Power BI Dashboard - Opprette Dashboard i Power BI fra en rapport

Denne bloggen vil introdusere deg for Power BI-dashbordet. Du lærer hvordan du lager et dashbord i power bi og bruker det for å få forretningsinnsikt.

Velkommen til den andre bloggen i denne Power BI-bloggserien. Denne bloggen vil fokusere på Power BI Dashboard. Jeg vil snakke om hvordan du lager et dashbord og bruker det til bedre datainnsikt. I tilfelle dere er nye i Power BI og ønsker å få litt innsikt i Power BI, kan du gå gjennom min som vil hjelpe deg å forstå og komme i gang med Power BI.

Hvis du lurer på hva som egentlig skal til for å bli BI-utvikler? Du kan sjekke ut kuratert av bransjeeksperter før du fortsetter med bloggen.



Så la oss komme i gang med denne Power BI-dashbordbloggen i følgende sekvens:

  1. Hva er Power BI?
  2. Rapporter i Power BI
  3. Power BI Dashboard
  4. Dashboards Vs Reports
  5. Opprette dashbord i Power BI

Før vi forstår viktigheten av Power BI-dashbordet i , la oss raskt se på hva som er Power BI.

Hva er Power BI?

Power BI er en forretningsanalysetjeneste levert av Microsoft. Det gir interaktive visualiseringer med selvbetjenings-BI-funksjoner. Sluttbrukere kan lage rapporter og dashboards alene. Dette betyr at de ikke trenger å være avhengige av informasjonsteknologipersonell eller databaseadministratorer.

Power BI gir deg også skybaserte BI-tjenester, kjent som “Power BI Services”, sammen med et skrivebordsbasert grensesnitt kalt “Power BI desktop”. Det tilbyr datalagerfunksjoner, inkludert dataklargjøring, datagjenkjenning og interaktive dashboards. I mars 2016 ga Microsoft ut en tilleggstjeneste kalt Power BI Embeddedpå Azure Cloud-plattformen. Bruker det,man kan levere rapporter, analysere data enkelt og utføre forskjellige ETL-operasjoner med Power BI.

Power BI-gateways lar deg koble SQL Server-databaser, Analytical Services og mange andre datakilder til dashbordene dine. Rapporteringsportaler bygger inn Power BI-rapporter og dashboards for å gi deg en enhetlig opplevelse.

Alt dette mens jeg har brukt begrepene 'rapporter' og 'dashboards' ganske mange ganger.La oss prøve å forstå disse vilkårene en etter en i neste del av denne Power BI-dashbordbloggen.

Rapporter i Power BI

En Power BI-rapport er ingenting annet enn et perspektiv med flere perspektiver i et datasett med visualiseringer som representerer forskjellige funn og innsikt fra datasettet. En rapport kan være en enkelt visualisering eller sider fulle av visualiseringer.

Visualiseringer kan festes til dashbord, og hvis du velger den festede visualiseringen, vil den åpne rapporten der den ble festet. Et viktig poeng å huske er at rapporter er basert på et enkelt datasett.

Visualiseringene i en rapport representerer en klump med informasjon. Disse visualiseringene er ikke statiske. Du har muligheten til å legge til og fjerne data, endre visualiseringstyper og bruke filtre i din søken for å oppdage innsikt og se etter svar. Som et dashbord er en rapport svært interaktiv, kan tilpasses og visualiseringene oppdateres når de underliggende dataene endres.

Bildet nedenfor viser hvordan en prøverapport ser ut.

Rapport - Power BI dashbord - edureka Power BI Dashboard

Et Power BI-dashbord er en enkelt side, ofte kalt et lerret, som bruker visualiseringer for å fortelle en historie. Fordi det er begrenset til en side, inneholder et godt designet dashbord bare de viktigste elementene i historien.

Visualiseringene som er synlige på dashbordet er kjent som fliser. Disse flisene er festet til dashbordet fra rapporter.Visualiseringene på et dashbord kommer fra rapporter, og hver rapport er basert på ett datasett. En måte å se på et dashbord er faktisk å betrakte det som et inngangspunkt i de underliggende rapportene og datasettene. Å velge en visualisering fører deg til rapporten (og datasettet) som ble brukt til å opprette den.

Dashboards er en fantastisk måte å overvåke virksomheten din, å lete etter svar og se de viktigste beregningene dine med et øyeblikk. Visualiseringene på et dashbord kan komme fra ett eller flere underliggende datasett, og fra en eller flere underliggende rapporter. Et dashbord kombinerer lokale og skyfødte data, og gir et samlet bilde uansett hvor dataene ligger.

Et dashbord er ikke bare et pent bilde, det er veldig interaktivt og kan tilpasses. Brikkene oppdateres når de underliggende dataene endres.

Folk forveksler ofte dashbord med rapporter, siden dette også er lerret fylt med visualiseringer. Men det er noen store forskjeller.La oss se på disse forskjellene ved hjelp av følgende tabell.

Dashboards vs Rapporter

Evne Dashboards Rapporter
SiderEn sideÉn eller flere sider
DatakilderÉn eller flere rapporter og datasett prdashbordEt enkelt datasett per rapport
Tilgjengelig i Power BI DesktopNeiJa, kan opprette og vise rapporter i Desktop
PinningKan bare feste eksisterende visualiseringer (fliser) fra gjeldende dashbord til andre dashbordKan feste visualiseringer (som fliser) til noen av dashbordene dine. Kan feste hele rapportsider til noen av dashbordene dine.
AbonnereKan ikke abonnere på et dashbordKan abonnere på rapportsider
FiltreringKan ikke filtrere eller skiveMange forskjellige måter å filtrere, markere og skære
Angi varslerNeiJa
Endre / endre visualiseringstypeNei. Hvis en rapporteier endrer visualiseringstypen i rapporten, oppdateres ikke den festede visualiseringen på dashbordetJa

Bli PowerBI-sertifisert i dag '

Opprette dashbord i Power BI

Bruken av Power BI-dashbordet kan forstås best med et eksempel der datasettet har forskjellige datatyper, som hver har potensial til å avsløre verdifull forretningsinnsikt. La oss vurdere et bruksområde for en supermarked hvor du låser opp innsikt fra data rundt regionalt salg, individuelle butikkoverføringer, produktkategorier, forbrukersegmenter, salgstall, rabattmarginer og fortjeneste.

Hvis du vurderer brukssaken ovenfor fra et forretningsperspektiv, vil du ha svar på følgende punkter:

  • Hvilken region er mer innbringende enn andre
  • Hvilke kundesegmenter du skal fokusere på
  • Finne segmenter for å redusere investeringer.

For å oppnå innsikt for ovennevnte punkter vil du bli bedt om å behandle data på en annen måte, målet er å forbedre forretningsproduktivitet og lønnsomhet. La oss nå prøve å forstå hvilken innsikt vi kan få med superstoredatasett: -

  1. Superbutikkens samlede salg og ytelse: Det første logiske trinnet er å få en ide om superbutikkens ytelse over tid. For dette trenger vi data rundt salg fra forskjellige regioner kvartalsvis. Vi må også forstå hvilken region som er mer lønnsom eller tapstapende sammenlignet med andre regioner.
  2. Ytelsen til forskjellige stater: Etter å ha fått regionmessig innsikt i fortjeneste og tap, kan vi skape et spredningsplott av ‘Salg vs fortjeneste’ på statlig og regionalt nivå med salg og fortjeneste som henholdsvis X- og Y-aksen. Disse tilstandene kan kartlegges for å forstå forskjellige scenarier. For eksempel kan en bedrift ta en beslutning om å investere mer i en stat som har mindre salg, men høyere fortjeneste. En annen stat kan ende opp med å heve et rødt flagg hvis salget er høyere, men fortjenesten synker.
  3. Ytelsen til forskjellige kundesegmenter: Det er også viktig for virksomheten å vite hvilket kundesegment som driver salg og fortjeneste i forskjellige regioner. For eksempel kan et sektordiagram med utsikt over kundesegmenter og salg / fortjeneste hjelpe virksomheten med å formulere fremtidige strategier - hvilket segment som skal være det primære fokusområdet, for eksempel kan B2B-forbrukersegment føre til maksimal fortjeneste med veldig mindre salgstall– Det er klart at det er en enorm mulighet til å utvide B2B-segmentet i denne regionen.
  4. Inntektsgenerering etter kategori: Innenfor bestemte regioner og kundesegmenter kan vi få data rundt spesifikke produktkategorier og hvordan de sammenlignes (når det gjelder salg og fortjeneste) med hverandre. Hvis kjøkkenapparater gir bedre fortjeneste enn rengjøringsutstyr, er det en verdifull innsikt som kan påvirke fremtidige planer.

Så la oss gå videre og se om vi kan visualisere disse dataene bedre ved hjelp av Power BI-dashbordet. Men før det ville jeg lage en rapport med alle visualiseringene, slik at jeg kan feste visualiseringene på dashbordet. Hvis du ønsker å lage disse rapportene med meg, kan du klikke på dette lenke for å laste ned Power BI desktop, et grensesnitt som vi skal bruke for visualisering.

Så la oss komme i gang da, skal vi?

Bildet nedenfor viser hvordan Power BI desktop-grensesnittet ser ut. Vi har tre faner i venstre hjørne av grensesnittet. Den første fanen er rapportfanen, som er synlig som standard, og vi skal bruke den til å lage rapporter. Neste er datafanen som brukes til å se de importerte datasettene. Den siste fanen er forholdsfanen som gir deg forholdet mellom forskjellige variabler i et datasett, hvis de er veldefinerte.

Du kan enkelt importere datasett til Power BI. Dette kan gjøres ved å klikke på Få data kategorien. Vi har Visualiseringer i høyre hjørne av skjermen. Alle de forskjellige typer visualiseringer som er oppført under den, kan brukes til å oppfylle dine krav. Det er en Enger kategorien ved siden av V isualiseringer kategorien som gir deg alle feltene som datasettet ditt har.

Jeg har gått videre og importert Superstore-datasettet. Du kan bruke dette lenke for å laste ned datasettet. Når du har importert datasettet, vil grensesnittet gi deg muligheten til å laste inn eller redigere dataene slik det er synlig i bildet nedenfor.

Når vi har importert datasettet, er det greit å fortsette og visualisere data. Med Power BI er alt du trenger å gjøre å velge visualiseringene og dra de nødvendige feltene og slipp dem på visualiseringsmalen for å se dem. Se bildet nedenfor. Jeg har valgt en kartrepresentasjon og har dratt tilstandsfeltet og sluppet det på kartet.

Målet mitt var å få deg til å forstå disse grunnleggende om Power BIs grensesnitt. Jeg tror de var ganske enkle å forstå. Så la oss fortsette med brukssaken og prøve å visualisere data som diskutert tidligere.

Samlet salg og fortjeneste

Som du kan se på skjermbildet nedenfor, har jeg brukt kartrepresentasjonen og gitt den 'state' og 'profit' felt som input. Visualiseringen gir oss statsvise ‘profittledere’, som er representert av større bobler.

Du kan fortsette og lagre denne visualiseringen eller til og med publisere den med en gang. Jeg vil i stedet legge til en ekstra side for alle individuelle visualiseringer og deretter publisere den komplette rapporten. Dette vil gjøre det enkelt å feste disse visualiseringene til Power BI-dashbordet og også forhindre deg i å tette en enkelt side med flere visualiseringer.

Dette kan gjøres enkelt, bare klikk på plusstegnet på venstre side nederst på skjermen, og den nye siden blir lagt til. Jeg vil gjøre det og også lage neste visualisering.

Jeg har valgt et linjediagram for å visualisere feltene 'fortjeneste', 'salg' og 'bestillingsdato'. Når visualiseringen ble opprettet, endret jeg representasjonens tidslinje fra 'årlig' til 'kvartalsvis', noe som kan gjøres ved å klikke på navigasjonen tilgjengelig øverst til høyre på skjermen. Se bildet nedenfor for det samme.

Det er synlig på bildet ovenfor at salget har økt etter andre kvartal. Disse visualiseringene er interaktive. Hvis du beveger musepekeren på grafen, vil den vise statistikk slik den er synlig i bildet over.

når du skal bruke dette i java

Ytelse av forskjellige stater

I den følgende visualiseringen har jeg laget et scatter-plot med X-aksen som salg og Y-aksen som fortjeneste. Jeg har valgt sum som samlet for både salgs- og fortjenesteakse.

Denne visualiseringen kan hjelpe oss med å dele statene i tre forretningsstrategiske satsingsområder - Beholde, utvikle og avhende. Statene øverst til høyre med høyt salg og fortjeneste er for tiden i en god posisjon, og virksomheten vil ønske å beholde dette i den kommende fremtiden. Stater til høyre for medianlinjen kan betraktes som en mulighet av virksomheten der økningen i salg vil bidra til å øke bedriftens fortjeneste - Utvikle strategi. Og til slutt er statene med lavt salg og lavt overskudd eller høyere salg, men lavt overskudd, definitivt ikke områdene der virksomheten bør fokusere på å selge pengene. Dette hjelper tungt i formuleringen av forretningsstrategier.

Bildet nedenfor viser spredningsdiagrammet.

Ytelse på forskjellige kundesegmenter

Med en synlighet på region- og statsnivå kan vi nå se på hvilket forbrukersegment som driver salg og fortjeneste og identifisere hvilke segment å fokusere på (blant kunder, bedrifter og hjemmekontorer).

For eksempel kan vi se at i sentralregionen, selv om forbrukersegmentet bidrar til 50% av salget, har det en lav fortjenesteandel. Imidlertid har bedriftssegmentet en mye høyere profittandel med lavere salgsbidrag. Definitivt bør virksomheten fokusere på å øke bedriftens salgsbidrag som kan påvirke lønnsomheten for virksomheten.

Inntektsgenerering etter kategori

Det neste logiske trinnet er å få innsikt på produktkategorinivå. Vi kan forstå hvilket produkt som har høyere salg og fortjeneste i en bestemt region og et forbrukersegment. Eller hvordan de forskjellige produktkategoriene har prestert når det gjelder salg og fortjeneste.

I Power BI kan du legge til flere filtre i dataene dine for å få den nøyaktige innsikten du ønsker. Du kan klikke på alternativet drill ned tilgjengelig øverst til venstre i visualiseringen for å endre representasjon av data. For vårt datasett for superbutikker kan du bruke alternativet drill ned for å se salg etter stat, kategori og underkategori for å dekke dine behov.

Bli PowerBI-sertifisert i dag '

Nå har vi dekket det grunnleggende om datavisualisering med Power BI. Det er så mange flere innsikter som kan låses opp fra dataene vi har. Jeg oppfordrer deg til å fortsette og prøve andre visualiseringer, dette kan bidra til å låse opp den innsikten jeg kanskje har savnet.

Når det gjelder denne Power BI-dashbordbloggen, la oss nå lagre denne filen og opprette et dashbord. Det første trinnet er å lagre arbeidet vårt som en rapport. Jeg har gjort akkurat det i neste bilde.

Når du har lagret filen, bør du fortsette og publisere rapporten.De publisere alternativet er tilgjengelig øverst til høyre på skjermen. Se bildet nedenfor.

Når du har publisert bloggen, får du en popup med en lenke. Hvis du klikker på lenken, vil den omdirigere deg til en webside med rapporten din publisert til nettet.

Bildet nedenfor viser en publisert rapport.

Du kan feste grafikk fra rapporten til et dashbord. Først må du velge et visuelt. Når du har gjort det, klikker du på pin visuelt symbol for å feste det visuelle til dashbordet. Se bildet nedenfor.

Når du klikker på alternativet pin visuelt, åpnes følgende fane. Du kan feste det visuelle til et eksisterende dashbord eller opprette et nytt dashbord. Jeg har opprettet et nytt dashbord og festet det visuelle til det.

Bildet nedenfor viser hvordan en visualisering ser ut på et dashbord når du har festet den.

Nå vil jeg fortsette og legge til alle bildene vi har laget på dashbordet. Se bildet nedenfor. Du kan endre størrelse på og justere grafikken på dashbordet for å oppfylle dine krav.

Et Power BI-dashbord gir deg følgende funksjoner:

  • Legg til fliser
  • Bruksmålinger
  • Se relatert innhold
  • Sett som omtalt
  • Abonnere
  • Dele
  • Utsikt
  • Bruk Power BI Q&A for å stille et spørsmål.

La oss se disse funksjonene i Power BI-dashbordet en etter en:

Du kan legge til en flis i det eksisterende dashbordet. Flisen kan være et bilde, nettinnhold, tekstboks eller en video.

De Dashboard Usage Metrics gir deg informasjon som visninger per dag, totale delinger osv. Se bildet nedenfor.

Du kan stille dashbordet ditt som omtalt, abonnere på relaterte dashbord for oppdateringer og til og med dele dashbordet ditt. For å dele dashbordet kan du klikke på dele alternativet og skriv inn mottakerens e-post-ID. Jeg har gått videre og delt dashbordet. Se bildet nedenfor.

Med Power BISpørsmål og svar (spørsmål og svar), dukan stille spørsmål og få øyeblikkelige svar med naturlige språkforespørsler. Bare skriv inn spørsmålet eller nøkkelordet ditt ‘Still et spørsmål om dataene dine ' i øvre venstre hjørne, så får du svaret. Imidlertid bør nøkkelordet du skriver være til stede i datasettet. Bildet nedenfor viser salg i Chicago etter fortjeneste.

Abonner på youtube-kanalen vår for å få nye oppdateringer ..!

Så dette bringer oss til slutten av denne bloggen. Jeg håper du likte denne Power BI-dashbordbloggen. Hvis du vil vite de grunnleggende konseptene i Power BI, kan du henvise til meg blogg videre .

Hvis du ønsker å lære Power BI og bygge en karriere innen datavisualisering eller BI, kan du sjekke ut vår som kommer med instruktørledet live-opplæring og reell prosjektopplevelse. Denne opplæringen vil hjelpe deg å forstå Power BI i dybden og hjelpe deg med å mestre emnet.

Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.