在 Power BI 中构建散点图

2020-11-24 08:00:00 · 飞浪

介绍散点图是一种非常有用的图表，可以直观地显示两个数值变量之间的关系。它在推断统计中用于直观地检查两个变量之间的相关性。本指南将演示如何使用PowerBIDesktop的分析窗格构建散

介绍

散点图是一种非常有用的图表，可以直观地显示两个数值变量之间的关系。它在推断统计中用于直观地检查两个变量之间的相关性。本指南将演示如何使用 Power BI Desktop 的分析窗格构建散点图、格式化散点图以及向图表添加维度。

数据

在本指南中，您将使用多年来银行贷款发放的虚构数据集。该数据包含 3,000 个观测值和 17 个变量。您可以在此处下载数据集。主要变量如下所述：

日期：贷款发放日期。
Loan_disbursed：银行发放的贷款金额（以美元计）。
年龄：申请人的年龄。
性别：申请人是女性（F）还是男性（M）。
目的：贷款目的。
Weeknum：一年中的周数。

首先加载数据。

加载数据

打开 Power BI Desktop 后，将显示以下输出。

单击获取数据选项并从选项中选择Excel 。

浏览到文件的位置并选择它。文件的名称是BIdata.xlsx，您将加载的工作表是BIData工作表。将显示数据预览，一旦您确信您正在加载正确的文件，请单击“加载”。

您已加载文件，可以保存仪表板。它被命名为PowerBI Visualization。“字段”窗格包含数据的变量。

创建散点图

首先，单击位于“可视化”窗格中的“散点图”选项。这将在画布中创建一个图表框。由于您尚未添加所需的可视化参数，因此不会显示任何内容。

您可以在画布上调整图表的大小。下一步是在“字段”选项下填充可视化参数，如下所示。将变量Age拖到X 轴字段中，将Loan_disbursed拖到Y 轴字段中。接下来，使用Weeknum变量填充“详细信息”字段。

上面的输出显示了Age 和 Loan_disbursed 按 Weeknum的散点图。但图表中有一个错误。变量Age和Loan_disbursed被相加，而不是取平均值。要进行此更正，请单击X 轴字段并选择平均值。

对放置在Y 轴上的Loan_disbursed变量重复相同的操作。

这将创建散点图。在“格式”选项卡下有用于格式化图表的选项。

如果要更改标题格式，可以转到“格式”选项卡，然后更改“对齐方式”。您还可以将“文本大小”设置为 16。

您有所需的散点图，其中每个点代表申请人的平均年龄和一周内发放的平均贷款金额。

向散点图添加分析

Power BI 还提供了使用分析窗格向散点图添加分析的选项。

首先，您可以向图表添加趋势线。单击“添加”。

如下表所示，或根据您的喜好选择颜色、透明度和样式选项。这将创建以下输出。

如果您查看散点图，您会发现大多数申请人的平均年龄在 44 至 53 岁之间。如果您想在 X 轴周围添加一条固定线，您可以选择X 轴常量线选项。

单击“添加”并将值设置为 44。另外，保留“颜色”和“透明度”选项，如下所示。

您可以重复上述过程来添加X 轴常量线 2 ，并将值设置为 53。

上面的输出显示了富含趋势线和两条固定 X 轴线的分析的散点图。

结论

散点图是商业智能和分析中重要的可视化图表。它用于推断统计，以直观地检查两个数值变量之间的线性关系程度。它还用于识别和处理异常值，这是数据科学中的数据预处理元素。在商业智能中，您需要为各种领域构建这些图表，例如市场研究、因果推断、商业统计、机器学习、探索性数据分析、时间序列分析等等。这是一项很棒的技能，因为您将在各个部门和组织职能中经常使用它。

要了解有关在 Power BI Desktop 中构建强大可视化功能的更多信息，请参阅以下指南：