La Guida Definitiva alle Visualizzazioni di Power BI

La Guida Definitiva alle Visualizzazioni di Power BI Tutto ciò che Devi Sapere

Introduzione

Power BI si è rivelato un formidabile strumento nell’ambito della scienza dei dati, consentendo alle aziende di formulare decisioni informate basate su insight basati sui dati. Sviluppato da Microsoft, le visualizzazioni Power BI consentono agli utenti di rappresentare visivamente i propri dati e diffondere gli insight in modo fluido tra i vari livelli dell’organizzazione. La sua capacità di integrarsi senza soluzione di continuità nelle applicazioni o nei siti web, mentre stabilisce connessioni con ampie fonti di dati, è notevole.

Senza dubbio, uno degli aspetti fondamentali nel campo della scienza dei dati è la pratica della visualizzazione dei dati. Ciò riguarda l’elucidazione grafica delle informazioni e dei dati, in cui elementi visivi come grafici e mappe assumono un ruolo essenziale. Sfruttando questi strumenti visivi, la visualizzazione dei dati rende i dati più comprensibili e facilita l’individuazione di tendenze, anomalie e pattern con accessibilità consumata. In sostanza, Power BI si presenta come uno strumento essenziale, la cui competenza risiede nella trasformazione dei dati grezzi in narrazioni visivamente coerenti, migliorando così la comprensione universale di complessi set di dati.

Comprensione della visualizzazione di Power BI

La visualizzazione di Power BI è il processo di rappresentazione grafica dei dati tramite Power BI. Aiuta a comprendere set di dati complessi mostrandoli in un formato più semplice e visuale. La visualizzazione di Power BI è fondamentale poiché consente agli utenti di comprendere concetti complessi o identificare nuovi modelli che potrebbero non essere evidenti nei dati basati su testo.

I vantaggi della visualizzazione di Power BI sono molteplici. Consente agli utenti di interagire con i dati, approfondire nei grafici per ottenere maggiori dettagli e creare e condividere report con gli altri. Consente anche agli utenti di creare dashboard personalizzate con una vista unica a 360 gradi della propria attività.

Tipi di visualizzazioni di Power BI

Power BI offre una vasta gamma di visualizzazioni, ognuna progettata per presentare i dati in modo diverso.

A. Grafici

I grafici sono rappresentazioni grafiche dei dati in Power BI. Utilizzateli per semplificare set di dati complessi e renderne più facile la comprensione e l’interpretazione. Power BI offre una varietà di tipi di grafici, ciascuno adatto a diversi tipi di dati e diverse attività di visualizzazione dei dati.

1. Grafico ad area

Esistono due tipi principali di grafici ad area in Power BI:

Grafico ad area di base

Questo è il tipo più comune di grafico ad area. Mostra i punti dati come una linea, con l’area tra la linea e l’asse riempita di colore. I grafici ad area di base aiutano a mostrare le tendenze nel tempo o a confrontare diverse categorie di dati.

Grafico ad area impilato

Un grafico ad area impilato mostra più categorie di dati impilate l’una sull’altra. Questo tipo di grafico è utile per mostrare come diverse categorie contribuiscono a un intero.

Caratteristiche chiave

I grafici ad area hanno diverse caratteristiche chiave che li rendono utili per la visualizzazione dei dati:

Sono facili da leggere e comprendere. L’uso del colore e dell’ombreggiatura rende facile vedere le tendenze e i modelli nei dati.
Possibilità di mostrare le tendenze nel tempo. Utilizzando l’asse temporale, è possibile vedere facilmente come i dati cambiano nel tempo.
Possibilità di confrontare diverse categorie di dati. Impilando i dati, è possibile vedere facilmente come diverse categorie contribuiscono a un intero.
Possibilità di creare grafici combinati. I grafici combinati combinano diversi tipi di grafici, come grafici ad area e grafici a linea, per mostrare diversi aspetti dei dati.
Sono interattivi. È possibile fare clic su parti diverse del grafico per filtrare i dati e visualizzare ulteriori dettagli.

Limitazioni

Anche se gli area chart hanno molti vantaggi, hanno anche alcune limitazioni:

Può essere difficile leggerli quando ci sono molti punti dati. Questo perché le linee e i colori possono iniziare a mescolarsi.
Non sono sempre la scelta migliore per mostrare valori precisi. Questo perché i punti dati non sono così facili da vedere come su un bar chart o line chart.
Può essere fuorviante se i dati non sono scalati correttamente. Questo perché l’area del grafico darà l’impressione che i dati siano più significativi di quanto in realtà siano.

Scegliere il Tipo Giusto di Area Chart

Il miglior tipo di area chart da utilizzare dipenderà dai tuoi dati e dalle tue esigenze specifiche. Ecco alcune cose da considerare:

Il numero di punti dati che hai. Se hai molti punti dati, potresti voler utilizzare un basic area chart o un stacked area chart con un numero minore di categorie.
Il tipo di dati che hai. Se i tuoi dati sono continui, puoi utilizzare un line chart o un area chart. Se i tuoi dati sono categorici, puoi utilizzare un bar chart o un column chart.
Lo scopo del tuo grafico. Se stai cercando di mostrare le tendenze nel tempo, vorrai utilizzare un line chart o un area chart. Se stai cercando di confrontare diverse categorie di dati, vorrai utilizzare un bar chart o un column chart.

Gli area charts sono uno strumento versatile che può essere utilizzato per visualizzare una varietà di dati. Capendo i diversi tipi di area charts e le loro limitazioni, puoi scegliere il grafico giusto per le tue esigenze.

2. Bar Charts

Definizione

I bar charts sono una delle visualizzazioni più fondamentali e ampiamente utilizzate in Power BI. Sono un modo semplice ed efficace per visualizzare dati categorici, consentendo agli utenti di confrontare e analizzare dati tra diverse categorie. I bar charts sono ideali per mostrare dati quantitativi in cui i valori non sono troppo grandi, rendendoli adatti a vari scopi come il confronto delle vendite, l’analisi delle demografie dei clienti e la visualizzazione delle metriche di performance.

Tipi di Bar Charts

Power BI offre diversi tipi di bar charts, ognuno adatto a diverse esigenze e funzionalità:

Clustered Bar Chart: Questo è il tipo più comune di bar chart, in cui le barre sono raggruppate per ogni categoria, consentendo un facile confronto dei valori all’interno della stessa categoria.

Stacked Bar Chart: In questo grafico, le barre sono impilate verticalmente, rappresentando il contributo di ogni categoria a un valore totale. Questo è utile per visualizzare la composizione di un tutto e identificare le categorie dominanti.

100% Stacked Bar Chart: Simile al stacked bar chart, le barre sommano sempre al 100%, rendendolo ideale per mostrare percentuali e proporzioni.

Source: Microsoft Fabric Community — Fonte: Microsoft Fabric Community

Caratteristiche Principali

Facile da Comprendere: I bar charts sono facili da interpretare, rendendoli adatti a un pubblico ampio, anche a quelli con limitate competenze nell’interpretazione dei dati.
Efficace per il Confronto: I bar charts sono eccellenti per il confronto dei valori tra diverse categorie, consentendo agli utenti di identificare rapidamente relazioni e tendenze.
Opzioni di Personalizzazione: Power BI offre diverse opzioni di personalizzazione per i bar charts, tra cui cambiare i colori, aggiungere etichette, formattare gli assi e implementare la formattazione condizionale.
Interattività: I bar charts sono interattivi, consentendo agli utenti di esplorare ulteriormente i dati passando il mouse sulle barre, filtrando le categorie e approfondendo i dettagli.

Limitazioni

Volume dati limitato: I grafici a barre possono diventare confusionari e difficili da interpretare quando si lavora con un grande numero di categorie.
Concentrazione sui valori assoluti: I grafici a barre si concentrano principalmente sui valori assoluti, rendendo difficile visualizzare i cambiamenti relativi o le proporzioni.
Tipi di dati limitati: I grafici a barre sono più adatti per dati discreti e numerici e potrebbero non essere ideali per presentare dati continui o relazioni complesse.

In generale, i grafici a barre sono strumenti potenti e versatili per l’analisi dei dati e la visualizzazione in Power BI. Con la loro semplicità, efficacia nel confronto e varie opzioni di personalizzazione, i grafici a barre rimangono una scelta popolare per chiunque desideri comunicare in modo efficace i risultati dei propri dati.

3. Grafici a linea

Definizione

In Power BI, si utilizza un grafico a linea per rappresentare visivamente i punti dati collegati da linee rette. Gli utenti lo utilizzano per visualizzare trend e pattern nel tempo o tra categorie, rendendolo ideale per dati continui come dati di serie temporali, trend del mercato azionario, cifre di vendita, ecc.

Tipi di grafici a linea in Power BI

Grafico a linea singola: Mostra il trend di una singola misura nel tempo o nelle categorie.
Grafico a linee multiple: Confronta i trend di più misure nel tempo o nelle categorie.
Grafico a doppio asse: Combina due grafici a linea con assi diversi, consentendo il confronto dei trend su diverse scale.
Grafico a linea a gradini: Collega i punti dati con passaggi orizzontali e verticali anziché linee fluide, utile per evidenziare i cambiamenti di valore discreti.
Grafico a linea riempita: Riempie l’area sotto la linea(i) con colore, enfatizzando la magnitudine del cambiamento.

Caratteristiche chiave

Semplice da capire e interpretare: I grafici a linea sono un modo familiare e intuitivo per visualizzare trend, rendendoli accessibili a un pubblico ampio.
Evidenziare trend e pattern: Le linee aiutano a identificare trend, aumenti, diminuzioni e stagionalità dei dati.
Confronta più misure: I grafici a linee multiple consentono il confronto simultaneo di più misure, rivelando le loro relazioni e interazioni.
Opzioni di personalizzazione: Power BI offre varie opzioni di personalizzazione per adattare i grafici a linea a esigenze specifiche, inclusa la formattazione delle linee, l’aggiunta di marcatori, la personalizzazione degli assi e l’aggiunta di annotazioni.
Capacità interattive: I grafici a linea in Power BI sono interattivi, consentendo agli utenti di passare il mouse sui punti dati per ottenere dettagli, filtrare i dati ed esplorare periodi o categorie specifiche.

Limitazioni

Limitato ai dati continui: I grafici a linea non sono ideali per dati categorici o dati con grandi lacune.
Sovraccarico con linee multiple: I grafici a linee multiple possono diventare confusi e difficili da interpretare con troppe linee.
Limitata capacità di mostrare dettagli: I grafici a linea si concentrano principalmente sui trend e potrebbero non essere adatti per rivelare punti dati specifici o anomalie.
Potenziale di fraintendimento: A seconda della scala e della formattazione, i grafici a linea a volte possono portare a fraintendimenti dei trend.

4. Grafici a torta

Definizione

Un grafico a torta è un grafico circolare diviso in fette, dove ogni fetta rappresenta una categoria di dati e la sua dimensione corrisponde alla percentuale che contribuisce al totale. I grafici a torta sono più adatti per visualizzare dati con poche categorie (idealmente da 5 a 7) ed evidenziare il contributo di ogni categoria al totale.

Tipi di grafici a torta in Power BI

Grafico a torta semplice: Mostra una singola serie di dati con ogni fetta che rappresenta una categoria.

Grafico a ciambella: Simile a un grafico a torta, ma con uno spazio vuoto al centro. Ciò consente di visualizzare ulteriori informazioni come un titolo o un’immagine all’interno del grafico.

Caratteristiche principali

Semplice e facile da capire: I grafici a torta sono familiari alla maggior parte delle persone e presentano le informazioni in modo chiaro e visivamente accattivante.
Evidenzia le relazioni tra le parti e il tutto: Le dimensioni delle fette trasmettono facilmente le proporzioni relative di ogni categoria.
Personalizzabile: Power BI consente di modificare i colori, aggiungere etichette, punti dati e formattare il grafico per migliorarne l’aspetto visivo e la chiarezza.

Limitazioni

Limitato a poche categorie: I grafici a torta diventano difficili da leggere e interpretare con più di 7-8 categorie a causa delle fette sovrapposte e delle dimensioni ridotte.
Difficoltà nel confrontare le proporzioni: Può essere difficile confrontare accuratamente le dimensioni delle fette adiacenti, soprattutto quando sono piccole.
Non ideale per mostrare tendenze o cambiamenti nel tempo: I grafici a torta sono statici e non mostrano come i valori cambiano nel tempo.

5. Grafici a cascata

Definizione

Un grafico a cascata è un tipo di visualizzazione dei dati in Power BI che ti aiuta a comprendere come un valore iniziale cambia in un valore finale attraverso una serie di valori intermedi. Ogni valore intermedio è rappresentato da una barra sovrapposta alla barra precedente, creando un effetto a cascata. Questo rende facile vedere l’effetto cumulativo di ogni valore intermedio sul risultato finale.

Tipi

Ci sono due tipi principali di grafici a cascata in Power BI:

Grafico a cascata semplice: Questo tipo di grafico mostra i contributi positivi e negativi al cambiamento complessivo. I valori positivi sono rappresentati da barre che si estendono verso l’alto, mentre i valori negativi sono rappresentati da barre che si estendono verso il basso.
Grafico a cascata a gradini: Questo tipo di grafico mostra l’effetto cumulativo di ogni valore intermedio. Le barre in un grafico a cascata a gradini sono sovrapposte l’una sull’altra, senza spazi tra di esse.

Caratteristiche principali

Semplice da capire: I grafici a cascata sono un modo visivamente accattivante per presentare dati complessi. Sono facili da capire, anche per gli utenti non familiari con la visualizzazione dei dati.
Evidenzia i cambiamenti: I grafici a cascata sono ottimi per evidenziare i cambiamenti tra valori diversi. Utilizzando colori e sfumature, è facile vedere quali valori stanno aumentando e quali stanno diminuendo.
Identifica le tendenze: I grafici a cascata possono essere utilizzati per identificare le tendenze dei dati nel tempo. Confrontando i grafici a cascata per periodi diversi, è possibile vedere come i contributi al cambiamento complessivo stanno cambiando.

Limitazioni

Numero limitato di categorie: I grafici a cascata possono visualizzare solo un numero limitato di categorie. Il grafico diventerà affollato e difficile da leggere se avrai troppe categorie.
Non adatto per dati complessi: I grafici a cascata non sono adatti per visualizzare dati complessi con dimensioni multiple. Se hai dati con dimensioni multiple, potrebbe essere necessario utilizzare un altro tipo di grafico, come una tabella pivot.
Limitata interattività: I grafici a cascata non hanno molta interattività rispetto ad altri grafici. Non puoi approfondire i dettagli dei dati o filtrare il grafico per categoria.

6. Grafici a imbuto

Definizione

Un funnel chart è un tipo di visualizzazione dei dati in Power BI che viene utilizzato per monitorare il progresso di un processo o di un sistema attraverso più fasi. Le fasi sono rappresentate da una serie di segmenti che diventano progressivamente più piccoli, simili alla forma di un imbuto. La dimensione di ogni segmento rappresenta il numero di elementi che hanno raggiunto quella fase.

Caratteristiche principali

Rappresenta visivamente il flusso dei dati attraverso un processo: i funnel chart sono efficaci per identificare rapidamente i punti critici e le aree in cui è necessario migliorare.
Monitora il progresso attraverso più fasi: puoi utilizzare i funnel chart per monitorare il progresso dei dati attraverso qualsiasi numero di fasi, dall’inizio alla fine.
Mette in evidenza i tassi di dropout: i funnel chart mostrano visivamente la percentuale di elementi che abbandonano ogni fase.
Confronta diversi processi: puoi utilizzare i funnel chart comparativi per confrontare le prestazioni di diversi processi o sistemi.

Limitazioni

Limitato ai dati sequenziali: i funnel chart possono essere utilizzati solo per visualizzare dati che scorrono attraverso un processo sequenziale.
Richiede la preparazione dei dati: i tuoi dati devono essere formattati correttamente prima di poter creare un funnel chart.
Opzioni di personalizzazione limitate: rispetto ad altri tipi di grafici, i funnel chart hanno meno opzioni di personalizzazione.

7. Grafici a dispersione

Definizione

Un grafico a dispersione in Power BI è uno strumento di visualizzazione dei dati utilizzato per analizzare la relazione tra due variabili numeriche. I punti dati vengono rappresentati come punti su un grafico, con l’asse x che rappresenta una variabile e l’asse y che rappresenta l’altra. La posizione di ogni punto indica i valori di entrambe le variabili per quel punto dati.

Tipi di grafici a dispersione

Grafico a dispersione semplice: questo è il tipo più semplice di grafico a dispersione, con una serie di punti dati rappresentati nel grafico.
Grafico a bolle: oltre ai valori x e y, i grafici a bolle includono anche una terza variabile, rappresentata dalle dimensioni delle bolle. Ciò consente di visualizzare tre dimensioni di dati in un solo grafico.
Grafico a dispersione raggruppato: questo tipo di grafico mostra più serie di punti dati rappresentati sullo stesso grafico, con ogni serie rappresentata da un colore o una forma diversa.
Grafico a dispersione ad alta densità: questo tipo di grafico è utile per visualizzare grandi set di dati. Power BI sottocampiona automaticamente i dati per garantire che il grafico non sia confusionario.

Caratteristiche principali

Identifica le correlazioni: i grafici a dispersione sono un buon modo per identificare se c’è una relazione tra due variabili. Se i punti dati sono raggruppati strettamente insieme, suggerisce una forte correlazione. Al contrario, se i punti dati sono dispersi, non c’è una correlazione significativa.
Identifica gli outlier: i grafici a dispersione possono aiutarti a identificare gli outlier, cioè i punti dati che differiscono significativamente dal resto dei dati. Gli outlier possono essere causati da errori nella raccolta o nella misurazione dei dati, o possono rappresentare anomalie genuine.
Confronta gruppi: puoi utilizzare i grafici a dispersione per confrontare due diversi gruppi di dati. Questo può essere utile per identificare tendenze o modelli unici a ciascun gruppo.
Linee di tendenza: puoi aggiungere linee di tendenza ai grafici a dispersione per visualizzare la tendenza complessiva dei dati. Ciò può aiutare a comprendere la direzione in cui si muovono i dati.
Formattazione condizionale: puoi utilizzare la formattazione condizionale per evidenziare punti dati specifici su un grafico a dispersione. Ciò può essere utile per attirare l’attenzione su informazioni importanti.

Limitazioni dei grafici a dispersione

Grandi set di dati: i grafici a dispersione possono diventare confusionari e difficili da leggere con grandi set di dati. Questo perché ogni punto dati viene rappresentato individualmente.
Sovrapposizione: se hai più serie di punti dati su un grafico a dispersione, possono sovrapporsi e diventare difficili da distinguere l’uno dall’altro.
Relazioni non lineari: i grafici a dispersione non sono adatti per visualizzare relazioni non lineari tra variabili. Se la relazione tra le tue variabili non è lineare, potresti dover utilizzare un tipo di grafico diverso.

8. Grafici a nastro

Definizione

Un grafico a nastro è uno strumento visivo in Power BI che combina le caratteristiche di un grafico a colonne a pila e un grafico a cascata. Visualizza i dati in una serie di barre o nastri collegati, dove ogni nastro rappresenta una categoria o segmento dei dati. La larghezza di ogni nastro corrisponde al valore della sua categoria e i nastri sono impilati l’uno sopra l’altro in ordine decrescente di valore. Questa disposizione impilata consente di confrontare facilmente i valori relativi di ogni categoria e identificare i migliori performer.

Caratteristiche principali

Visualizzazione del rango: I grafici a nastro sono particolarmente efficaci per visualizzare rango o ordine, poiché la disposizione impilata evidenzia naturalmente i migliori performer.
Confronto dei valori: La larghezza di ogni nastro fornisce un chiaro confronto visivo dei valori relativi delle diverse categorie.
Identificazione delle tendenze: I grafici a nastro comparativi possono essere utilizzati per identificare tendenze e pattern nei dati nel tempo.
Facili da interpretare: I grafici a nastro sono attraenti dal punto di vista visivo e relativamente facili da interpretare, anche per gli utenti non esperti di visualizzazione dei dati.

Limitazioni

Densità limitata dei dati: I grafici a nastro possono diventare confusi e difficili da leggere quando ci sono molte categorie o punti dati.
Mancanza di dettagli: I grafici a nastro non forniscono molti dettagli sui dati sottostanti. Sono più adatti per confronti ad alto livello o identificazione di tendenze.
Non adatti a tutti i tipi di dati: I grafici a nastro non sono adatti a tutti i tipi di dati. Sono più indicati per dati che hanno un ordine o un rango naturale, come le cifre di vendita, il traffico del sito web o i risultati di un sondaggio.

9. Grafici a mappa a blocchi

Definizione

Un grafico a mappa a blocchi è una visualizzazione gerarchica che rappresenta i dati come rettangoli nidificati. Ogni rettangolo corrisponde a una categoria o a un valore dei dati e le sue dimensioni sono proporzionali alla magnitudine di quella categoria o valore. Ciò rende le mappe a blocchi particolarmente utili per visualizzare grandi set di dati con più livelli di gerarchia.

Tipologie

Ci sono due tipi principali di grafici a mappa a blocchi in Power BI:

Mappa a blocchi squadrata: Questo tipo di mappa a blocchi divide lo spazio disponibile in quadrati, anche se distorce il rapporto d’aspetto dei rettangoli. Ciò può rendere più facile confrontare le dimensioni dei diversi rettangoli, ma può anche rendere il grafico meno attraente dal punto di vista visivo.
Mappa a blocchi scomponibile: Questo tipo di mappa a blocchi divide lo spazio disponibile in rettangoli con rapporti d’aspetto variabili, in base alle dimensioni effettive dei valori dei dati. Ciò può rendere il grafico più attraente dal punto di vista visivo, ma può anche renderlo più difficile confrontare le dimensioni dei diversi rettangoli.

Caratteristiche principali

Visualizzazione dei dati gerarchici: Le mappe a blocchi sono ideali per visualizzare dati con una struttura gerarchica, come le categorie di prodotti, le organizzazioni aziendali o le regioni geografiche.
Grandi set di dati: Le mappe a blocchi possono visualizzare efficacemente grandi set di dati con più livelli di gerarchia senza appesantire il grafico.
Analisi comparativa: Confrontando le dimensioni dei diversi rettangoli, gli utenti possono facilmente identificare modelli e tendenze nei dati.
Possibilità di approfondimento: Le mappe a blocchi spesso consentono un approfondimento, consentendo agli utenti di esplorare livelli più profondi della gerarchia.
Codifica a colori: I colori possono essere utilizzati per rappresentare diverse categorie o valori all’interno dei dati, facilitando agli utenti la distinzione tra diverse parti del grafico.

Limitazioni

Dettaglio Limitato: A causa della loro natura compatta, le mappature a finestre possono essere limitate nella quantità di dettagli che possono visualizzare. Ciò può essere problematico per i dati con molte categorie o valori.
Distorzione del Rapporto d’Aspetto: Le mappature a finestre con disposizione squadrata possono distorcere il rapporto d’aspetto dei rettangoli, rendendo difficile confrontare accuratamente le dimensioni di diversi rettangoli.
Interattività Limitata: Le mappature a finestre sono spesso meno interattive rispetto ad altri grafici, con opzioni di approfondimento e filtraggio limitate.
Accessibilità: Le persone con problemi di vista possono avere difficoltà nell’interpretare le mappature a finestre a causa della dipendenza dal colore e dalla dimensione.

10. Grafici a Mappa

Definizione

I grafici a mappa in Power BI sono visualizzazioni dei dati che mostrano informazioni geograficamente, utilizzando le mappe come tela visiva. Ti consentono di analizzare modelli spaziali e tendenze nei tuoi dati, fornendo preziose intuizioni su come la posizione influisce sulle metriche aziendali.

Tipi

Ci sono due tipi principali di grafici a mappa in Power BI:

Mappa riempita (Cromaticità): Questo tipo di mappa utilizza gradienti di colore per rappresentare diversi valori di dati su diverse regioni geografiche. È ideale per confrontare valori su ampie aree ed individuare aree di alta o bassa performance.
Mappa di forma: Questo tipo di mappa utilizza diverse forme e colori per rappresentare punti dati su singole posizioni. È ideale per visualizzare valori discreti in posizioni specifiche ed individuare raggruppamenti o pattern.

Caratteristiche Chiave

Molti campi di localizzazione: Puoi utilizzare vari campi di localizzazione come paese, stato, città o anche coordinate personalizzate per mappare i tuoi dati.
Misure di Dati Multiple: Puoi visualizzare contemporaneamente misure di dati multiple sulla mappa utilizzando saturazione del colore, dimensione o descrizioni comandi.
Filtri Interattivi: Gli utenti possono filtrare la mappa per posizione, valore dei dati o combinazione di entrambi, consentendo analisi focalizzate.
Capacità di Approfondimento: Alcuni grafici a mappa, come Drill Down Map PRO, consentono agli utenti di fare approfondimenti a livelli geografici inferiori per intuizioni più approfondite.
Visualizzazioni Personalizzate: Il marketplace di Power BI offre varie visualizzazioni di mappe personalizzate con funzionalità avanzate come legende dinamiche, mappe termiche e mappature di territori.

Limitazioni

Accuratezza dei Dati: I grafici a mappa si basano su dati di localizzazione accurati. Errori o incongruenze nella geocodifica possono influire sull’accuratezza delle visualizzazioni.
Complessità Visiva: Aggiungere troppi dati o utilizzare schemi di colore complessi può rendere difficile interpretare la mappa.
Personalizzazione Limitata: Le opzioni di mappa integrate potrebbero non offrire il livello desiderato di personalizzazione per esigenze specifiche.
Problemi di Prestazioni: Le mappe con grandi set di dati o visualizzazioni complesse potrebbero incontrare problemi di prestazioni che influiscono sulla responsività.

11. Carte

Definizione

Le carte grafiche sono elementi di visualizzazione dei dati in Power BI che mostrano un singolo punto dati in un formato chiaro e conciso. Vengono spesso utilizzate per evidenziare metriche chiave, tendenze e KPI (indicatori chiave di prestazione).

Caratteristiche Chiave

Semplicità e Chiarezza: Le carte sono facili da comprendere a colpo d’occhio, rendendole ideali per dashboard e report.
Personalizzabili: Puoi personalizzare l’aspetto della carta, inclusi il colore, il carattere e la dimensione.
Interattive: Le carte possono essere collegate ad altri oggetti nel tuo report, consentendo agli utenti di esplorare ulteriormente.
Formattazione Condizionale: Puoi cambiare l’aspetto di una carta in base al valore che visualizza.
Approfondimento: Alcuni tipi di carte ti consentono di approfondire i dati sottostanti.

Limitazioni

Dati limitati: Le card sono ideali per visualizzare singoli valori o metriche semplici.
Complessità: La creazione di visualizzazioni complesse con le card potrebbe richiedere ulteriori elementi visuali.
Interattività limitata: Sebbene alcune card siano interattive, il livello di interattività può variare.
La nuova card è in anteprima: La nuova card è attualmente disponibile solo in Power BI Desktop e potrebbe subire modifiche prima del rilascio ufficiale.

12. Grafici a misuratore

Definizione

Un grafico a misuratore è una visualizzazione circolare utilizzata principalmente per misurare il progresso verso un obiettivo o un target specifico. Rappresenta visivamente il valore attuale di una metrica in relazione a un intervallo minimo e massimo definito. Ciò rende facile comprendere a colpo d’occhio quanto si è vicini al raggiungimento dell’obiettivo desiderato.

Tipi di grafici a misuratore in Power BI

Grafico a misuratore radiale: Questo è il tipo più comune di grafico a misuratore e ha la forma di un mezzo cerchio. Il valore attuale viene di solito indicato da un ago o una lancetta, e i valori minimo e massimo vengono visualizzati sul quadrante del misuratore.

Source: Microsoft Learn — Fonte: Microsoft Learn

Grafico a misuratore a scheda: Questo tipo di grafico a misuratore ha una forma rettangolare e visualizza il valore attuale, il valore minimo, il valore massimo e altre informazioni in un formato simile a una scheda.

Grafico a misuratore lineare: Questo tipo di grafico a misuratore è simile a una barra di avanzamento e utilizza una linea orizzontale per rappresentare il progresso verso un obiettivo.

Source: PowerBI.microsoft.com — Fonte: PowerBI.microsoft.com

Caratteristiche principali

Intuitivo e facile da comprendere: I grafici a misuratore sono accattivanti dal punto di vista visuale e comunicano rapidamente lo stato attuale di una metrica.
Evidenzia il progresso verso gli obiettivi: Mostrano efficacemente quanto si è vicini al raggiungimento di un risultato desiderato.
Personalizzabile: I grafici a misuratore possono essere personalizzati per visualizzare colori, caratteri e stili diversi in base alle esigenze specifiche del report.
Interattivi: Gli utenti possono interagire con i grafici a misuratore passando il mouse su diverse sezioni per visualizzare informazioni aggiuntive.

Limitazioni

Dati di complessità limitata: I grafici a misuratore sono più adatti per la visualizzazione di metriche semplici con valori minimo e massimo chiaramente definiti.
Difficoltà nel confronto di valori multipli: Con i grafici a misuratore può essere difficile confrontare valori multipli affiancati.
Spazio visivo limitato: I grafici a misuratore possono essere piccoli e potrebbero non essere adatti per visualizzare grandi quantità di dati.

13. Grafici a matrice

Definizione

Un grafico a matrice in Power BI è uno strumento di visualizzazione versatile utilizzato per mostrare e confrontare dati in diverse categorie e misure. Combina le funzionalità di una tabella e un grafico, offrendo un modo conciso e interattivo per analizzare set di dati complessi.

Caratteristiche principali

Agricoltura dei dati: I dati vengono aggregati automaticamente per righe, colonne e totali generali.
Espansione: Questo consente di approfondire punti dati specifici per ulteriori analisi.
Highlights incrociati: Evidenzia punti dati nella matrice e in altre visualizzazioni nella pagina del report.
Formattazione condizionale: Applica regole di formattazione per evidenziare visivamente punti dati specifici.
Intestazioni personalizzabili: Definisci intestazioni personalizzate per righe e colonne.
Ordinamento: Ordina i dati per righe, colonne o valori.
Filtraggio: Filtra i dati in base a criteri specifici.

Limitazioni

Supporta solo linee e mini grafici all’interno delle celle della matrice.
I dati di grandi dimensioni possono causare problemi di prestazioni.
Limitate opzioni di formattazione per le singole celle.
Non ideale per visualizzare relazioni complesse tra variabili.

14. Grafici Radar

Definizione

Un grafico radar, chiamato anche grafico a ragno o a rete, è una visualizzazione multivariata dei dati che aiuta a confrontare più variabili per diverse categorie. Mostra i punti dati su assi che si irradiano da un punto centrale, simile a una ragnatela. Ogni asse rappresenta una variabile e la distanza di un punto dati dal centro su quell’asse rappresenta il valore della variabile. Viene quindi creato un poligono collegando i punti dati.

Tipi

Ci sono tre tipi principali di grafici radar in Power BI:

Grafico Radar Pieno: Questo è il tipo più comune di grafico radar. L’area racchiusa dal poligono è riempita con un colore, che può aiutare a evidenziare le differenze tra le categorie.
Grafico Radar a Linee: Questo grafico radar mostra solo le linee che collegano i punti dati. Può essere utile per mostrare le tendenze dei dati nel tempo.
Grafico Radar ad Area: Questo tipo di grafico radar è una combinazione del grafico radar pieno e del grafico radar a linee. Mostra sia l’area riempita che le linee che collegano i punti dati.

Caratteristiche Principali

I grafici radar sono utili per confrontare più variabili per diverse categorie.
Possono aiutare a identificare modelli e tendenze nei dati.
Sono relativamente facili da capire e interpretare.
Power BI offre diverse opzioni di personalizzazione per i grafici radar, come colore, etichette e linee di griglia.

Limitazioni

I grafici radar possono diventare confusi e difficili da leggere se ci sono troppe variabili o categorie.
Non sono ideali per mostrare i valori assoluti delle variabili.
Possono essere fuorvianti se gli assi non sono scalati correttamente.

15. Grafici a Candela

Definizione

Un grafico a candele è un tipo di grafico specializzato utilizzato per visualizzare dati finanziari, in particolare i prezzi delle azioni. Utilizza candele o barre per rappresentare i prezzi massimi, minimi, di apertura e di chiusura di un titolo in un periodo specifico. Questa rappresentazione visiva consente agli investitori e agli analisti di identificare rapidamente tendenze e pattern nei movimenti dei prezzi.

Caratteristiche Principali

Visualizzare i Movimenti dei Prezzi: I grafici a candele facilitano la visualizzazione della relazione tra i prezzi di apertura, massimi, minimi e di chiusura di uno strumento finanziario. Ciò consente agli investitori di identificare rapidamente tendenze e pattern.
Evidenziare le Fughe di Prezzo: I grafici a candela mostrano chiaramente eventuali interruzioni nei dati dei prezzi, ciò può aiutare a identificare opportunità di trading potenziali.
Fornire Indicatori di Analisi Tecnica: I grafici a candela possono essere utilizzati con vari indicatori di analisi tecnica, come le Bollinger Bands e le medie mobili, per analizzare ulteriormente i movimenti dei prezzi.
Opzioni di Personalizzazione: Power BI consente agli utenti di personalizzare i grafici a candela in termini di colori, stili e dimensioni secondo le proprie preferenze.

Limitazioni

Complessità: I grafici a candela possono essere complessi da capire per i principianti. Richiedono una certa conoscenza dei termini e dei concetti di analisi tecnica.
Dati Limitati: I grafici a candela sono più efficaci con grandi quantità di dati storici. Potrebbero non essere altrettanto utili per analizzare i movimenti dei prezzi a breve termine.
Focalizzati sul Prezzo: I grafici a candela si concentrano principalmente sui movimenti dei prezzi. Non forniscono informazioni su altri fattori che influenzano il prezzo, come eventi di notizie o comunicati aziendali.

16. Grafici Combo

Definizione

Un grafico combo in Power BI è una singola visualizzazione che combina due diversi tipi di grafici, di solito un grafico a linea e un grafico a colonne. Ciò consente di visualizzare diversi tipi di dati nello stesso contesto, rendendo più facile identificare tendenze e relazioni tra di essi.

Tipi di Grafici Combo in Power BI

Ci sono due tipi principali di grafici combo disponibili:

Grafico a Linee e Colonne Accumulate: Questo grafico aiuta a confrontare due misure su diverse scale. Il grafico a linea rappresenta una misura, mentre il grafico a colonne accumulate illustra l’altra.
Grafico a Linee e Colonne Raggruppate: Questo grafico aiuta a confrontare più misure sulla stessa scala. Il grafico a linea rappresenta una misura, e ogni raggruppamento di colonne rappresenta una diversa misura.

Caratteristiche Principali

I grafici combo offrono diversi vantaggi rispetto ai tipi di grafici tradizionali:

Aumento della Densità dei Dati: Combinando due grafici in uno permette di visualizzare più dati senza appesantire il report.
Miglior Analisi delle Tendenze: Il grafico a linea rende più facile identificare le tendenze nel tempo, mentre il grafico a colonne fornisce una panoramica dei dati in punti specifici.
Chiarezza Migliorata: Utilizzando diversi tipi di grafici per diverse misure, può essere più facile distinguere tra di loro e identificare le relazioni.

Limitazioni

Nonostante i loro vantaggi, i grafici combo hanno anche alcune limitazioni:

Complessità: I grafici combo possono essere più complessi da creare e comprendere rispetto ai grafici tradizionali.
Limitazione dei Tipi di Grafico: Attualmente sono disponibili solo due tipi di grafici combo in Power BI.
Possibilità di Errata Interpretazione: I grafici combo possono essere fuorvianti o difficili da interpretare se non progettati con attenzione.

17. Grafici a Scatola e Doppia Telaio (Box and Whisker)

Definizione

I grafici a scatola e doppia telaio, noti anche come diagrammi a scatola, sono rappresentazioni visive della distribuzione di una variabile quantitativa. Riassumono i dati e identificano modelli, valori anomali e tendenza centrale.

Caratteristiche Principali

Riepilogo della Distribuzione dei Dati: Visualizza rapidamente la tendenza centrale, la dispersione e l’asimmetria dei dati.
Identificazione dei Dati Anomali: Permette di identificare facilmente i valori anomali e i punti dati al di fuori dell’intervallo atteso.
Confronto tra Diversi Gruppi: Permette di confrontare facilmente la distribuzione dei dati tra categorie o gruppi.
Aspetto Personalizzabile: I grafici a scatola e doppia telaio possono essere personalizzati con diversi colori, etichette e opzioni di formattazione.

Limitazioni

Poca Dettagliatezza: I grafici a scatola e doppia telaio non mostrano i singoli punti dati, il che può aiutare a comprendere i dati in modo più dettagliato.
Non Adatti per Piccoli Dataset: I grafici a scatola e doppia telaio non sono efficaci per piccoli dataset, in quanto potrebbero non mostrare una distribuzione chiara.
Possibilità di Errata Interpretazione: I grafici a scatola e doppia telaio possono essere interpretati erroneamente senza una corretta etichettatura e spiegazione.

18. Grafici a Mappa di Calore (Heat Map)

Definizione

Una mappa di calore in Power BI è una visualizzazione dei dati che utilizza gradienti di colore per rappresentare la magnitudine di una misura su due dimensioni. È uno strumento potente per identificare modelli, tendenze e valori anomali nei dati.

Caratteristiche principali

Rappresentazione visuale delle relazioni: Le mappe di calore possono rivelare rapidamente e facilmente modelli e tendenze nei dati, rendendo più semplice comprendere le relazioni tra le variabili.
Evidenziazione dei valori anomali: Evidenziare le celle con colori che deviano significativamente dalla media può aiutarti a identificare valori anomali e anomalie nei tuoi dati.
Opzioni di personalizzazione: Le mappe di calore di Power BI offrono una varietà di opzioni di personalizzazione, tra cui gradienti di colore, dimensioni delle celle e suggerimenti.
Interazione: Puoi interagire con le mappe di calore passando il mouse sulle celle per vedere i dati sottostanti. Puoi anche filtrare e sezionare i dati per concentrarti su specifiche aree di interesse.

Limitazioni

Dimensione limitata dei dati: Le mappe di calore possono diventare difficili da leggere e interpretare quando ci sono troppi punti dati.
Percezione del colore: La percezione del colore può variare a seconda dell’individuo, il che può rendere difficile interpretare accuratamente i dati.
Accessibilità: Le mappe di calore possono essere difficili da utilizzare per le persone con disabilità visive.

19. Grafici ad albero di scomposizione

Definizione

Un grafico di scomposizione, noto anche come albero di scomposizione, è uno strumento di visualizzazione gerarchico in Power BI utilizzato per analizzare la scomposizione di una singola misura in multipli fattori contribuenti. Presenta i dati in una struttura nidificata, dove ogni livello fornisce una comprensione più approfondita della composizione del valore complessivo.

Tipologie

Esistono due tipi principali di grafici di scomposizione in Power BI:

Grafico di scomposizione con singola misura: Questo tipo analizza la scomposizione di una singola misura in diversi fattori contribuenti.
Grafico di scomposizione comparativo: Questo tipo confronta la scomposizione di due o più misure a livelli diversi, consentendo di identificare similitudini e differenze.

Caratteristiche principali

Struttura gerarchica: I dati vengono presentati in una gerarchia nidificata, facilitando l’approfondimento dell’analisi dei fattori contribuenti a diversi livelli.
Esplorazione interattiva: Gli utenti possono fare clic sui nodi dell’albero per esplorare la scomposizione a diversi livelli, fornendo approfondimenti più dettagliati sui dati.
Configurazione flessibile: Gli utenti possono personalizzare la struttura dell’albero, inclusi i livelli di dettaglio visualizzati e l’ordine dei nodi.
Aggregazione dei dati: Valori aggregati a ogni livello della gerarchia, riassumendo i fattori contribuenti.
Rappresentazione visuale: La struttura ad albero e i gradienti di colore aiutano gli utenti a identificare rapidamente modelli e tendenze nei dati.

Limitazioni

Complessità dei dati: I grafici di scomposizione possono diventare complessi e difficili da leggere con un grande numero di fattori contribuenti.
Confronto limitato: Sebbene sia possibile confrontare due misure, la visualizzazione può diventare affollata e difficile da interpretare con più di pochi confronti.
Personalizzazione limitata: Sebbene siano disponibili alcune opzioni di personalizzazione, la struttura generale e il design del grafico di scomposizione sono limitati.
Richiesta di capacità Premium: I grafici di scomposizione richiedono la capacità Premium di Power BI per funzionare.

20. Grafici degli influenti chiave

Definizione

Un grafico degli influenti chiave è un’immagine di visualizzazione basata sull’intelligenza artificiale in Power BI che ti aiuta a identificare i fattori chiave che influenzano una metrica specifica. Utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i tuoi dati e scoprire relazioni e pattern nascosti che contribuiscono al valore scelto della metrica.

Caratteristiche principali

Scoprire intuizioni nascoste: Gli influencer chiave ti aiutano a scoprire relazioni e modelli nascosti nei tuoi dati che potresti non aver trovato altrimenti. Questo può fornire intuizioni preziose sui fattori che influenzano i risultati aziendali.
Visualizzare dati complessi: La presentazione visiva del grafico rende facile vedere le relazioni tra diverse variabili. Ciò può essere particolarmente utile per comprendere set di dati complessi.
Esplorazione interattiva: Puoi interagire con il grafico per esplorare ulteriormente i dati. Ad esempio, puoi filtrare i dati per segmenti specifici o influencer per vedere come influenzano la metrica.
Intuizioni basate su intelligenza artificiale: Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati nel grafico possono fornire risultati più accurati e illuminanti rispetto ai metodi tradizionali di analisi.

Limitazioni

Dependenza dai dati: Il grafico degli influencer chiave si basa fortemente sulla qualità e completezza dei dati. Il grafico potrebbe non fornire risultati accurati se i dati sono inaccurati o incompleti.
Natura della scatola nera: Gli algoritmi AI utilizzati nel grafico non sono facilmente interpretabili. Questo può rendere difficile capire perché il grafico ti fornisce i risultati.
Personalizzazione limitata: Il grafico offre opzioni di personalizzazione limitate. Ciò può rendere difficile adattare il grafico alle tue esigenze specifiche.
Nuova tecnologia: Gli influencer chiave sono ancora una tecnologia relativamente nuova. Potrebbe non essere sviluppata o utilizzata ampiamente come altre visualizzazioni di Power BI.

21. Visualizzazione Q&A

Definizione

Le visualizzazioni Q&A sono un tipo speciale di visualizzazione in Power BI che consente agli utenti di esplorare i propri dati utilizzando il linguaggio naturale. Invece di fare affidamento su visualizzazioni predefinite e filtri, gli utenti possono fare domande con parole proprie, e Q&A genererà automaticamente un grafico che risponde al meglio alla loro domanda. Questo lo rende uno strumento potente per gli utenti non familiari con le complessità della visualizzazione dei dati o per coloro che desiderano risposte rapide dai loro dati.

Caratteristiche principali

Domande in linguaggio naturale: Fai domande in inglese semplice. Non è necessario imparare formule o sintassi specifiche.
Esplorazione interattiva: Affina le tue domande ed esplora diversi aspetti dei tuoi dati senza dover ricreare le visualizzazioni.
Scoperta visiva: Q&A genera automaticamente il grafico più appropriato in base alla tua domanda.
Accessibilità: Rende l’esplorazione dei dati più facile per gli utenti non familiari con gli strumenti di analisi dei dati.
Visualizzazioni incorporate: Inserisci le visualizzazioni Q&A nei report e nei dashboard per ulteriori analisi.

Limitazioni

Tipi di visualizzazione limitati: Attualmente, Power BI non supporta tutte le visualizzazioni.
Comprensione dei dati: Q&A richiede una buona comprensione della struttura dei dati sottostante e delle relazioni tra i campi.
Domande complesse: L’interpretazione di domande più complesse potrebbe richiedere tentativi ed errori per ottenere una comprensione accurata.
Personalizzazione limitata: Una volta convertita una visualizzazione Q&A in una visualizzazione standard, le sue opzioni di personalizzazione diventano limitate.
Prestazioni: Le prestazioni di Q&A potrebbero diminuire con set di dati voluminosi o query complesse.

B. Report

I report in Power BI sono collezioni di visualizzazioni, report e altri dati che forniscono una visione consolidata dei dati aziendali. I report sono altamente personalizzabili in Power BI. Gli utenti possono aggiungere alle loro relazioni visualizzazioni, tabelle e altri dati e personalizzare il layout e l’aspetto del report per adattarlo alle loro esigenze.

Scegliere la giusta visualizzazione in Power BI

Scegliere la giusta visualizzazione in Power BI dipende dai dati con cui stai lavorando e dalle intuizioni che desideri ottenere. Comprendere i dati, il pubblico e il messaggio che si desidera comunicare è essenziale.

Linee guida per la visualizzazione di Power BI

Seguire le linee guida per la visualizzazione di Power BI garantisce che i tuoi elementi visivi siano accattivanti ed efficaci nel trasmettere le informazioni corrette. Alcune di queste pratiche includono la scelta del tipo di grafico giusto, l’uso efficace dei colori, la semplicità e il focus sui dati.

Conclusioni

La visualizzazione di Power BI è uno strumento potente che può trasformare i dati grezzi in insight significativi. Offre una vasta gamma di opzioni di visualizzazione, dai grafici semplici ai report complessi, consentendo agli utenti di scegliere il modo migliore per presentare i loro dati. Comprendendo e applicando i principi della visualizzazione di Power BI, puoi sfruttare al massimo questo strumento e portare la tua analisi dei dati ad un livello superiore.

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