemplet nedenfor innebærer en relasjon mellom produktkategoriene på X-aksen.

Bildet viser et linjediagram med produktkategorier på X-aksen. Linjen innebærer en relasjon mellom produktene, som ikke er riktig.

I det neste eksemplet viser et stolpediagram salg etter produktkategori. Legg merke til at visualobjektet er sortert etter salgsverdier i synkende rekkefølge. For det meste bør du sortere kategoriske diagrammer etter verdi i stedet for i alfabetisk kategorirekkefølge. Kontroller at du bestemmer sorteringsrekkefølgen (stigende eller synkende) etter hva du vil først trekke folks oppmerksomhet til, slik at den gir rapportforbrukeren et intuitivt visualobjekt som er organisert for å produsere en naturlig flyt.

Obs!

Du bør sortere etter kategori når en etablert sekvens er på plass, for eksempel trinn i en prosess som skal vises i den rekkefølgen.

Bildet viser et stolpediagram for seks produkter. Stolpediagrammet er sortert i synkende rekkefølge av salg.

Visualobjekter for tidsserier

Bruk alltid et linje- eller stolpediagram til å vise verdier over tid. X-aksen skal presentere tid, sortert fra tidligst til siste periode (venstre mot høyre).

Obs!

Denne plasseringen gjelder for målgrupper som hovedsakelig leser fra venstre mot høyre (LTR). Når målgruppen leser fra høyre mot venstre (RTL), som er tilfellet med noen skriftlige språk, sorterer du X-aksen fra høyre mot venstre.

I eksemplet nedenfor viser et linjediagram historisk salg. Linjediagrammet viser den naturlige flyten til en tidslinje fra venstre mot høyre, noe som eliminerer tiden det tar å tolke X-aksen.

Bildet viser et linjediagram over historisk salg i løpet av april måned.

Du kan flytte linjediagrammet til neste nivå ved å legge til et analysealternativ. I dette tilfellet bruker den en prognose for å utvide historisk salg med forventet salg.

Bildet viser et linjediagram med salg i april utvidet med forventet salg til mai.

Linjediagrammer fungerer bra med en konsekvent flyt av data, for eksempel når salg registreres for hver periode. Hvis ingen salg registreres i enkelte perioder, fyller visualobjektet for linjediagram slike hull med en rett linje som kobler sammen verdiene i forrige og neste periode. Hvis manglende verdier er en mulighet, kan et stolpediagram være et bedre visuelt valg, fordi det vil bidra til å unngå tolkningen av en ikke-eksisterende trend.

Bildet viser to diagrammer med historisk salg. Det første diagrammet er et linjediagram. Det andre diagrammet er et stolpediagram. Stolpediagrammet har manglende kolonner som angir ingen salg for disse tidsperiodene.

Andre Power BI-kjernevisualobjekter som du kan bruke til tidsseriedata inkluderer:

  • Stablet stående stolpediagram

  • Arealdiagram

  • Linjediagram og stablet stolpediagram

  • Bånddiagram, som har den ekstra fordelen av å vise rangeringsendringer over tid

Proporsjonale visualobjekter

Proporsjonale visualobjekter viser data som en del av helheten. De kommuniserer effektivt hvordan en verdi distribueres på tvers av en dimensjon. Visualobjekter for stolpe- og stolpediagrammer fungerer bra for å visualisere proporsjoner på tvers av flere dimensjoner.

Obs!

Proporsjonale visualobjekter kan ikke tegne inn en blanding av positive og negative verdier. De bør brukes når alle verdier er positive eller alle verdier er negative.

I eksemplet nedenfor viser et 100 % stablet liggende stolpediagram proporsjonalt salg på tvers av fire butikker. Den lar deg sammenligne hver butikk på tvers av de seks produktkategoriene. Legg merke til at den faktiske salgsverdien ikke vises. I stedet vises andelen salg, slik at rapportforbrukere kan bestemme hvilken som er høyere. (Om nødvendig kan du vise de faktiske verdiene i et verktøytips.)

Bildet viser et stablet liggende stolpediagram som viser produktsalg etter butikk. Hver barlengde utgjør 100 prosent.

Legg merke til at den samme informasjonen kan uttrykkes loddrett som et stablet stolpediagram med prosent prosent i det neste eksemplet. Det gir et tilsvarende resultat.

Bildet viser et stablet stolpediagram som viser produktsalg etter butikk. Hver kolonnehøyde utgjør 100 prosent.

Andre Power BI-kjernevisualobjekter som du kan bruke for proporsjonal visualisering inkluderer:

  • 100 % stablet stolpediagram

  • Traktdiagram

  • Trekart

  • Sektordiagram

  • Hjuldiagrammet

Numeriske visualobjekter

Numeriske verdier vises ofte av kortvisualobjekter, og viser bobler på høyt nivå som krever umiddelbar oppmerksomhet. De kan være kraftige i instrumentbord og analytiske rapporter fordi de kommuniserer viktige data raskt.

I eksemplet nedenfor viser et kortvisualobjekt en enkelt verdi som er rask og enkel å lese.

Bilde som viser en enkelt salgsverdi i kortet.

Du kan også bruke et kort med flere rader til å vise flere verdier i ett enkelt visualobjekt.

Visualobjekter for rutenett

Ofte oversett kan tabeller og matriser effektivt formidle mye detaljert informasjon. Tabeller har et fast antall kolonner, og hver kolonne kan uttrykke grupperte eller summerte data. Matriser kan ha grupper på kolonner og rader. Hvis du legger til alternativer for betinget formatering, for eksempel bakgrunnsfarger, skriftfarger eller ikoner, kan du forbedre verdier med visuelle indikatorer. Denne ekstra konteksten støtter enkelt rapportforbruk og kan gi balanse til en rapportside.

I tillegg gir matriser en av de beste opplevelsene for hierarkisk navigasjon. De tillater brukere å drille ned, på kolonnene eller radene, for å oppdage detaljerte datapunkter av interesse.

Formatalternativene for tabeller og matriser gir en høy grad av kontroll for å formatere og formatere rutenettverdier.

I eksemplet nedenfor viser et tabellvisualobjekt salg og enheter solgt etter produkt. Det kan være en utfordring å vise disse måledataene sammen i ett enkelt visualobjekt fordi omfanget av verdier for salg og enheter er så forskjellig. Men ved å bruke betinget formatering hjelper datastolper med å rapportere forbrukere raskt å forstå fordelingen av verdier. Legg merke til at produktene er sortert etter salgsverdier i synkende rekkefølge, noe som trekker oppmerksomheten mot produktet med høyest salg.

Bildet viser et matrisevisualobjekt som grupperer produkter på radene. To kolonner viser salg og solgte enheter. Datastolper er lagt til i hver kolonne.

I det neste eksemplet viser et matrisevisualobjekt beholdning etter produkt og butikk. Den bruker betinget formatering til å vise indikatorer, som gir visuelle indikatorer for å forstå dataene.

Bildet viser et tabellvisualobjekt som grupperer by og produkt som et hierarki på radene. Lagerverdier vises i rutenettet med tilhørende indikatorer for å vise produkter som er «i rute».

Ytelsesvisualobjekter

Kommunikasjon av ytelse innebærer å beskrive en verdi og sammenligningen med et mål. Enhver forskjell mellom verdien og målet er variansen, som kan være gunstig eller ugunstig. Farge eller ikoner kan formidle status. Når for eksempel variansen er ugunstig, kan du vise en rød farge eller et utropstegn (!)-ikon.

I eksemplet nedenfor viser et KPI-visualobjekt antall solgte elementer. Den legger også til kontekst ved å vise hvordan denne verdien er sammenlignet med målet.

Et KPI-visualobjekt viser totalt salg sammenlignet med målet, inkludert varians.

Andre Power BI-kjernevisualobjekter som du kan bruke til å vise ytelse, inkluderer:

  • Måler

  • KPI

  • Tabell med betinget formatering

  • Matrise med betinget formatering

Geospatiale visualobjekter

Når en semantisk modell har geospatial informasjon, kan den formidles ved hjelp av kartvisualobjekter. Power BI inkluderer flere kjernekartvisualobjekter. Hvert visualobjekt tilbyr ulike formateringsalternativer som, når de brukes på riktig måte, kan bidra til å utheve geospatiale data.

I eksemplet nedenfor vises salg etter by ved hjelp av et kartvisualobjekt og et fylt kart-visualobjekt. I dette tilfellet er detaljnivået til dataene på bynivå, og perspektivet er hele USA. Siden en høy spredning er mellom tegnepunkter, gir kartvisualobjektet (som viser en boble for hver by) et nyttig resultat. Skravurkartvisualobjektet for USA kan ikke formidle bysalg tilstrekkelig.

Bildet viser to kartvisualobjekter. Det første visualobjektet er et fylt kart-visualobjekt. Det andre visualobjektet er et kartvisualobjekt, og det viser en boble for hver tilstand.

Hvis du øker detaljnivået til tilstandsnivå, vil den fylte kartvisualobjektet gi et bedre resultat enn kartvisualobjektet . Deretter kan rapportforbrukere bestemme relative salg ved å tolke fargeeksamenene.

Bildet viser to kartvisualobjekter. Det første visualobjektet er et kartvisualobjekt, og det viser en boble for hver tilstand. Det andre visualobjektet er et fylt kart-visualobjekt, og det er enkelt å bestemme relativt salg ved å tolke fargeeksamenene.

Obs!

Et kartvisualobjekt kan bruke betydelig plass på rapportsiden. Geospatiale data trenger heller ikke alltid å vises i kart. Hvis plasseringen ikke er svært relevant for kravene, bør du vurdere å bruke et kategorisk visualobjekt i stedet.