2.6 数据洞察

本节将介绍3个探索性分析（EDA）示例。

1.筛选交互

Power BI中的默认可视化图交互形式为“突出显示”，如图2.6.1所示。单击菜单中的“编辑交互”命令，可观察到图之间的交互形式为“交叉突出显示”。通过筛选器可修改交互形式，再单击“编辑交互”命令即可退出。

上述方法一次只能改变一张图与其他图的交互形式。通过图2.6.2所示的选项设置，可将可视化图交互形式由默认的“交叉突出显示”改为“交叉筛选”。

2.分析一：找出亏损最严重的子产品类

选中产品簇状条形图，单击“格式→默认颜色→fx”命令，在弹出的对话框中选择“格式模式”为“色阶”，设置“依据为字段”为“Profit.Sum”，调整最大值与最小值的颜色，单击“确定”按钮完成，如图2.6.3所示。

参照图2.6.4，将Profit.Sum字段放入“工具提示”中，单击右图所示的“↓”按钮，钻取到子类别。单击“…”按钮，在打开的下拉菜单中选择以Profit.Sum字段升序排序，此时观察到亏损最大的子产品类为“Desk”。

3.分析二：该子产品类在哪个国家的亏损最为严重

参照图2.6.5配置条形图，再参照之前的步骤进行下钻，从结果中可以看出“United States”为亏损最严重的国家。令人惊奇的是，国家字段与地理字段来自两张不同的维度表，通过事实表关联，Power BI可实现跨表下钻。

参照图2.6.6，选择“导出数据”命令，系统将以CSV格式导出表格中的内容。

4.分析三：找出增长的主要原因。

参照图2.6.6，右击趋势图中代表2014年数据的柱形图，在弹出的快捷菜单中单击“分析→解释此增长”命令，如图2.6.7所示。Power BI通过智能计算，分别列出了驱动增长背后的主要影响因素，结果如图2.6.8所示。