在 Power BI Desktop 中建立報表的秘訣和訣竅

為了充分利用您的資料，有時您需要一些額外的協助。 本文提供在 Microsoft Power BI Desktop 中建立報表時可以使用的技巧與技巧。

了解如何使用查詢編輯器

Power BI Desktop 中的查詢編輯器與 Excel 2013 中的 Power Query 增益集功能很類似。 雖然 Power BI 支援中有許多篇實用文章，然而您可能也需要檢閱 support.office.com 上的 Power Query 文件，然後再開始使用。

您可以從 Power Query 資源中心 取得其他資訊。

您也可以檢視公式參考。

查詢編輯器中的資料類型

Power BI Desktop 中的查詢編輯器會做出最佳猜測資料類型偵測來載入資料。 使用公式時，有時並不會保留資料行的資料類型設定。 執行下列作業之後，請確保資料行的資料類型是否正確：將資料初始載入 Power Query 編輯器、第一個資料列為標頭、新增資料行、分組方式、合併、附加，以及第一次按下 [載入資料] 之前。

請記住一個重點：資料格中的斜體並不代表資料類型已正確設定，而只是代表資料不會被視為文字。

查詢編輯器中的參考查詢

在 Power BI Desktop 的查詢編輯器的導覽器中，當您以滑鼠右鍵按一下其中一個查詢時，即可選擇 [參考] 選項。 此選項有以下用途：

  • 當您使用檔案做為查詢的資料來源時，檔案的絕對路徑會儲存在查詢中。 當您共用或移動 Power BI Desktop 檔案或 Excel 活頁簿時，更新檔案或活頁簿一次，而不是更新路徑，藉此節省時間。

根據預設，所有查詢都會載入至資料模型。 某些查詢是中繼步驟，不適合使用者使用。 當您參考先前所提到的查詢時，通常情況就是如此。 您可以控制查詢載入行為，方法是在 [導覽器] 中以滑鼠右鍵按一下查詢，然後切換 [啟用載入] 選項。 如果 [啟用載入] 旁沒有核取記號，您仍可在 [Power Query 編輯器] 中使用該查詢，並可與其他查詢一起使用。 其特別適合搭配「合併」、「附加」和「參考」轉換使用。 不過，由於不會將查詢結果載入資料模型中，因此查詢不會造成報表欄位清單或資料模型紊亂的情況。

散佈圖需要點識別元

以簡單的溫度表為例，並計時閱讀所花費的時間。 如果您直接在散佈圖上繪製，則 Power BI 會將所有值彙總成一點。 若要顯示個別資料點，您必須將一個欄位加入欄位清單中的 [詳細資料] 區段。 在 Power BI Desktop 中，一個簡單的方法是於 [Power Query 編輯器] 中，使用 [新增欄位] 功能區上的 [新增索引資料行] 選項。

報表中的參考線

您可以在 Power BI Desktop 中使用計算結果欄來定義參考線。 識別您要建立參考線的表格和欄位。 在功能區的 [常用] 索引標籤中選取 [新增資料行]，然後在公式列中輸入下列公式：

Target Value = 100

不論使用的位置為何，這個計算結果欄都會傳回值 100。 新的欄會顯示在 [欄位清單] 中。 將 Target Value 導出資料行加入折線圖中，以顯示任何數列與特定參考線的關聯。

依其他欄排序

當您在 Power BI 中將分類（字串）值用作圖表座標軸，或在篩選器中使用時，預設順序會按字母排列。 如果您需要更改此順序，例如針對星期幾或月份等項目，則可以指示 Power BI Desktop 依其他欄排序。 如需詳細資訊，請參閱 在 Power BI 中依另一個資料行排序一個資料行。

用地理編碼更輕鬆地建構地圖

注意

Bing 地圖用於 Power BI 即將被棄用。 我們建議使用 Azure Maps 作為 Power BI 中地理資料表示的替代方案。 你可以先選取每個 Bing Maps 視覺化項目，然後在視覺化窗格中選擇 Azure Maps 圖示來進行轉換。

Power BI 與地圖服務整合，透過地理編碼（geocoding）提供預設的地圖座標，讓你更容易製作地圖。 這些服務會利用演算法和提示來辨識正確位置，但結果可能有所不同。 為了提高正確地理編碼的機率，請使用以下建議：

當建立地圖時，您通常會想要繪製國家/地區、州/省和縣/市。 在 Power BI Desktop 中，如果你以地理名稱命名欄位，地理編碼服務能更清楚地辨識你想顯示的內容。 例如，如果你有一個像「California」和「Washington」這類的美國州名欄位，地理編碼服務可能會回傳「Washington」的位置是 Washington, DC，而不是 Washington 州。 將欄位命名為「State」可以改善地理編碼。 同樣的情況也適用於名為「國家或地區」和「城市」的欄位。

某些名稱放在多個國家/地區內容中考量時會有模稜兩可的情況。 某個國家/地區視為「州」的位置，在某些情況下可能會被視為「省」、「郡/縣市」或一些其他名稱。 你可以透過建立整合多個欄位的方式，以此來繪製資料的位置，從而提升地理編碼的準確度。 舉例來說，你可以傳遞「Wiltshire, England」而不僅僅是「Wiltshire」，來獲得更精確的地理編碼結果。

您隨時可以在 Power BI Desktop 或 Power BI 服務中提供特定經度和緯度位置。 當您這樣做時，也需要傳遞 [位置] 欄位。 否則，資料預設會進行彙總，因此緯度和經度的位置可能不符合您預期的位置。

分類地理欄位以提升地理編碼品質

另一種確保欄位正確地理編碼的方法是在資料欄位上設定資料類別（Data Category）。 在 Power BI Desktop 中，選擇想要的表格，進入欄位工具區，然後將資料類別設為地址、城市、大陸、國家/地區、郵遞區號、州或省。 這些資料類別有助於地理編碼服務正確編碼資料。 若要深入了解，您可以參考在 Power BI Desktop 中指定資料類別Specify data categories in Power BI Desktop。

用更具體的地點來改善地理編碼

有時候，連設定地圖資料類別都不夠。 你可以在 Power BI Desktop 裡用 Power Query Editor 建立一個更具體的地點，比如街道地址。 您可以使用 [新增資料行] 功能來建立自訂資料行。 然後設定期望的位置，如下所示：

= [Field1] & " " & [Field2]

接著在地圖視覺效果中使用這個產生的欄位。 此方法適用於從資料集中常見的運輸地址欄位建立街道地址。 值得注意的一點是串連僅適用於文字欄位。 如有需要，請先將街道號碼轉換成文字資料類型，再用來建立地址。

查詢階段中的直方圖

在 Power BI Desktop 中建立長條圖的方式有幾種：

最簡單的長條圖：決定哪個查詢具有您想要建立長條圖的欄位。 使用Reference選項來建立新的查詢，並命名為FieldName Histogram。 使用 [轉換] 功能區中的 [群組依據] 選項，然後選取 [資料列計數] 彙總。 確定所產生之彙總資料行的資料類型為數值。 然後在報表頁面上以視覺化方式呈現這項資料。 快速且容易建置直方圖，但當資料點很多時，這種方法不太適用，且無法在多種視覺效果上進行刷選。

定義值區以建立長條圖：決定哪個查詢具有您想要建立長條圖的欄位。 使用查詢的 [參考] 選項來建立新的查詢，並命名為 FieldName 。 現在使用規則來定義分組。 使用 [加入資料行] 功能區中的 [加入自訂資料行] 選項，建立自訂規則。 簡單的分組規則可能看起來會是以下這樣：

if([FieldName] \< 2) then "\<2 min" else
if([FieldName] \< 5) then "\<5 min" else
if([FieldName] \< 10) then "\<10 min" else
if([FieldName] \< 30) then "\<30 min" else
"longer")

確定所產生之彙總資料行的資料類型為數值。 您現在可以使用＜最簡單的長條圖＞中所述的群組依據方法來取得長條圖。 這個選項會處理更多資料點，但仍無法解決筆刷繪製的問題。

定義支援筆刷繪製的長條圖：筆刷繪製是指將視覺效果連結在一起，以便使用者選取某個視覺效果中的資料點時，報表頁面上的其他視覺效果會醒目提示或篩選與所選資料點相關的資料點。 由於您要在查詢期間操作資料，因此需要建立資料表之間的關聯性，並確保知道哪個詳細資料項目與長條圖中的值區相關，反之亦然。

在查詢中找到具有您想要建立長條圖的欄位，然後使用 [參考] 選項開始這個程序。 將新的查詢命名為 "Buckets"。 在此範例中，我們將原始查詢稱為 Details。 接下來，移除所有資料行，只保留您要用作直方圖分箱的資料行。 現在，在查詢中使用 [移除重複項目] 功能。 在您選取資料行後，可以在右鍵選單中找到這項功能，因此留在該資料行中的值即為唯一值。 您若是使用十進位數字，可以先應用定義貯體的祕訣來建立長條圖，以產生一組可以管理的貯體。 現在，檢查查詢預覽中顯示的資料。 若您發現空白值或 null，必須先修正這些問題，然後再建立關聯性。 使用這個方法時，由於需要排序，因此可能會造成問題。

注意

在建立任何視覺效果前先考慮排序次序會很有幫助。

在程序的下一個步驟中，是在 Buckets 和 Details 查詢之間定義 buckets 資料行的關聯性。 在 Power BI Desktop 中，從建模功能區選擇「管理關係」。 建立一個關係，將桶放在左側表格，詳細資料在右側表格，然後選擇用於直方圖的欄位。

最後一個步驟是建立長條圖。 從 Buckets 資料表拖曳 Bucket 欄位。 從產生的直條圖中移除預設欄位。 現在從Details資料表將直方圖欄位拖曳到同一個視覺效果中。 將欄位清單中的預設彙總方式變更為 [計數]。 結果會產生長條圖。 如果從 Details 資料表建立另一個如矩形圖的視覺效果，請選取矩形圖中的某個資料點，以查看長條圖的亮點，並顯示選定資料點相對於整個資料集趨勢的長條圖。

直方圖

在 Power BI Desktop 中，你可以用計算欄位來定義直方圖。 找出你想建立直方圖的表格和欄位。 在計算區域中，輸入下列公式：

Frequency:=COUNT(<欄名稱>)

儲存您的變更並返回報表。 將<欄位名稱>和頻率加入表格中，然後將其轉換成長條圖。 確保 <欄位名稱> 在 x 軸，計算出的欄位 Frequency 在 y 軸。

在 Power BI Desktop 中建立關聯性的祕訣和訣竅

通常當你從多個來源載入詳細資料集時，像是空值、空白值或重複值等問題會阻礙建立關聯。

讓我們看看一個範例，其中包含作用中的客戶支援請求的資料集，和另一個具有以下結構描述的工作項目資料集。

CustomerIncidents：{IncidentID、CustomerName、IssueName、OpenedDate、狀態} WorkItems：{WorkItemID、IncidentID、WorkItemName、OpenedDate、狀態、CustomerName }

當追蹤所有與特定 CustomerName 相關的事件和工作項目時，您不能僅建立這兩個資料集之間的關聯性。 有些 WorkItems 可能與 CustomerName 無關，因此該欄位會是空白或為空。 在特定的 CustomerName 之下，WorkItems 和 CustomerIncidents 中可能會有多筆記錄。

在 Power BI Desktop 中，於資料包含 Null 或空白值時建立關聯性

通常，資料集會包含具有 Null 或空白值的資料行。 這個問題在你嘗試使用關係時可能會造成問題。 你有兩個選擇來解決這些問題。

  • 移除那些包含空值或空白值的列。 可以使用 Power Query Editor 的篩選功能，或者如果你要合併查詢，可以選擇 只保留相符的資料列 選項。
  • 將空值或空白值替換成適用於關聯資料的值，通常是像「NULL」和「（Blank）」這類字串。

沒有絕對正確的方法。 在查詢階段進行篩選會移除資料列，並可能影響摘要統計資料和計算。 取代值雖然可以保留資料列，但可能會使無關的資料列在模型中顯示為相關，而導致計算不正確。 如果您採用第二個選項，請確保適時在檢視/圖表中使用篩選條件，以確保取得精確的結果。 最重要的是，評估哪些列被保留或移除，並了解對分析的整體影響。

在 Power BI Desktop 中，於資料包含重複值時建立關聯性

通常，從多個來源載入詳細資料集時，重複的資料值會使您無法建立關聯性。 你可以透過建立一個包含兩個資料集唯一值的維度表來解決這個問題。

讓我們看看一個範例，其中包含作用中的客戶支援請求的資料集，和另一個具有以下結構描述的工作項目資料集。

CustomerInicdents：{IncidentID、CustomerName、IssueName、OpenedDate、Status}WorkItems：{WorkItemID、IncidentID、WorkItemName、OpenedDate、Status、CustomerName }

當追蹤所有與特定 CustomerName 相關的事件和工作項目時，您不能僅建立這兩個資料集之間的關聯性。 有些工作項目可能與 CustomerName 無關，因此該欄位為空白或 NULL。 如果您的 CustomerNames 資料表中有任何空白值或 Null，您可能仍然無法建立關聯性。 一個客戶名稱可能會有多個工作項目和客戶事故。

若要在這種情況下建立關聯性，請先跨兩個資料集建立所有 CustomerNames 的邏輯資料集。 您可以在 Power Query 編輯器中，依下列順序建立邏輯資料集：

  1. 同時複製這兩個查詢，將第一個查詢命名為 Temp ，第二個查詢命名為 CustomerNames。
  2. 在每個查詢中，移除除 CustomerName 欄位外的所有欄位。
  3. 在每個查詢中，使用 [移除重複項目]。
  4. 在 CustomerNames 查詢中，選取功能區的 [附加] 選項，然後選取 Temp 查詢。
  5. 在 CustomerNames 查詢中，選取 [移除重複項目] 。

現在您會有一個維度資料表，可用來與 CustomerIncidents 和 WorkItems 建立關聯，其中包含這兩者的所有值。

可以協助您快速開始使用查詢編輯器的模式

查詢編輯器的功能很強大，其可以操作、成形，並清理資料，使資料就緒進行視覺化檢視或建立模型。 請注意以下幾個模式

計算結果後刪除暫存欄位

通常你需要在 Power BI Desktop 中建立一個計算，將多欄資料轉換成單一新欄。 這個計算可能相當複雜。 簡化問題的一種方法是將操作拆解成多個步驟。

  • 複製初始欄。
  • 建立臨時欄。
  • 為最終結果建立資料行。
  • 刪除暫存欄，以確保最終資料集保持整潔。

這種方法之所以有效，是因為 Power Query 編輯器會依序執行步驟。

重複或參考查詢後合併至原始查詢

有時候，計算資料集的摘要統計資料會很有幫助。 最簡單的方法是複製或參考 Power Query 編輯器中的查詢。 然後使用 Group by 來計算摘要統計資料。 摘要統計資料可協助您標準化原始資料中的資料，使資料更容易進行比較。 此功能特別適合將個別價值與整體比較。 要完成這個任務，請回到原始查詢並選擇 合併 選項。 然後合併符合適當識別項之摘要統計資料查詢中的資料。 現在您已準備好以分析需要為準來正規化資料。

第一次使用 DAX

DAX 是 Power BI Desktop 的計算公式語言， 並已針對 BI 分析最佳化。 這跟你只用標準化查詢語言（像 SQL）時可能熟悉的有點不同。 如需了解 DAX，網路上和文獻中均提供實用的資源。

Power BI 服務和 Power BI Desktop

閱讀或觀賞「如何設計令人驚豔的報表 (與儀表板)」

社群成員 Miguel Myers 是一名資料科學家暨圖表設計人員。

Screenshot showing an example Power BI report.這是顯示範例 Power BI 報表的螢幕擷取畫面。

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考慮您的受眾

哪些關鍵指標可協助您的受眾做出決策？ 報表使用的方式為何？ 哪些已了解的或文化特性的假設可能會影響設計選擇？ 哪些資訊是您的對象邁向成功所需？

你們要把報告展示在哪裡？ 如果是在大螢幕上，你可以加入更多內容。 如果讀者在平板上觀看，那麼較少的視覺化內容更易閱讀。

將故事限制在一個畫面內

每個報表頁面都應該簡單清楚地呈現故事。 是否可以避免頁面上出現滾動條？ 報表是否太雜亂無章或太複雜？ 保留所有易於閱讀和解釋的重要資訊，刪除其他所有內容。

將最重要的資訊大小調整為最大

如果你報告頁面上的文字和視覺化大小都一樣，讀者可能會難以專注於最重要的部分。 例如，卡片視覺效果是凸顯重要數字的好方法：

Screenshot showing a card visualization.顯示卡片視覺效果的螢幕擷取畫面。

但請務必提供內容脈絡

使用文字方塊和工具提示等功能，將內容脈絡加入您的視覺效果。

將最重要的資訊放在左上角

大多數人會從頭到尾閱讀，所以要把最詳細的部分放在最上面。 當你按照觀眾的閱讀方向（左至右或右至左）移動時，展示更多細節。

為資料使用正確的視覺效果，並將其格式化以方便閱讀

避免為了多樣性而使用各種視覺化。 視覺效果應該要能繪製圖片，且應該要很容易「閱讀」及解譯。 對某些資料和視覺效果而言，簡單的圖形視覺效果已經綽綽有餘。 然而，其他數據可能需要更複雜的視覺化。 務必善用標題、標籤及其他自訂選項，協助讀者。

  • 請謹慎使用會導致事實失真的圖表，例如 3D 圖表與非從零開始的圖表。 請記住，圓形的圖形會較難理解。 圓餅圖、甜甜圈圖、儀表和其他圓形圖表看起來可能很漂亮，但也許你可以用不同的視覺效果來代替。
  • 要一致使用圖表的軸向刻度、圖表的維度排序，以及圖表中維度值的顏色。
  • 請務必小心地編碼量化資料。 顯示數字時，不要超過三或四個數字。 將量值顯示為小數點前的一或兩位數，並按千或百萬進行縮放。 例如，用340萬代替3,400,000。
  • 避免混用不同層級的精確度和時間。 請確保時間框架能被充分了解。 不要將上個月的圖表與來自某年度特定月份的篩選圖表並排放置。
  • 此外，也請避免在同一個刻度尺上混合大量值和小量值，例如在折線圖或橫條圖上。 例如，一個量值可能數以百萬計，而其他量值以千為單位。 在如此大規模下，很難看出千位數的數據差異。 如果您需要混合，請選擇可使用第二個軸的視覺效果，例如組合圖。
  • 避免使用不必要的資料標籤，而造成圖表雜亂無章。 如果橫條圖中的值足夠大，通常不需顯示實際數字就能夠被理解。
  • 請注意圖表的排序方式。 如果您想要強調最高或最低數字，請依量值排序。 如果您希望在眾多類別中能夠快速找到特定分類，請按軸線排序。
  • 圓餅圖最適合具有少於八個類別的情況。 因為您無法以並排方式比較值，所以在圓形圖中比較值，會比在橫條圖和直條圖中比較值更困難。 圓形圖適於檢視部分與整體的關聯性，而不是用於部分比較。 量表圖非常適合用來在目標內容中顯示目前狀態。

如需更多針對視覺化的指引，請參閱 Power BI 中的視覺化總覽。

注意

查詢編輯器中的 Power Query 是 大小寫區分的，但 DAX 和 Power BI 引擎在資料載入前端時則不 區分大小寫 。

深入了解儀表板設計的最佳做法

幾本我們最喜愛的書籍包括：

  • Storytelling with Data，Cole Nussbaumer Knafic 著
  • Data points，Nathan Yau 著
  • The truthful Art，Alberto Cairo 著
  • Now You See It ，作者：Stephen Few
  • Envisioning Information ，作者：Edward Tufte
  • Advanced Presentations Design，Andrew Abela 著

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