Grafici a cascata in Power BI
SI APPLICA A: Power BI Desktop Servizio Power BI
I grafici a cascata mostrano il totale aggiornato ogni volta che Power BI aggiunge e sottrae valori. Questi grafici sono utili per comprendere in che modo un valore iniziale (ad esempio, il reddito netto) è interessato da una serie di modifiche positive e negative.
Ogni misura di modifica è una colonna del grafico. Le colonne sono contraddistinte dal colore per poter notare rapidamente gli aumenti e le diminuzioni tra i dati.
Le colonne di valori iniziali e finali vengono spesso configurate per iniziare sempre dall'asse orizzontale. I valori intermedi sono colonne mobili. Un punto iniziale per una colonna intermedia può essere sull'asse orizzontale o su un altro asse parallelo all'asse principale.
La posizione delle colonne intermedie può variare tra i valori iniziali e finali. La vista risultante crea un'immagine simile a un'onda concava o convessa o a cascata casuale. I grafici a cascata sono spesso denominati grafici a ponte.
Quando usare grafici a cascata
I grafici a cascata sono un'ottima scelta per molti scenari:
Rappresenta le modifiche per una misura nel tempo, per una serie o per categorie diverse.
Controllare le modifiche principali che contribuiscono a un valore totale.
Rappresentare graficamente il profitto annuo di un'azienda mostrando le varie fonti di ricavi e calcolare il profitto (o la perdita) totale.
Illustrare il numero di dipendenti iniziale e finale dell'azienda in un anno.
Visualizzare la quantità di denaro incassata e spesa ogni mese e il saldo corrente per il proprio conto.
Nota
Se si vuole condividere il report con un collega, è necessario avere entrambi le licenze di Power BI Pro individuali. Se entrambe le parti non hanno licenze individuali di Power BI Pro, il report deve essere salvato nella capacità Premium per abilitare la condivisione. Per altre informazioni, vedere Condivisione di report.
Quando si vogliono visualizzare i passaggi e le relazioni dei processi aziendali.
Quando si vuole monitorare e controllare la qualità dei dati.
Quando si vuole visualizzare e tenere traccia dello stato di avanzamento dei passaggi del progetto.
Per analizzare i difetti dei dati e identificarne le cause.
Per comprendere i lavori dell'organizzazione e le connessioni tra i reparti.
Prerequisiti
Esaminare i prerequisiti seguenti per l'uso di grafici a cascata in Power BI Desktop o nel servizio Power BI.
Questa esercitazione usa il file PBIX Retail Analysis Sample.
Scaricare il file PBIX Retail Analysis Sample sul desktop.
In Power BI Desktop selezionare File>Apri report.
Individuare il file PBIX Retail Analysis Sample e selezionarlo, quindi selezionare Apri.
Il file PBIX Retail Analysis Sample viene aperto in visualizzazione report.
Nella parte inferiore selezionare il simbolo del segno più verde per aggiungere una nuova pagina al report.
Creare un grafico a cascata
La procedura seguente crea un grafico a cascata per visualizzare la varianza delle vendite (confronto tra vendite stimate ed effettive) per mese.
Nel riquadro Dati espandere Sales e selezionare la casella di controllo Total Sales Variance. Per impostazione predefinita, Power BI presenta i dati in un istogramma a colonne raggruppate.
Questa azione configura i dati Total Sales Variance come asse Y per il grafico nel riquadro Visualizzazioni.
Per convertire la visualizzazione in un grafico a cascata, selezionare Grafico a cascata nel riquadro Visualizzazioni.
Questa azione espone le sezioni Categoria e Scomposizione nel riquadro Visualizzazioni.
Nel riquadro Dati espandere Time e selezionare la casella di controllo FiscalMonth.
Power BI aggiorna il grafico a cascata con i dati nella categoria FiscalMonth. La visualizzazione iniziale dei dati della categoria mostra i valori in ordine crescente.
Ordinare il grafico a cascata
Quando Power BI crea il grafico a cascata, i dati vengono visualizzati in ordine crescente o cronologico per la categoria. In questo esempio i dati vengono ordinati in base al mese in ordine crescente, da gennaio ad agosto, per la categoria FiscalMonth.
È possibile modificare l'ordinamento per visualizzare prospettive diverse dei dati.
Nel grafico Total Sales Variance selezionare Altre opzioni (...)>Asse ordinamento>FiscalMonth.
Questa azione modifica l'ordinamento della categoria FiscalMonth in decrescente per mese. Si noti che agosto ha la varianza più grande e gennaio ha la varianza più piccola.
Aprire il menu Altre opzioni (...)>Ordina asse.
Si noti il segno di spunta accanto a FiscalMonth e Ordinamento decrescente. Accanto alle opzioni rappresentate nella visualizzazione del grafico viene visualizzato un segno di spunta.
Nel menu Altre opzioni (...)>Ordinamento asse selezionare Total Sales Variance.
Questa azione modifica l'ordinamento dalla categoria FiscalMonth alla Total Sales Variance. Il grafico viene aggiornato per visualizzare i dati Total Sales Variance in ordine decrescente. In questa vista, il mese di marzo ha la varianza positiva più grande e luglio ha la varianza negativa più grande.
Nel menu Altre opzioni (...)>Ordinamento asse modificare l'ordinamento in FiscalMonth e Ordinamento crescente.
Esplorare il grafico a cascata
Verranno ora esaminati più in dettaglio i dati per vedere cosa contribuisce maggiormente alle modifiche da mese al mese.
Nel riquadro Dati espandere Store e selezionare la casella di controllo Territory.
Questa azione aggiunge un campo Scomposizione corrispondente nel riquadro Visualizzazioni.
Espandere la larghezza del grafico a cascata per visualizzare altri dati.
Power BI usa il valore Territory nella sezione Breakdown per aggiungere altri dati alla visualizzazione. Il grafico include ora i primi cinque territori che contribuiscono agli aumenti o alle diminuzioni per ogni mese fiscale. Si noti che il mese di febbraio include ora sei punti dati anziché solo uno.
Si supponga di essere interessati solo ai primi due. È possibile configurare il grafico per evidenziare tali informazioni.
Nel riquadro Visualizzazioni> Formato oggetto visivo selezionare Scomposizionee impostare il valore massimo di scomposizione su 2.
Il grafico aggiornato rivela che Ohio (OH) e Pennsylvania (PA) sono i due territori che contribuiscono maggiormente agli aumenti e alle diminuzioni.
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