《数据可视化》课件 模块二 数据处理

数据可视化模块二数据处理CONTENTS01.创建数据元素

02.转换与处理数据目

录教学目标1.了解新建度量值、新建列、新建表的方法，掌握在PowerBIDesktop中进行操作的步骤；2.掌握转换数据的方法。3.熟悉处理数据列的方法。4.了解处理数据表的方法。知识目标1.能够采用不同方法完成新建度量值、新建列和新建表的操作；2.能够运用PowerBIDesktop进行数据的转换和处理；3.能够熟练处理数据列。4.能够对数据表进行有效的处理。5.具备发现数据处理误区的能力，保证数据处理的准确性和可靠性。能力目标素质目标1.具备严谨的数据处理态度，切实注重数据的准确性和完整性；2.能够从数据中精准发现潜在的问题和价值；3.拥有创新的思维能力，探索更高效的数据处理方法和技巧；4.具备正确的数据价值观，确保数据的合理使用。项目导览任务一创建数据元素任务实施PART01活动1新建度量值为进一步优化销售策略，计算出两项关键指标：曝光至观看的转化率（以人数计）及商品点击至成交的转化率，如图1所示。直播间转化数据统计表活动1

新建度量值步骤1：打开PowerBIDesktop加载数据在PowerBIDesktop主界面中通过单击报表页的“Excel工作簿”导入“表1直播间转化数据统计表”，如图2所示。单击“加载”完成数据导入，如图3所示。活动1

新建度量值步骤2：使用DAX公式编辑器新建度量值在PowerBIDesktop主界面左侧单击表格视图按钮，将数据切换至表格视图模式。依次“表工具”-“新建度量值”按钮，在DAX公式编辑器中输入公式“曝光-观看率（人数）=DIVIDE(SUM('Sheet1'[直播间观看人数]),SUM('Sheet1'[直播间曝光人数]))”。完成新建度量值如图4所示。在报表视图中设置可视化视觉对象为“表”，将全部数据字段拖拽至“列”中，即可查看新建的“曝光-观看率（人数）”度量值，并以“百分比”格式显示如图5所示。活动1

新建度量值步骤3：利用“快度量值”按钮新建度量值进入PowerBIDesktop主界面单击“表工具-快度量值”；选择“除法”选择分子为“成交人数”，分母为“商品点击人数”，点击“添加”按钮，并在度量工具选项卡中设置名称为“商品点击-成交转化率（人数）”并以“百分比”格式显示，具体设置内容与结果如图6所示。活动2新建列步骤1：添加自定列添加在PowerBIDesktop主界面中载入表1单击“转换数据”进入PowerQuery编辑器中，单击“添加列-自定义列”如图7所示；在自定义列设置窗口新建列名为“商品单击-成交转化率（人数）”，自定义列公式为“=[成交人数]/[商品单击人数]”如图8所示。活动2新建列步骤1：添加自定列添加在新增的“商品单击-成交转化率（人数）”列头左侧单击并选中“百分比”，调整该列数据以百分比格式显示，最终结果如图9所示。活动2新建列步骤2：设置条件新建列在PowerQuery编辑器中单击“添加列”选项卡，再单击“条件列”按钮，图10所示。打开“条件列”对话框，在“新列名”文本框中输入列名，随后在对话框中根据系统提供的if函数，设置列名、运算符、值及输出数据，完成后单击“确定”按钮，如图所示11所示。活动2新建列步骤2：设置条件新建列查看添加条件列的效果。在返回至编辑器界面后，即可观察到依据先前设定的条件逻辑所计算并生成的新列，如图所示12所示。通过两种创建方式完成新建表的任务：第一种方法是手动创建表，第二种方法是使用公式创建表。活动3新建表步骤1：输入数据手动创建表在PowerBIDesktop主界面选择导入“表2”，单击完成数据源导入。单击“主页”选项卡中的“输入数据”按钮，如图13所示。创建一个3列5行的表格，在各单元格依次输入表2中数据，单击窗口加载按钮后完成表的创建，切换至表格视图查看已创建的表，如图14所示。活动3新建表步骤2：使用公式创建表打开文本资料，在PowerBIDesktop中，切换至“建模”选项卡，单击“主页”选项卡中的“新建表”按钮，如图15所示。在公式栏中输入公式“商品库存周转率数据=DATATABLE("商品名称",STRING,"库存周转率",INTEGER,{{"真皮休闲鸭舌帽",9},{"男士四季平顶帽",6},{"户外遮脸护颈防晒登山帽",3},{"网眼速干透气棒球帽",9},{"户外登山防晒手套",7}})”。切换至表格视图查看已创建的表，如图16所示。PART02知识内容一、创建数据元素的原则确保输入的数据和使用的公式准确无误，以保证后续分析结果的可靠性。准确性原则灵活选择手动创建或使用公式创建的方式，以满足多样化的分析要求。灵活性原则保持数据格式的一致性,便于数据的比较和解读。一致性原则易于维护和更新，以便随着数据的变化和分析需求的调整进行相应的修改。可维护性原则二、创建数据元素的适用场景用于对不同数据源的数据进行综合分析，通过度量值来统一计算口径。新建度量值在已有数据的基础上进行进一步的计算或标注，对原始数据进行加工处理，以满足特定的分析需求。新建列为特定的分析主题提供独立的数据表，可以更方便地进行数据管理和分析。新建表三、创建数据元素的意义通过创建数据元素，可以快速获取所需的关键指标和数据，减少手动计算和整理数据的时间。提高数据分析效率准确的度量值、丰富的列和有针对性的表可以为企业决策提供有力的数据支持。支持决策制定创建的数据元素可以更好地与PowerBI的可视化功能结合，便于理解和沟通。数据可视化根据业务的变化和发展，随时调整和扩展创建的数据元素，满足不断变化的分析需求。灵活性和可扩展性感谢观看THANKS数据可视化模块二数据处理CONTENTS01.创建数据元素

02.转换与处理数据目

录教学目标1.了解新建度量值、新建列、新建表的方法，掌握在PowerBIDesktop中进行操作的步骤；2.掌握转换数据的方法。3.熟悉处理数据列的方法。4.了解处理数据表的方法。知识目标1.能够采用不同方法完成新建度量值、新建列和新建表的操作；2.能够运用PowerBIDesktop进行数据的转换和处理；3.能够熟练处理数据列。4.能够对数据表进行有效的处理。5.具备发现数据处理误区的能力，保证数据处理的准确性和可靠性。能力目标素质目标1.具备严谨的数据处理态度，切实注重数据的准确性和完整性；2.能够从数据中精准发现潜在的问题和价值；3.拥有创新的思维能力，探索更高效的数据处理方法和技巧；4.具备正确的数据价值观，确保数据的合理使用。项目导览任务二转换与处理数据任务实施PART01活动1转换数据在PowerBIDesktop主界面中，导入“转换数据源表”，进入PowerQuery编辑器。选择商品名称列，单击“删除行”下拉框选中“删除重复项”可删除重复的第二行的“商品1”，删除后如图1所示。步骤1：重复数据去重活动1转换数据存在多余的行和列，选择Clomn6列鼠标右击单击“删除”，完成对Column6列的删除。在主页中单击“删除行”下拉框单击“删除空行”完成对第6行的删除。行和列均删除后如图2所示。步骤2：多余行列删除活动1转换数据在PowerQuery编辑器中单击“单元/元”列，在下拉框中选择“数字筛选器”，选择“大于”按钮，如图3所示。步骤3：筛选数据进入“筛选行”页面，设置大于30并点确定，如图4所示。筛选结果如图5所示。活动1转换数据在PowerQuery编辑器中，选择“销售件数占比”列，鼠标右击在下拉框中单击“百分比”按钮，完成数据类型转换，如图6所示。步骤4：数据类型转换选择“统计日期”列，鼠标右击在下拉框中单击“日期”按钮，完成数据类型转换，如图7所示。数据转换后的结果如图8所示。活动1转换数据在PowerQuery编辑器中选中“添加列-自定义列”，在自定义列窗口命名新列名称为“日期”，自定义列公式为“=Date.Day([统计日期])”，单击确认后如图9所示。步骤5：函数转换数据活动2处理数据列步骤1：添加列在PowerBIDesktop主界面中导入“转换数据源表”进入表格视图模式。依次单击“表工具-新建列”，在公式编辑栏输入公式“销售金额=[单价/元]*[销售件数]”，新建一个列名为销售金额的列，如图10所示。活动2处理数据列步骤2：重命名列鼠标双击销售金额列列头，重命名列头名称为“销售金额/元”，如图11所示。步骤3：删除列与排序列鼠标右击“商品重量”列右侧的倒三角进入下拉菜单，单击删除可完成对本列的删除。鼠标右击“销售金额/元”单击下拉菜单中的“以升序排序”可完成本列的升序排序，结果如图12所示。活动2处理数据列步骤4：分组列进入PowerQuery编辑器，单击“转换”选项卡，然后选择“分组依据”，如图13所示。完成后单击“确定”按钮。得到了一个按照商品名称分组后的新表格，如图15所示。在“分组依据”对话框中，选择“商品名称”列，“新列名”为“总销售件数”，“操作”为“求和”，并在“柱”中选择“销售件数”列，如图14所示。活动3处理数据表步骤1：反转行在PowerBIDesktop主界面中载入表4，在PowerQuery编辑器中，依次单击“转换-反转行”，该功能使最后一行显示为第一行，结果如图16所示，现商品5为第一行数据。活动3处理数据表步骤2：表格转置在PowerQuery编辑器中依次单击“转换-转置”如图17所示。将行和列进行转置，转置结果如图18所示。依次单击“转换-将第一行用作标题”，可进一步完成对表的完善如图19所示。活动3处理数据表步骤3：移动行在PowerBIDesktop主界面中选择商品名称列，依次单击“转换-移动-移到末尾”如图20所示。可将该列移动至最后一列如图21所示。PART02知识内容一、转换与数据处理的作用重复数据去重可以消除冗余信息，确保分析结果的准确性。多余行列删除能去除无关或错误的数据，提高后续分析的效率和精度。数据类型转换可以将数据调整为合适的格式，便于进行各种计算和分析操作。提升数据质量二、创建数据元素的适用场景根据特定条件提取出所需的数据子集，聚焦于关键信息进行深入分析。自定义列的创建可以根据业务需求进行灵活地计算和扩展，满足不同的分析视角。满足特定分析需求处理数据列的操作,可以调整数据的结构。分组列可以将数据按照