ower里的可视化神器!读者powerbi

Power BI中的Charticulator插件为用户提供了生成视觉和图形的强大功能。

对初学者来说,在Charticulator插件中有无数的设置和选项可以组合在一起,它被称为图表世界的DAX。

如果你也想学习这个图表世界的DAX,可以看看《Power BI数据可视化指南:让数据鲜活与可定制的视觉设计(Charticulator篇)》一书。

这本书是介绍如何在 Power BI Desktop 中使用 Charticulator 进行自定义可视化设计的指南。

跟随本书从零基础学起,最终读者能够设计出 Power BI 原生视觉对象无法实现的、富有挑战性并兼具酷炫视觉效果的可视化图表。

本书会着重介绍Charticulator 的各个基本模块,尽可能详细地描绘图表设计的每个步骤,引导读者将其融会贯通,掌握设计生动、形象的可视化图表的技能。

Charticulator 开发团队的初衷是给用户提供一个直观、易用的工具进行可视化设计,但试过之后读者会发现它对新用户并不友好。

Charticulator 被称为“图表世界中的 DAX 语言”,这意味着在Charticulator 简洁的设计界面背后蕴含着一套复杂的方法。

在撰写本书时,市面上几乎没有专门介绍 Charticulator 核心概念的学习资源,本书的目的旨在填补这一空白,希望会对读者有所裨益和启发,让读者充分利用Charticulator 进行创作。

本书的内容涵盖如何使用 Charticulator 的详细介绍,适合想学习Charticulator 但苦于没有基础的读者。

本书对读者唯一的要求是拥有基本的 Power BI Desktop 的使用经验。除此以外,如果读者还熟悉数据分析的常用方法(比如对数据进行分组和聚合)或者掌握 Power BI 数据建模的基本知识那就更好了,但这不是必需的,对于相关的内容,书中会提供详细的信息和解释。

本书写作的难度在于如何给读者提供结构化和合乎逻辑的学习体验。

由于使用Charticulator 的各种技巧相互交织,所以没有固定的学习范式,把每个主题单元剥离成独立的知识点相当有难度,这是由 Charticulator 自身特点所决定的。

贯穿全书,Charticulator 的诸多功能在不同的场景下会被重复应用。

在内容编排上,本书的每章内容都是建立在先前章节所讲解的技能基础上的,所以,在此建议读者逐章阅读学习,确保掌握了每章的核心知识点后再开展之后章节的学习。学到本书的最后部分,读者将能够整合整本书的各种知识技能,构建复杂、高度定制化的图表。

第 1~3 章会带领读者熟悉 Charticulator 的界面,指导读者如何用 Charticulator创建一张简单的图表。之后的章节将在此基础上进一步探索用 Charticulator 设计图表的基本原理。Charticulator 与传统的图表设计工具大相径庭,用户无须在绘制图表时指定字段在图表中的具体位置。与之相反,用户可以自由选择字段在图表中发挥的作用,不断尝试各种可能性,这个特点给予了 Charticulator 在可视化设计方面的高度灵活性。

第 4~7 章介绍驱动图表设计的主要元素,并教授读者如何设计各种类型的图表。在 Charticulator 中,点阵图和条形图的设计方式截然不同。在这几章中读者还将了解到,管理图表的布局是设计条形图、柱形图、矩阵图等各类图表的关键步骤。

第 8 章介绍Charticulator 表达式,即“d3 格式”,它能帮助读者更好地控制图表的数据格式。

第 9 章是全书最具挑战性的部分,撰写起来也相当不易。读者会在这里学习Charticulator 中刻度/色阶(Scales)的运作原理。读者可能会认为它是用来定义数值数据的表示方式的,但在 Charticulator 中,刻度/色阶有更广泛的用途,包括控制用来映射数据的颜色,以及控制数值数据在图表上的绘制方式。希望这一章会是读者学习 Charticulator 之旅的里程碑,在掌握这一章的内容以后,使用 Charticulator 设计图表会更有意义,它能帮助读者在图表中实现自己的奇思妙想。

第10 章介绍引导线和锚定。学完前 10 章后,读者已经能够设计出较为靓丽的图表了,并为进一步探索设计组合图表和创建更为复杂的图表打好了基础。在第 11~18 章中,读者会学到设计各类可视化效果的技巧,例如,第 13 章介绍如何设计环形图(也称为极坐标图),第 14 章介绍如何设计箱线图、龙卷风图和子弹图,以及各类用到 Charticulator 数据轴的图表。第 15 章会探索共现图、和弦图、丝带图和桑基图的设计方法,这些图表都会用到 Charticulator 的连接功能。

第 19 章介绍Charticulator 中一些极具创造性和启发性的用法,掌握这些能让你的图表脱颖而出。在这里,读者会发现将 Charticulator 和 DAX 语言结合运用将带来更多可视化设计方面的可能性,掌握 DAX 语言的基础知识会对读者有所帮助。当然,这不是必需的,本章的重点在于让读者一窥与其他技术结合来提升 Charticulator图表设计潜力的实例。

书中的示例图表均提供下载文件,其中大部分图表只需用到一个数值字段“数量”和两个分类字段“YearName”和“SalesManager”。如果用到了除这以外的其他数据,则会在截图中进行必要的展示。

Charticulator 和 Power BI 会不断迭代更新,当读者翻开书本时,可能会发现当前版本的软件界面会跟书中的截图有所不同,然而这并不会影响本书重点介绍的图表设计的核心原理。

本书的写作历程是作者从零基础到掌握 Charticulator 的一个缩影:从初识Charticulator 时的茫然无措、不懈摸索直至学会各种技巧,最终将这些经验编纂成书。

而本书的读者无须再经历一次其中的挣扎,本书的初衷就是让更多人的Charticulator学习之旅有迹可循,读者将体会到使用 Charticulator 进行可视化设计的美妙之处。在扎实地掌握了本书介绍的所有知识后,读者就能够充分调用想象力,设计各类样式的图表。

衷心祝愿你能享受这段学习旅程!

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THE END
0.如何用Excel制作龙卷风图?4条回答:哈哈,我也是刚学会的,其实就是用雷达图做出来的那种效果,数据安排对了就能整出龙卷风的样子jvzquC41ycv/|xq0eqs/ew4cum5ya<54:57:;7mvon
1.PMP知识点一敏感性分析的结果通常用龙卷风图来表示。在该图中,标出定量风险分析模型中的每项要素与其能影响的项目结果之间的关联系数。这些要素可包括单个项目风险、易变的项目活动,或具体的不明确性来源。 image.png 蒙特卡洛分析:用概率分布表示变异的可能区间,然后采取行动去缩小可能结果的区间)成本风险如下:(也可以用来分析进度jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1kgc
2.PMP关键术语和常用计算公式龙卷风图是敏感性风险,定量分析的工具 整体风险是指项目目的的不确定性对项目造成的影响,整体风险决定项目成败 单个风险一旦发生会对目标产生影响。单个风险在定性过程分析 风险规避是指项目团队采取行动来消除威胁,或保护项目免受威胁的影响 采购工作说明书 jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1864=i477i8:=
3.敏感性分析龙卷风图.pdf文档介绍:该【敏感性分析龙卷风图】是由【鼠标】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【敏感性分析龙卷风图】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。敏感性分析和jvzquC41o0zbqmteu0ipo8u/;3:12@>490nuou
4.PMP工具与技术数据分析如果因为存在单个项目风险或其他不确定性来源而使影响图中的某些要素不确定,就在影响图中以区间或概率分布的形式表示这些要素;然后,借助模拟技术(如蒙特卡洛分析)来分析哪些要素对重要结果具有最大的影响。影响图分析,可以得出类似于其他定量风险分析的结果,如 S 曲线图和龙卷风图。jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1l8gjk325ke3>
5.敏感性分析(龙卷风图)(SensitivityAnalysis)(TornadoDiagram)|/3.工具和技术/图形技术汇总/敏感性分析(龙卷风图)(Sensitivity Analysis)(Tornado Diagram) ●敏感性分析有助于确定哪些单个项目风险或其他不确定性来源对项目结果具有最大的潜在影响。它在项目结果变异与定量风险分析模型中的要素变异之间建立联系。 ●涉及过程:实施定量风险分析 jvzq<84yyy4qoktqm0usi878;84ivvq
6.风险定量分析工具之龙卷风图龙卷风图(TornadoDiagram)是在风险定量分析中采用的一种对单因素敏感性分析的工具。因其图形状像龙卷风,因此而得名。主要用来分析在其它因素单个较高不确定性因素和其它相对稳定因素之间的相对重要程度。 一个标准的龙卷风图如下图所示。 图中,X轴表示各因素对结果的影响的取值范围。Y轴表示各不确定性因素的名称,它jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8wqpi}fpknp1cxuklqg1fkucrqu1;9139>3
7.CrystalBall—甲骨文水晶球风险管理软件(概念以及实战——基础概要:在本例中,设计工程师的任务是从三种材料中选择一种最好的材料用于螺旋弹簧。工程师必须使用水晶球来考虑应力参数和钢强度的已知变化。该模型有助于理解敏感性分析特性、龙卷风图工具、叠加图以及不同类型分布的影响。 材料可靠性原理:最好的材料是能让弹簧最大可能经受住峰值要求的材料。成功的可能性,称为弹簧jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:7297?9
8.<软考高项备考>《论文专题73风险管理(5)》软考龙卷风图1)敏感性分析:有助于确定哪些风险对项目具有最大的潜在影响。每次改变一个因素,其他的因素不变,看这个因素对目标产生多大程度的影响。这样就可以确定哪个因素的风险对项目具有最大的影响。敏感性分析的典型表现形式是龙卷风图。 关键词就是“最大”“最具有影响”“影响最多”,如果题目出现这些关键词,那么就一定要jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8ycpiipquhqng5bt}neng5eg}fknu525>;867::
9.项目管理工具详解:从亲和图到龙卷风图的全面指南八、系统交互图 九、逻辑数据模型 十、散点图 十一、影响图 十二、迭代燃尽图 十三、层级型 十四、责任分配矩阵 十五、文本型 十六、帕累托图 十七、横道图(甘特图) 十八、里程碑图 十九、项目进度网络图(逻辑横道图) 二十、层级图 二十、龙卷风图 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8gv73?11jwvkerf1mjvckrt1:6829723@
10.PMP相关的十八种图总结及图例影响图十一、亲和图(AffinityDiagrams) 十二、思维导图(Mind-Mapping) 十三、流程图(Flowchart)、过程图 十四、影响图(Influence Diagram) 十五、决策树(预期货币价值分析EMV Decision Tree Analysis) 十六、敏感性分析(龙卷风图)(Sensitivity Analysis、Tornado Diagram) jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vkcpmok~skw1gsvrhng1jfvjnnu1735=<379:
11.龙卷风插图天气与自然灾害图形矢量设计创成人工智能向量例证插画 关于 矢量艺术矢量设计创成人工智能中反映自然灾害天气现象的龙卷风图. 插画 包括有 活动, 文本, 对称 - 370660277jvzquC41ep4etnfouvong7hqo13jojlg596789799
12.如何记忆「PMP项目管理」的那些技术图散点图 7.亲和图:用来对大量创意进行分组的技术,以便进一步审查和分析。 ——可以对潜在缺陷成因进行分类,展示最应关注的领域。 「重点是分类」 亲和图 8.龙卷风图:在敏感性分析中用来比较不同变量的相对重要性的一种特殊形式的条形图。 ——在图中标出定量风险分析模型中的每项要素与其能影响的项目结果之间的jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1<::A679f;3dj