1. Гістограми (bar charts)

Опис: використовуються для порівняння кількості, обсягу та інших величин між різними категоріями.

Застосування: дозволяють легко ідентифікувати, які категорії мають найвищі або найнижчі показники. Наприклад, продажі по регіонах

2. Лінійні графіки (line charts)

Опис: використовуються для відображення змін або тенденцій даних протягом часу.

Застосування: візуалізації ключових трендів, як-от зростання доходів компанії або зміни цін на товари за певний період.

3. Кругові діаграми (pie charts) та кільцеві діаграми (doughnut harts)

Опис: використовують для демонстрації пропорційних співвідношень між кількома категоріями у сукупному обсязі даних. 

Застосування: ефективні для візуалізації ринкових часток, розподілу бюджету чи клієнтської бази за різними сегментами.

4. Теплові карти (heat maps)

Опис: демонструють інтенсивність даних за допомогою кольорів, дозволяючи швидко виявити "гарячі точки" у наборах даних. 

Застосування: підходять для аналізу результатів,  розподілених за часом або географією, наприклад, аналіз задоволеності клієнтів у різних регіонах.

5. Діаграми областей (area charts)

Опис: схожі на лінійні графіки, але між лінією й основою графіка знаходиться зафарбована область.

Застосування: демонструють величину зміни з часом, за рахунок чого можна візуально її оцінити. Наприклад, відображення на такій діаграмі даних про прибуток протягом певного часу, дозволяє оцінити загальний прибуток. 

6. Картки (cards)

Опис: це простий візуальний елемент, що показує одне ключове значення, яке може бути доповнене назвою або іншими текстовими анотаціями.

Застосування: інколи це число є найважливішим для відображення на інформаційній панелі. Наприклад, загальний обсяг продажів за рік.

7. Комбіновані діаграми (combo charts)

Опис: комбінують гістограми та лінії на одному графіку, що дозволяє швидше зіставляти два різні масштаби значень та й просто економити місце на інформаційній панелі.

Застосування: для порівняння різних категорій даних, наприклад, продажів (гістограма) і процентної маржі (лінія).

8. Дерево декомпозиції (decomposition tree)

Опис: візуалізація, яка використовує вбудований інструмент штучного інтелекту для візуалізації даних у кількох вимірах. Дозволяє користувачам визначати, як різні категорії впливають на загальні показники.

Застосування: розбиває загальний показник на складові для причинно-наслідкового аналізу.

9. Воронки (funnels)

Опис: показує процес, де кожен етап є певним відсотком від початкового обсягу. Наприклад, процес продажу від потенційного клієнта до покупця. 

Застосування: ідеально для аналізу конверсійних воронок у маркетингу або продажах.

10. Датчики (gauges)

Опис: відображають вартість у межах визначеного діапазону і відхилення від цілі.

Застосування: корисні для відстежування прогресу (представлено затемненням) до встановленої мети (представлено стрілкою) або критичного показника.

12. KPI (key performance indicators)

Опис: відображають ключові показники ефективності, що містять цільові значення та оцінку поточного прогресу.

Застосування: важливі для моніторингу важливих аспектів діяльності бізнесу: прогрес та відстань до метрики

13. Базові карти та карти ArcGIS

Опис: базові карти пропонують прості географічні візуалізації, а карти ArcGIS надають додаткові можливості для візуалізації геоданих.

Застосування: для зв'язування даних за категорією, кількістю та розташуванням, наприклад, аналіз демографічних тенденцій.

14. Матриці (matrix)

Опис: схожі на таблиці Excel, але з розширеними можливостями групування та агрегування даних.

Застосування: спрощують відображення даних у кількох вимірах. Підходять для детального порівняльного аналізу багатьох категорій або підкатегорій.

15. Діаграми дерева (tree maps)

Опис: візуалізують ієрархічну структуру даних за допомогою вкладених кольорових прямокутників різних розмірів, що відповідають значенню показника.

Застосування: ефективні для відображення складної ієрархії у великих об'ємах або для порівняння різних сегментів.

16. Каскадні діаграми (waterfall charts)

Опис: ілюструють, як початкове значення змінюється після додавань і вирахувань значень. 

Застосування: особливо корисні для розуміння того, як на вихідне значення впливають позитивні та негативні зміни. 

Візуалізації в Power BI дозволяють краще розуміти дані, демонструють глибокий зв'язок між різними аспектами бізнесу, що в кінцевому підсумку сприяє прийняттю обґрунтованих рішень на основі даних.

Навчитися будувати візуалізації ви зможете на нашому курсі

Дізнайтеся більше про повну програму "Поглиблена аналітика в Power BI"