Excel Data Analysis 简明教程
Exploring Data with Power View Multiples
倍数,也称为格子图,是一系列具有相同 X 和 Y 轴的图表。可以将倍数并排放置,以便轻松比较许多不同的值。
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可以具有折线图、饼图、条形图和柱状图作为倍数。
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可以水平或垂直地排列倍数。
Line Charts as Multiples
你可能希望按各个区域每年显示奖牌数。首先,需要有年字段。为了获得此字段,需要有如下所示的计算列:
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单击数据模型的数据视图(在 PowerPivot 窗口中)中的 Medals 标签。
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单击带有标题添加列的最右列中的第一个单元格。
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在公式栏中键入 =YEAR ([Edition]) 并按 Enter。
使用对应于 Edition 列中 Year 值的值创建一个带有标题 CalculatedColumn1 的新列。
单击标题并将其重命名为 Year。
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关闭 PowerPivot 窗口。数据模型得到更新。新的字段 - ∑ Year 出现在 Power View 字段列表中。
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通过拖动字段在 Power View 中创建一个表格,并包含字段 NOC_CountryRegion、年份和奖牌数。
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在 Power View 中将表格转换为折线图。
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移除字段 NOC_CountryRegion。出现带有按年份排列的奖牌数的折线图。
正如你所观察到的,Year 在 POWER VIEW 字段列表中的 AXIS 区域中,而奖牌数在 ∑ VALUES 区域中。在折线图中,Year 值在 X 轴上,奖牌数在 Y 轴上。
现在,可以创建带有折线图的倍数可视化,如下所示:
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将字段 NOC_CountryRegion 拖动到 POWER VIEW 字段列表中的垂直倍数区域中。
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单击功能区的布局标签。
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单击倍数组中的网格高度。
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单击下拉列表中的值。
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单击“倍数”组中的“网格宽度”。
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单击下拉列表中的一个值。
您将得到一个倍数可视化,其中折线图被安排为一个网格,每条折线图代表一个国家(NOC_CountryRegion)。
Vertical Multiples
您知道,您已经将“NOC_CountryRegion”字段放在“垂直倍数”区域中。因此,您已经得到的可视化是垂直倍数可视化。您可以在上面的图表中观察到以下内容。
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每种类型一条折线图,该类型放在“垂直倍数”区域中,在本例中是国家。
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所选择的网格高度和网格宽度决定了倍数的行数和列数。
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所有倍数共享的 x 轴。
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倍数的每行都有类似的 y 轴。
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右侧有一个垂直滚动条,可用于向上或向下拖动折线图的行,以便使其他折线图可见。
Horizontal Multiples
您还可以如下获得水平倍数的倍数可视化 -
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将字段“NOC_CountryRegion”拖动到“垂直倍数”区域。
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单击功能区上的“布局”选项卡。
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在“倍数”组中选择网格高度和网格宽度的值。
您将得到如下所示的水平倍数可视化 -
您可以在上面的图表中观察到以下内容 -
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每种类型一条折线图,该类型放在“水平倍数”区域中,在本例中是国家。
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您所选择的网格高度决定了折线图的高度,与垂直倍数中的折线图行数不同。换句话说,有一行折线图,其高度由选择的网格高度决定。
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您所选择的网格宽度决定了行中折线图的列数。
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所有倍数共享的 x 轴。
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所有倍数都使用相同的 y 轴。
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x 轴下方底部的水平滚动条可用于将折线图行拖动到左边和右边,从而使其他折线图可见。
Pie Charts as Multiples
如果你想在倍数中探索/可视化多个类别,饼图是一种选择。假设你想探索每个国家的奖牌类型获得的奖牌数。按以下步骤操作:
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Click the Design tab.
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从其他图表下的下拉菜单中选择饼图。
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将“奖牌”拖动到 SLICES 区域。
你会得到带有饼图的水平倍数可视化,因为你在 HORIZONTAL MULTIPLES 区域有 NOC_CountryRegion 字段。
正如你观察到的,每个国家/地区的奖牌数都以饼状图的形式显示,饼状图的切片代表了奖牌类型,颜色如图例所示。
假设你想突出显示所有国家的金牌数。你可以按以下步骤一次性完成:
单击其中一个饼图的蓝色切片(根据图例,蓝色代表金牌)。在所有饼图中,只有蓝色切片高亮显示,其他切片显示为灰色。
正如你观察到的,这提供了一种快速探索和比较各国金牌数的方法。
你可能希望在可视化中显示更多数量的饼图。你可以通过简单地切换到垂直倍数可视化并为网格高度和网格宽度选择正确的值来实现此目的,以获得正确的显示效果。
单击其中一个饼图上的蓝色切片。所有饼图中的蓝色切片都高亮显示,以便你比较各国金牌数。
Bar Charts as Multiples
你也可以为倍数可视化选择条形图。
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切换到堆积条形图可视化。
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调整网格高度和网格宽度以正确显示条形图。
使用网格高度为 6 和网格宽度为 2,你将获得:
你也可以为此可视化选择聚类条形图。