Power BI 中的視覺效果類型

適用於：Power BI Desktop Power BI 服務

視覺效果是從數據建立的影像。 視覺效果也稱為「視覺效果」。視覺效果的一些範例包括：餅圖、折線圖、地圖和 KPI。 本文列出 Power BI 中可用的視覺效果。 我們會新增視覺效果。 敬請期待！

並查看 Microsoft AppSource，您可以在其中找到越來越多的 Power BI 視覺效果列表，您可以在自己的儀錶板和報表中下載及使用。 感覺有創意嗎？ 瞭解如何建立並新增您自己的視覺效果至此社群網站。

Power BI 中的視覺效果

所有這些視覺效果都可以新增至 Power BI 報表、在 Q&A 中指定的報表，並釘選到儀錶板。

區域圖：基本 (分層) 和堆疊

基本分區圖是以折線圖為基礎，座標軸與折線之間的區域已填入。 分區圖強調一段時間的變化幅度，並可用來引起人們對趨勢總值的注意。 例如，代表一段時間內利潤的數據可以在分區圖中繪製，以強調總利潤。 另一方面，堆疊分區圖會顯示堆疊在彼此之上的多個數據數列累計總計，顯示每個數列對總計的貢獻方式。

如需詳細資訊，請參閱 基本分區圖。

橫條圖與直條圖

橫條圖是查看不同類別之特定值的標準。

卡片

多列

多列卡片會顯示一或多個數據點，每個數據列各一個。

單一數字

單一數位卡片會顯示單一事實，單一數據點。 有時候，單一數位是您想要在Power BI儀錶板或報表中追蹤的最重要事項，例如總銷售額、市場份額逐年或總商機。

如需詳細資訊，請參閱建立卡片（大數位磚）。

組合圖

組合圖結合了柱形圖和折線圖。 將兩個圖表結合成一個圖表，可讓您更快速地比較數據。 組合圖可以有一或兩個 Y 軸，因此請務必仔細查看。

組合圖是絕佳的選擇：

• 當您有折線圖和具有相同 X 軸的柱形圖時。
• 若要比較多個量值與不同的值範圍。
• 為了說明兩個量值在一個視覺效果中的相互關聯。
• 檢查某個量值是否符合另一個量值所定義的目標。
• 節省畫布空間。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的組合圖。

分解樹狀結構

分解樹狀結構視覺效果可讓您跨多個維度將數據可視化。 它會自動匯總數據，並可讓您依任何順序向下切入維度。 這也是人工智慧 （AI） 視覺效果，因此您可以要求其尋找下一個維度，以根據特定準則向下切入。 這項功能可讓您成為特定探索和執行根本原因分析的重要工具。

環圈圖

環圈圖類似於餅圖。 其會顯示部分與整體的關聯性。 唯一的差異在於中心是空白，並允許標籤或圖示的空間。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的環圈圖。

漏斗圖

漏斗圖有助於呈現有階段且項目會循序從一個階段流向下一個階段的流程。 其中一個範例是銷售程式，其開頭為潛在客戶，並以購買履行結束。

例如，追蹤客戶的銷售漏鬥圖：潛在客戶>合格潛在客戶>潛在客戶合約>>關閉。 一目了然，漏鬥圖的形狀會傳達您要追蹤之程式的健康情況。 每個漏鬥階段都代表總計的百分比。 因此，在大部分情況下，漏鬥圖會像漏鬥圖一樣成形，第一個階段是最大的，而且每個後續階段都比前身小。 梨形漏鬥也很有用，它可以識別程序中的問題。 但通常，第一個階段，“進入”階段，是最大的。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的漏鬥圖。

量測計圖

星形量測計圖表具有圓弧，並顯示單一值來測量目標進度。 目標或目標值是以線條（針頭）表示。 該目標的進度會以底紋表示。 而表示進度的值會在弧線內以粗體顯示。所有可能的值都會沿著弧線平均分佈，從最小值（最左值）到最大值（最右邊的值）。

在此範例中，我們是汽車零售商，會追蹤銷售小組每月的平均銷售額。 我們的目標是 200,000，並以針頭的位置代表。 可能的最小平均銷售額為 100,000，並將最大值設定為 250,000。 藍色陰影顯示，我們目前每月平均約為18萬美元。 幸運的是，我們還有一周時間才能達到我們的目標。

星形量測計是下列絕佳選擇：

• 顯示目標進度。
• 表示百分位數量值，例如 KPI。
• 顯示單一量值的健康情況。
• 顯示可快速掃描和了解的資訊。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的量測計圖表。

關鍵影響因數圖

關鍵影響因數圖表會顯示所選結果或值的主要參與者。

關鍵影響因數很適合用來協助了解影響某個關鍵計量的因素。 例如， 影響客戶下訂單 的原因，或 去年 6 月銷售額如此之高的原因。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI 中的主要影響因素圖表

KPI

關鍵效能指標 （KPI） 是可視化提示，可傳達可測量目標進度量。

KPI 是絕佳的選擇：

• 衡量進步（我前進或落後什麼？）。
• 測量度量距離（我領先或落後多遠？）。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的 KPI。

折線圖

折線圖會強調整個值序列 (通常是在一段時間內) 的整體圖形。

地圖

基本地圖

使用基本地圖，將類別和量化資訊與空間位置產生關聯。

如需詳細資訊，請參閱 地圖視覺效果的秘訣和訣竅。

ArcGIS 地圖

ArcGIS 地圖和 Power BI 的組合會將地圖上點呈現至全新的層級以外的對應。 基本地圖、位置類型、主題、符號樣式和參考圖層的可用選項會建立華麗的資訊地圖視覺效果。 地圖上權威數據圖層（例如人口普查數據）與空間分析的組合，能更深入地了解視覺效果中的數據。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI 中的 ArcGIS 地圖。

Azure 地圖

提示

用來將類別和數量資訊與空間位置產生關聯。

如需詳細資訊，請參閱power BI Azure 地圖服務 視覺效果。

填滿地圖 （喬羅普斯）

填滿的地圖會使用底紋或著色或圖樣來顯示值在地理或區域中的比例有何差異。 快速顯示這些相對差異與陰影，範圍從光線（較不頻繁/較低）到黑暗（更頻繁/更多）。

提示

色彩越顯眼，值就越大。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的填滿地圖。

圖案對應

圖形對應會使用色彩來比較對應上的區域。 圖形地圖無法在地圖上顯示數據點的精確地理位置。 相反地，其主要目的是以不同的方式在地圖上顯示區域的相對比較。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的圖形對應。

矩陣

矩陣視覺效果是一種數據表視覺效果類型（請參閱 本文中的數據表 ），可支援階梯式配置。 數據表支援兩個維度，但矩陣可讓您更輕鬆地跨多個維度顯示數據。 報表設計師通常會在報表和儀表板中包含矩陣，讓使用者在矩陣中選取一或多個元素 (資料列、資料行、儲存格)，以交叉醒目提示報表頁面上的其他視覺效果。

提示

矩陣會自動匯總數據，並啟用向下切入數據。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的矩陣視覺效果。

圓形圖

圓形圖會顯示部分與整體的關聯性。

Power Apps 視覺效果

報表設計師可以建立 Power App，並將其內嵌至 Power BI 報表作為視覺效果。 取用者可以在Power BI報表內與該視覺效果互動。

如需詳細資訊，請參閱 將Power Apps視覺效果新增至報表。

新增問與答視覺效果

Q&A 視覺效果為使用者提供文字框來查詢 Power BI 報表中的數據。 使用者可以使用自然語言來查詢數據，而Q&A視覺效果會解譯查詢並提供適當的視覺效果。

例如，如果使用者詢問「2019 年的產品銷售為何？」這類問題，Q&A 視覺效果會查詢相關數據，並建立適當的視覺效果來顯示結果。 此視覺效果可以是許多不同的格式，例如圖表或數據表。

提示

與 儀錶板上的Q&A體驗類似，Q&A 視覺效果可讓您使用自然語言詢問數據相關問題。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的問答視覺效果。

R 指令碼視覺效果

提示

使用 R 腳稿建立的視覺效果，通常稱為 R 視覺效果，可以呈現進階數據成形和分析，例如預測，使用 R 的豐富分析和視覺效果功能。R 視覺效果可以在 Power BI Desktop 中建立，併發佈至 Power BI 服務。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的 R 視覺效果。

緞帶圖

緞帶圖會顯示哪個資料類別具有最高排名 (最大的值)。 緞帶圖適合顯示排名變更，最高的排名 (值) 一律顯示於每個時段的最上方。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI的功能區圖表。

散佈圖

散佈圖、泡泡圖和點圖

散佈圖一律有兩個數值座標軸，可沿著水平軸顯示一組數值數據，另一組沿著垂直軸的數值。 圖表會顯示 x 和 y 數值交集處的點，將這些值結合成單一數據點。 視資料而定，這些資料點可能會平均或不平均地分佈於水平軸上。

泡泡圖會將數據點取代為泡泡，而泡泡大小代表數據的其他維度。

散佈圖和泡泡圖也可以有播放軸，可顯示一段時間的變更。

點圖類似於泡泡圖和散佈圖，不同之處在於它可以沿著 X 軸繪製數值或類別數據。 此範例會碰巧使用正方形，而不是沿著 X 軸的圓形和繪圖銷售。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的散佈圖。

散佈圖 - 高密度

根據定義，高密度數據會取樣，以快速建立響應互動的視覺效果。 高密度取樣會使用可消除重迭點的演算法，並確保數據集中的所有點都以視覺效果表示。 它不只是繪製代表性的數據範例。

這可確保回應性、表示法和清楚保留整體數據集中重要點的最佳組合。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的高密度散佈圖。

交叉分析篩選器

交叉分析篩選器是獨立的圖表，可用來篩選頁面上的其他視覺效果。 交叉分析篩選器有許多不同的格式（類別、範圍、日期等），而且可以格式化，只允許選取一個、許多或所有可用的值。

交叉分析篩選器是下列選項的絕佳選擇：

• 在報表畫布上顯示常用的或重要篩選，以方便存取。
• 更輕鬆地查看目前篩選的狀態，不需要開啟下拉式清單。
• 依資料表中不需要和隱藏的資料行來篩選資料。
• 建立更聚焦的報告 (做法是將交叉分析篩選器放在重要視覺效果旁)。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI 中的交叉分析篩選器。

智慧型敘事

智慧型敘事 會將文字新增至報表，以指出趨勢、重點外賣，以及新增說明和內容。 文字可協助使用者了解數據並快速識別重要結果。

如需詳細資訊，請參閱 建立智慧型手機敘述摘要。

獨立影像

獨立影像是新增至報表或儀錶板的圖形。

如需詳細資訊，請參閱 將影像小工具新增至儀錶板。

資料表

數據表是一個方格，其中包含邏輯數列和數據行中的相關數據。 它也可能包含總計的標頭和數據列。 數據表適用於量化比較，您可以在其中查看單一類別的許多值。 例如，此數據表會顯示 [類別] 的五個不同的量值。

資料表是絕佳的選擇：

• 若要查看並比較詳細數據和確切值（而不是視覺表示法）。
• 若要以表格式格式顯示數據。
• 依類別顯示數值數據。

如需詳細資訊，請參閱 在Power BI中使用數據表。

樹狀圖

樹形圖是彩色矩形的圖表，大小代表值。 其可以是階層式的，使矩形巢狀在主要矩形之內。 每個矩形內的空間會根據所測量的值來配置。 矩形的大小從左上方（最大）到右下角（最小）。

樹形圖是絕佳的選擇：

• 顯示大量的階層式數據。
• 當條形圖無法有效地處理大量的值時。
• 顯示每個部分與整個之間的比例。
• 若要顯示量值分佈在階層中每個類別層級的模式。
• 若要使用大小和色彩編碼來顯示屬性。
• 若要找出模式、極端值、最重要的參與者和例外狀況。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI中的樹形圖。

瀑布圖

瀑布圖會在加減值時顯示累積總計。 它很適合用來了解初始值 (例如淨收入) 如何受到一系列正負值的影響。

數據行會以色彩編碼，因此您可以快速分辨增加和減少。 初始和最終值資料行通常於水平軸上開始，而中間值則為浮動資料行。 因為這樣的「外觀」，瀑布圖也稱為橋圖表。

瀑布圖是絕佳的選擇：

• 當您有一段時間或不同類別的量值變更時。
• 稽核導致總值的重大變更。
• 透過顯示收入的各種來源及最終的總收益 (或虧損)，來繪製公司的年度收益。
• 說明公司在一年期間的初始和結束員工人數。
• 以視覺化顯示您於每個月所賺取和花費的金額，以及帳戶的累積餘額。

如需詳細資訊，請參閱 Power BI 中的瀑布圖。

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