DAVIS-BI
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Power BI: R可视化的交互实践

(本文将会讲解利用DAX度量值驱动R可视化的方法, 将会同时涉及DAX以及R语言相关知识)

前述

微软Power BI自2015年发布以来, 随着其Desktop软件每个月的频繁更新以及AppSource第三方可视化控件的不断完善, 其可视化能力已今非昔比, 然而用户的需求总是更高一丈, 比如, 如何才能在图表中绘制自定义标记, 辅助线或实现一些较为不规则的显示效果呢? 显然, 这种需求的自定义化的程度太高, 微软不可能为每一种自定义效果都开发一套可视化, 因此在2017年一个十分明智的方案: R Visual 被加入到了Power BI, 这允许用户能够在Power BI使用R语言进行绘图, 尤其是R语言包含了多种受支持且功能强大的开源包(如ggplot2), 因此只要用户拥有一定的R编程基础,就能在Power BI绘制出任何类型的高度定制化图表(随后,微软还为Power BI加入了Python可视化) 然而可惜的是, 利用该功能的用户并不多, 一方面由于R视觉对象本身的局限性, 比如不支持工具提示, 在发布到Web的报表以及本地部署的报表中不受支持, 另一方面则是多数Power BI用户对该功能缺乏了解, 或是低估了R可视化赋予报表的强大能力.

Power BI: R可视化的交互实践_第1张图片

效果

本文将以此前发布的文章《Power BI: 关于钻取, 书签与按键》中的蜡烛图为例, 分三大步骤:

  1. 实现绘制蜡烛图,网格线以及坐标轴 (R语言熟练者可跳过)
  2. 在图中添加自定义辅助线或标记 (R语言熟练者可跳过)
  3. 结合DAX, 实现用切片器控制R可视化, 实现深度交互(R+DAX 本文重点)

（注：关于蜡烛图，我开发了专门的可

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