Power BI Dashboard - Oprettelse af Dashboard i Power BI fra en rapport

Denne blog introducerer dig til Power BI-dashboardet. Du lærer, hvordan du opretter et dashboard i power bi og bruger det til at få forretningsindsigt.

Velkommen til den anden blog i denne Power BI-blogserie. Denne blog vil fokusere på Power BI Dashboard. Jeg ville tale om, hvordan man opretter et dashboard og bruger det til bedre dataindsigt. I tilfælde af at du er ny hos Power BI og ønsker at få indsigt i Power BI, kan du gå gennem min som vil hjælpe dig med at forstå og komme i gang med Power BI.



Hvis du spekulerer på, hvad skal der egentlig til for at blive BI-udvikler? Nå, du kan tjekke ud kurateret af brancheeksperter, inden de fortsætter med bloggen.



Så lad os komme i gang med denne Power BI-dashboardblog i følgende rækkefølge:

  1. Hvad er Power BI?
  2. Rapporter i Power BI
  3. Power BI Dashboard
  4. Dashboards vs rapporter
  5. Oprettelse af dashboard i Power BI

Før vi forstår vigtigheden af ​​Power BI-dashboard i , lad os hurtigt se på, hvad der er Power BI.



Hvad er Power BI?

Power BI er en forretningsanalysetjeneste leveret af Microsoft. Det giver interaktive visualiseringer med selvbetjenings-BI-funktioner. Slutbrugere kan oprette rapporter og dashboards alene. Dette betyder, at de ikke behøver at være afhængige af personale inden for informationsteknologi eller databaseadministratorer.

Power BI giver dig også skybaserede BI-tjenester, kendt som 'Power BI Services' sammen med en desktopbaseret grænseflade kaldet 'Power BI desktop'. Det tilbyder datalagerfunktioner, herunder dataforberedelse, datafinding og interaktive dashboards. I marts 2016 frigav Microsoft en ekstra tjeneste kaldet Power BI Embeddedpå sin Azure cloud-platform. Ved hjælp af det,man kan levere rapporter, analysere data let og udføre forskellige ETL-operationer med Power BI.

Power BI-gateways giver dig mulighed for at forbinde SQL Server-databaser, Analytical Services og mange andre datakilder til dine dashboards. Rapporteringsportaler integrerer Power BI-rapporter og dashboards for at give dig en samlet oplevelse.



Alt dette, mens jeg har brugt ordene 'rapporter' og 'dashboards' et par gange.Lad os prøve at forstå disse vilkår en efter en i det næste afsnit af denne Power BI-dashboardblog.

Rapporter i Power BI

En Power BI-rapport er intet andet end et perspektiv med flere perspektiver i et datasæt med visualiseringer, der repræsenterer forskellige fund og indsigter fra det datasæt. En rapport kan være en enkelt visualisering eller sider fulde af visualiseringer.

Visualiseringer kan fastgøres til dashboards, og hvis du vælger den fastgjorte visualisering, åbner den rapporten, hvorfra den blev fastgjort. Et vigtigt punkt at huske er, at rapporter er baseret på et enkelt datasæt.

Visualiseringerne i en rapport repræsenterer en nugget information. Disse visualiseringer er ikke statiske, du har mulighed for at tilføje og fjerne data, ændre visualiseringstyper og anvende filtre i din søgen efter at finde indsigt og se efter svar. Som et dashboard er en rapport meget interaktiv, meget tilpasselig, og visualiseringerne opdateres, når de underliggende data ændres.

Billedet nedenfor repræsenterer, hvordan en prøverapport ser ud.

Rapport - Power BI-dashboard - edureka Power BI Dashboard

Et Power BI-dashboard er en enkelt side, ofte kaldet et lærred, der bruger visualiseringer til at fortælle en historie. Fordi det er begrænset til en side, indeholder et veldesignet dashboard kun de vigtigste elementer i historien.

Visualiseringerne, der er synlige på instrumentbrættet, kaldes fliser. Disse fliser er fastgjort til instrumentbrættet fra rapporter.Visualiseringerne på et dashboard kommer fra rapporter, og hver rapport er baseret på et datasæt. Faktisk er en måde at se på et dashboard på at betragte det som et indgangspunkt i de underliggende rapporter og datasæt. Valg af visualisering fører dig til rapporten (og datasættet), der blev brugt til at oprette den.

Dashboards er en vidunderlig måde at overvåge din virksomhed på, at lede efter svar og se et overblik over dine vigtigste målinger. Visualiseringerne på et dashboard kan komme fra et eller flere underliggende datasæt og fra en eller flere underliggende rapporter. Et dashboard kombinerer lokale og cloud-fødte data, hvilket giver en konsolideret visning uanset hvor dataene ligger.

Et dashboard er ikke kun et smukt billede, det er meget interaktivt og meget tilpasseligt. Brikkerne opdateres, når de underliggende data ændres.

Folk forveksler ofte dashboards med rapporter, da dette også er lærred fyldt med visualiseringer. Men der er nogle store forskelle.Lad os se på disse forskelle ved hjælp af nedenstående tabel.

Dashboards vs rapporter

Evne Dashboards Rapporter
siderÉn sideÉn eller flere sider
Data kilderEn eller flere rapporter og datasæt prinstrumentbrætEt enkelt datasæt pr. Rapport
Tilgængelig i Power BI DesktopIngenJa, kan oprette og se rapporter i Desktop
FastgørelseKan kun fastgøre eksisterende visualiseringer (fliser) fra det aktuelle dashboard til dine andre dashboardsKan fastgøre visualiseringer (som fliser) til et hvilket som helst af dine dashboards. Kan fastgøre hele rapportsider til et hvilket som helst af dine dashboards.
AbonnerKan ikke abonnere på et dashboardKan abonnere på rapportsider
FiltreringKan ikke filtrere eller udskæreMange forskellige måder at filtrere, fremhæve og udskære
Indstil alarmerIngenJa
Ændre / ændre visualiseringstypeNej. Hvis en rapportejer ændrer visualiseringstypen i rapporten, opdateres den fastgjorte visualisering på instrumentbrættet faktisk ikkeJa

Bliv PowerBI-certificeret i dag '

Oprettelse af dashboard i Power BI

Brugen af ​​Power BI-dashboard kan bedst forstås med et eksempel, hvor datasættet har forskellige datatyper, som hver især har potentialet til at afsløre værdifuld forretningsindsigt. Lad os overveje en use-case af en detailbutik, hvor du låser op for indsigt fra data omkring regionalt salg, individuelle forretningstransaktioner, produktkategorier, forbrugersegmenter, salgstal, rabatmargener og fortjeneste.

Hvis du overvejer ovenstående brugssag fra et forretningsperspektiv, vil du have svar på følgende punkter:

  • Hvilken region er mere indbringende end andre
  • Hvilke kundesegmenter der skal fokuseres på
  • Finde segmenter for at reducere investeringer.

For at opnå indsigt i ovennævnte punkter skal du behandle data på en anden måde, målet er at forbedre forretningsproduktivitet og rentabilitet. Lad os nu prøve at forstå, hvilken indsigt vi kan få ved hjælp af superbutikdatasæt: -

  1. Superstores samlede salg og ydeevne: Det første logiske trin er at få en idé om superbutikens ydeevne over tid. Til dette har vi brug for data omkring salg fra forskellige regioner kvartalsvis. Vi er også nødt til at forstå, hvilken region der er mere rentabel eller tabsgivende sammenlignet med andre regioner.
  2. Udførelsen af ​​forskellige tilstande: Efter at have fået regionmæssig indsigt i overskud og tab kan vi skabe et spredt plot af 'Salg versus overskud' på stats- og regionniveau med salg og fortjeneste som henholdsvis X- og Y-aksen. Disse tilstande kan kortlægges for at forstå forskellige scenarier. For eksempel kan en virksomhed tage en beslutning om at investere mere i en stat, der har mindre salg, men højere fortjeneste. En anden stat kan ende med at hæve et rødt flag, hvis salget er højere, men overskuddet falder.
  3. Udførelsen af ​​forskellige kundesegmenter: Det er også vigtigt for virksomheden at vide, hvilket kundesegment der driver salg og fortjeneste i forskellige regioner. For eksempel kan et cirkeldiagram med en oversigt over kundesegmenter og salg / fortjeneste hjælpe virksomheden med at formulere fremtidige strategier - hvilket segment skal være det primære fokusområde, for eksempel kan B2B-forbrugersegment føre til den maksimale fortjeneste med meget mindre salgstal– Der er klart en enorm mulighed for at udvide B2B-segmentet i denne særlige region.
  4. Indtægtsgenerering efter kategori: Inden for bestemte regioner og kundesegmenter kan vi hente data omkring specifikke produktkategorier, og hvordan de sammenlignes (målt i salg og fortjeneste) med hinanden. Hvis køkkenapparater giver bedre fortjeneste end rengøringsudstyr, er det en værdifuld indsigt, der kan påvirke fremtidige planer.

Så lad os gå videre og se, om vi kan visualisere disse data bedre ved hjælp af Power BI-dashboard. Men før det ville jeg oprette en rapport med alle visualiseringer, så jeg kan fastgøre disse visualiseringer på instrumentbrættet. Hvis du ønsker at oprette disse rapporter med mig, kan du klikke på dette link for at downloade Power BI desktop, en grænseflade, som vi skal bruge til visualisering.

Så lad os komme i gang dengang, skal vi?

funktion overbelastning c ++

Billedet nedenfor viser, hvordan Power BI-desktopgrænsefladen ser ud. Vi har tre faner i det venstre hjørne af grænsefladen. Den første fane er rapportfanen, som er synlig som standard, og vi skal bruge den til at oprette rapporter. Dernæst er datafanen, der bruges til at se de importerede datasæt. Den sidste fane er forholdsfanen, som giver dig forholdet mellem forskellige variabler i et datasæt, hvis de er veldefinerede.

Du kan nemt importere datasæt til Power BI. Dette kan gøres ved at klikke på Få data fanen. Vi har Visualiseringer fanen i højre hjørne af skærmen. Alle de forskellige slags visualiseringer, der er angivet under den, kan bruges til at opfylde dine krav. Der er en Felter fanen ved siden af ​​V isualiseringer fane, der giver dig alle de felter, som dit datasæt har.

Jeg er gået videre og importerede Superstore-datasættet. Du kan bruge dette link for at downloade datasættet. Når du først har importeret datasættet, giver grænsefladen dig mulighed for at indlæse eller redigere dataene, da de er synlige på billedet nedenfor.

Når vi har importeret datasættet, er du god til at gå videre og visualisere data. Med Power BI er alt hvad du skal gøre Vælg visualiseringerne og træk de krævede felter og slip dem på visualiseringsskabelonen for at se dem. Se billedet nedenfor. Jeg har valgt en kortrepræsentation og har trukket tilstandsfeltet og droppet det på kortet.

Mit mål var at få dig til at forstå disse grundlæggende om Power BI's interface. Jeg tror, ​​de var ret enkle at forstå. Så lad os fortsætte med vores brugssag og prøve at visualisere data som tidligere diskuteret.

Samlet salg og fortjeneste

Som du kan se i skærmbilledet nedenfor, har jeg brugt kortrepræsentationen og givet det 'state' og 'profit' felter som input. Visualiseringen giver os statsvise 'profitledere', som er repræsenteret af større bobler.

Du kan fortsætte med at gemme denne visualisering eller endda offentliggøre den med det samme. Jeg vil i stedet tilføje en ekstra side til alle individuelle visualiseringer og derefter offentliggøre den komplette rapport. Dette gør det let at fastgøre disse visualiseringer til Power BI-dashboardet og forhindre dig i at trænge en enkelt side sammen med flere visualiseringer.

Dette kan gøres let, bare klik på plustegnet i venstre side nederst på skærmen, så tilføjes din nye side. Jeg ville gøre det og også oprette den næste visualisering.

Jeg har valgt en linjediagram for at visualisere felterne 'fortjeneste', 'salg' og 'ordredato'. Når visualiseringen var oprettet, ændrede jeg repræsentationens tidslinje fra 'årlig' til 'kvartalsvis', hvilket kan gøres ved at klikke på den tilgængelige navigation i øverste højre hjørne af skærmen. Se billedet nedenfor for det samme.

Det fremgår af ovenstående billede, at salget er steget efter andet kvartal. Disse visualiseringer er interaktive. Hvis du flytter musemarkøren på grafen, viser den statistik, som den er synlig på billedet ovenfor.

Udførelse af forskellige stater

I den følgende visualisering har jeg oprettet et spredningsdiagram med X-akse som salg og Y-akse som fortjeneste. Jeg har valgt sum som et aggregat for både salgs- og profitaksen.

Denne visualisering kan hjælpe os med at opdele staterne i tre forretningsstrategiske fokusområder - Behold, udvikle og afhænde. Staterne i øverste højre hjørne med højt salg og fortjeneste er i øjeblikket i en god position, og forretningen vil gerne beholde dette i den kommende fremtid. Stater til højre for medianlinjen kan betragtes som en mulighed af virksomheden, hvor stigningen i salget vil hjælpe med at øge forretningens overskud - Udvikle strategi. Og endelig er staterne med lavt salg og lavt overskud eller højere salg, men lavt overskud bestemt ikke de områder, hvor virksomheden skal fokusere på at afhænde pengene. Dette hjælper stærkt med at formulere forretningsinvesteringsstrategi.

Billedet nedenfor viser spredningsdiagrammet.

Udførelse af forskellige kundesegmenter

Med en synlighed på region- og statsniveau kan vi nu se på, hvilket forbrugersegment der driver salg og fortjeneste og identificere hvilket segment at fokusere på (blandt kunder, virksomheds- og hjemmekontorer).

For eksempel kan vi se, at selv om forbrugersegmentet bidrager til 50% af salget i den centrale region, har det en lav fortjeneste. Virksomhedssegmentet har dog en meget højere fortjeneste med lavere salgsbidrag. Helt klart bør virksomheden fokusere på at øge virksomhedens salgsbidrag, hvilket kan påvirke forretningens rentabilitet.

Indtægtsgenerering efter kategori

Det næste logiske trin er at udlede indsigt på produktkategoriniveau. Vi kan forstå, hvilket produkt der har højere salg og fortjeneste i en bestemt region og et forbrugersegment. Eller hvordan de forskellige produktkategorier har klaret sig med hensyn til salg og fortjeneste.

I Power BI kan du tilføje flere filtre til dine data for at få den nøjagtige indsigt, du ønsker. Du kan klikke på drill down-indstillingen i øverste venstre hjørne af visualiseringen for at ændre repræsentation af data. For vores superstore datasæt kan du bruge drill down-indstillingen til at se salg efter stat, kategori og underkategori for at imødekomme dine behov.

Bliv PowerBI-certificeret i dag '

Nu har vi dækket det grundlæggende i datavisualisering med Power BI. Der er så mange flere indsigter, der kan låses op fra de data, vi har. Jeg opfordrer dig til at fortsætte med at prøve andre visualiseringer, dette kan hjælpe med at frigøre de indsigter, som jeg måske har savnet.

forskellige typer rammer i selen

For så vidt angår denne Power BI-dashboardblog, lad os nu gemme denne fil og oprette et dashboard. Det første skridt er at gemme vores arbejde som en rapport. Det har jeg gjort nøjagtigt i det næste billede.

Når du har gemt filen, skal du fortsætte med at offentliggøre din rapport.Det offentliggøre valgmulighed er tilgængelig i øverste højre hjørne af skærmen. Se billedet nedenfor.

Når du har offentliggjort bloggen, får du en pop op med et link, hvis du klikker på linket, vil det omdirigere dig til en webside med din rapport offentliggjort til internettet.

Billedet nedenfor viser en offentliggjort rapport.

Du kan fastgøre visuals fra din rapport til et dashboard. Først skal du vælge et visual. Når du har gjort det, skal du klikke på det visuelle symbol for at fastgøre det visuelle til dit dashboard. Se billedet nedenfor.

hvordan man opretter session i java

Når du klikker på den visuelle indstilling for pin, åbnes følgende fane. Du kan fastgøre det visuelle til et eksisterende dashboard eller oprette et nyt dashboard. Jeg har oprettet et nyt dashboard og fastgjort det visuelle til det.

Billedet nedenfor viser, hvordan en visualisering ser ud på et dashboard, når du har fastgjort det.

Nu vil jeg gå videre og tilføje alle de visuals, vi har oprettet, til dashboardet. Se billedet nedenfor. Du kan ændre størrelsen og justere det visuelle på instrumentbrættet for at opfylde dine krav.

Et Power BI-dashboard giver dig følgende funktioner:

  • Tilføj flise
  • Brugsmålinger
  • Se relateret indhold
  • Indstil som vist
  • Abonner
  • Del
  • Udsigt
  • Brug Power BI Q&A til at stille et spørgsmål.

Lad os se disse funktioner i Power BI-dashboardet en efter en:

Du kan tilføje en flise til dit eksisterende dashboard. Flisen kan være et billede, webindhold, tekstboks eller en video.

Det Dashboard-brugsmetrikker giver dig information som visninger pr. dag, samlede aktier osv. Se billedet nedenfor.

Du kan indstille dit dashboard som vist, abonnere på relaterede dashboards for opdateringer og endda dele dit dashboard. For at dele dit dashboard kan du klikke på del indstilling og indtast modtagerens e-mail-id. Jeg er gået videre og har delt dashboardet. Se billedet nedenfor.

Med Power BISpørgsmål og svar (Spørgsmål og svar), dukan stille spørgsmål og få øjeblikkelige svar med naturlig sprogforespørgsel. Indtast bare dit spørgsmål eller nøgleord 'Stil et spørgsmål om dine data' fanen i øverste venstre hjørne, og du får svaret. Det nøgleord, du skriver, skal dog være til stede i datasættet. Billedet nedenfor viser salg i Chicago efter fortjeneste.

Abonner på vores youtube-kanal for at få nye opdateringer ..!

Så dette bringer os til slutningen af ​​denne blog. Jeg håber, du kunne lide denne blog om Power BI-dashboard. Hvis du ønsker at kende de grundlæggende begreber i Power BI, kan du henvise til min blog på .

Hvis du ønsker at lære Power BI og opbygge en karriere inden for datavisualisering eller BI, så tjek vores som kommer med instruktørstyret live træning og projektoplevelse i det virkelige liv. Denne træning hjælper dig med at forstå Power BI i dybden og hjælper dig med at opnå beherskelse af emnet.

Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet, og vi vender tilbage til dig.