在 Power BI 中执行数据分析
实验室场景
在本实验室中，你将创建“销售探索”报表。
本实验室介绍如何完成以下操作：
- 创建动画散点图
- 使用视觉对象预测值
此实验室应该大约需要 30 分钟。
开始使用
若要完成本练习，请先打开 Web 浏览器并输入以下 URL 以下载 zip 文件夹：
https://github.com/MicrosoftLearning/PL-300-Microsoft-Power-BI-Data-Analyst/raw/Main/Allfiles/Labs/08-perform-data-analysis-in-power-bi-desktop/08-perform-analysis.zip
将文件夹解压缩到 C:\Users\Student\Downloads\08-perform-analysis 文件夹。
- 打开 08-Starter-Sales Analysis.pbix ** 文件。
备注**：可以通过选择“取消”* 来取消登录。 关闭所有其他信息窗口。 如果系统提示应用更改，请选择“稍后应用”**。*
创建动画散点图
在此任务中，你将创建一个可进行动画处理的散点图。
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创建新页面并将其命名为“散点图”**。
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将“散点图”视觉对象添加到报表页面，然后调整其位置和大小，使其填满整个页面。
将字段添加到“播放轴”井/区域时，可以对图表进行动画处理。**
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将以下字段添加到视觉对象井/区域中：
实验室使用速记表示法引用字段。如下所示：Reseller | Business Type。在此示例中，Reseller 是表名，Business Type 是字段名 。
- X 轴：Sales | Sales
- Y 轴：Sales | Profit Margin
- 图例：Reseller | Business Type
- 大小：Sales | Quantity
- 播放轴：Date | Quarter
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在“筛选器”窗格中，将“Product | Category”字段添加到“此页上的筛选器”井/区域中 。
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在筛选器卡中，按“自行车”进行筛选。
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若要对图表进行动画处理，请选择左下角的“播放”。
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观看从“2018 财年第一季度”到“2020 财年第四季度”的整个动画周期。
通过散点图可以同时了解多个度量值：本例中为订单数量、销售收入和利润率。
每个气泡表示一种经销商业务类型。气泡大小的变化反映了订单数量的增加或减少。 水平移动表示销售收入的增加/减少，垂直移动表示盈利率的增加/减少。
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动画效果停止时，选择某个气泡以显示其随时间变化的轨迹。
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将光标悬停在任意气泡上方以显示工具提示，该工具提示描述了经销商类型在该时间点的度量值。
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在“筛选器”窗格中，仅按“衣服”进行筛选，请注意，它会产生截然不同的结果。
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保存 Power BI Desktop 文件。
创建预测
在此任务中，创建一个预测来确定未来可能的销售收入。
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添加一个新页面，然后将该页面重命名为“预测”。
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向报表页面添加一个“折线图”视觉对象，然后调整其位置和大小，使其填满整个页面。
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将以下字段添加到视觉对象井/区域中：
- X 轴：Date | Date
- Y 轴：Sales | Sales
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在“筛选器”窗格中，将“Date | Year”字段添加到“此页上的筛选器”井/区域中 。
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在筛选器卡中，按两个年份进行筛选：2019 财年和 2020 财年。
按时间线进行预测时，需要至少两个周期（年）的数据才能生成准确稳定的预测。
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将“Product | Category”字段也添加到“此页上的筛选器”井/区域中，并按“自行车”进行筛选 。
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若要添加预测，请在“可视化效果”窗格下选择“分析”窗格。
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展开“预测”部分。
如果“预测”部分不可用，可能是因为未正确配置该视觉对象。仅当满足以下两个条件时，才能进行预测：轴有一个日期类型的字段，并且只有一个值字段。**
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将“预测”选项设置为“启用” 。
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配置以下预测属性，然后选择“应用”：
- 单位：月
- 预测时长：1 个月
- 季节性：365
- 置信区间：80%
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在该折线图视觉对象中，你会发现预测在历史数据的基础上延长了一个月。
灰色区域表示置信度。置信度越广，预测可能越不稳定，因此准确性就越差。
当你知道周期的长度（本例中为每年）时，应输入季节性点。有时可能是每周 (7) 或每月 (30)。
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在“筛选器”窗格中，仅按“衣服”进行筛选，请注意，它会产生不同的结果。