El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
HOME Els meus cursos Finalitzats
◄ Anterior
◄

Tècniques avançades de visualització

Següent ►
►

En aquest tema, explorarem tècniques avançades per crear visualitzacions més impactants i informatives a Power BI. Aquestes tècniques us ajudaran a millorar la comprensió de les dades i a comunicar informació de manera més efectiva.

Contingut del tema

  1. Visualitzacions personalitzades
  2. Utilització de visuals R i Python
  3. Mapes avançats
  4. Visualitzacions amb KPI
  5. Consells i millors pràctiques

Visualitzacions personalitzades

Què són les visualitzacions personalitzades?

Les visualitzacions personalitzades són visuals addicionals que es poden descarregar i utilitzar a Power BI per complementar els visuals estàndard. Aquestes visualitzacions poden proporcionar funcionalitats específiques que no estan disponibles en els visuals predeterminats.

Com instal·lar visualitzacions personalitzades

  1. Obrir Power BI Desktop.
  2. Anar a la pestanya "Visualitzacions".
  3. Fer clic a "Obtenir més visuals" (icona de tres punts).
  4. Seleccionar "Obtenir més visuals".
  5. Buscar i seleccionar la visualització desitjada.
  6. Fer clic a "Afegeix" per instal·lar la visualització.

Exemple pràctic

**Exemple: Utilitzant el visual "Word Cloud"**

1. Descarregar i instal·lar el visual "Word Cloud" seguint els passos anteriors.
2. Afegir el visual "Word Cloud" al vostre informe.
3. Arrossegar un camp de text al visual per crear un núvol de paraules.
4. Personalitzar els colors, la mida de la font i altres opcions per millorar la visualització.

Utilització de visuals R i Python

Introducció

Power BI permet la integració de visuals creats amb R i Python, dos llenguatges de programació populars per a l'anàlisi de dades. Aquesta funcionalitat permet crear visualitzacions molt personalitzades i complexes.

Configuració

  1. Instal·lar R o Python al vostre ordinador.
  2. Configurar Power BI per utilitzar R o Python:
    • Anar a Fitxer > Opcions i configuració > Opcions.
    • Seleccionar R scripting o Python scripting.
    • Indicar la ubicació de la instal·lació de R o Python.

Exemple pràctic

# Exemple de codi R per crear un gràfic de dispersió
library(ggplot2)
ggplot(dataset, aes(x=Variable1, y=Variable2)) +
  geom_point() +
  theme_minimal()
# Exemple de codi Python per crear un gràfic de línies
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(dataset['Variable1'], dataset['Variable2'])
plt.show()

Mapes avançats

Tipus de mapes

  1. Mapes de calor: Mostren la densitat de dades en una àrea geogràfica.
  2. Mapes de formes: Permeten visualitzar dades en regions geogràfiques específiques.
  3. Mapes de flux: Mostren el moviment de dades entre diferents ubicacions.

Exemple pràctic

**Exemple: Creant un mapa de calor**

1. Afegir un visual de mapa a l'informe.
2. Arrossegar un camp de localització (com ara ciutat o codi postal) al camp de localització del visual.
3. Arrossegar un camp de valor (com ara vendes) al camp de mida del visual.
4. Configurar les opcions de color per mostrar la densitat de dades.

Visualitzacions amb KPI

Què són els KPI?

Els KPI (Key Performance Indicators) són mètriques clau que ajuden a mesurar el rendiment d'un negoci o projecte. Power BI permet crear visuals específics per mostrar aquests indicadors de manera clara i concisa.

Exemple pràctic

**Exemple: Creant un visual de KPI**

1. Afegir un visual de KPI a l'informe.
2. Arrossegar un camp de valor (com ara ingressos) al camp de valor del visual.
3. Arrossegar un camp de valor de destinació (com ara objectiu d'ingressos) al camp de destinació del visual.
4. Configurar les opcions de format per mostrar els KPI de manera efectiva.

Consells i millors pràctiques

  1. Utilitzar colors amb moderació: Evitar l'ús excessiu de colors per no confondre l'usuari.
  2. Mantenir la coherència: Utilitzar el mateix estil de visualització a tot l'informe.
  3. Proporcionar context: Afegir títols, etiquetes i descripcions per ajudar a interpretar les visualitzacions.
  4. Optimitzar el rendiment: Evitar visuals que requereixin molta potència de càlcul si no són necessaris.

Resum

En aquest tema, hem explorat diverses tècniques avançades per crear visualitzacions més efectives a Power BI. Hem après a utilitzar visualitzacions personalitzades, integrar visuals R i Python, crear mapes avançats i treballar amb visuals de KPI. També hem revisat alguns consells i millors pràctiques per millorar la qualitat de les nostres visualitzacions. Amb aquestes habilitats, estareu millor preparats per crear informes més impactants i informatius.

◄ Anterior
◄
Següent ►
►
El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
© Copyright 2024. Tots els drets reservats