Power BI出租车行驶数据可视化

兄弟们,好久不见,我又回来了

1. 出租车行驶轨迹数据集解析

已知一个城市,我们将其划分为10*10的网络区域,每一个小方格就代表一个物理节点。即可得以下基本信息:

物理节点个数:100
网络弧个数:100*99 / 2 = 4950
根据出租车历史数据,可得每条网络弧的行驶时间,并且以10分钟为一个时间单位(period

2. 数据可视化目的

本次数据可视化主要目的分为以下几个:

  • 统计每个period对应的网络弧的个数
  • 分析数据部分的规律及得到相关管理启示

数据可视化体现:

  • 表格
  • 条形图
  • 饼状图

3. 数据可视化步骤

去年年初在实习的时候接触到Power BI,个人感觉特别好用,接下来的步骤我会尽可能详细讲解。
首先给大家看下原始数据集:
Power BI出租车行驶数据可视化_第1张图片

  • step1:在Power BI Desktop中导入原始数据集
    主页—>获取数据—>Excel(根据自己数据集的文件格式进行相应选择)
    Power BI出租车行驶数据可视化_第2张图片
    导入以后,我们重点关注右边的字段区域可视化区域
    Power BI出租车行驶数据可视化_第3张图片

接下来看下这里的轴和值分别代表什么意思?
: 统计图表的横轴字段,在这里代表Period
: 统计图表的纵轴字段,在这里代表每个period的计数

  • step2:可视化字字段选择和处理
    Power BI出租车行驶数据可视化_第4张图片
    拖动过来以后,千万别忘了值为period统计值-计数
    Power BI出租车行驶数据可视化_第5张图片
  • 选择合适的可视化图表
    嘿嘿,在这里我采用最常用的频数统计图表-条形图
    Power BI出租车行驶数据可视化_第6张图片
    得到下图统计结果:
    Power BI出租车行驶数据可视化_第7张图片
    为了比较不同period对应的网络弧数量占比情况,我们可以采用饼图:
    Power BI出租车行驶数据可视化_第8张图片
    简单的一个数据可视化过程就完成了

4. 数据结果总结

  • 行驶时间period为2的网络弧数量最多
  • 行驶时间period为1和3的网络弧数量相近

下期更精彩,我还会回来的

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