Page 219 - 统计创新与高质量发展

第八章 统计教育与培训：构建专业能力

4. 数据钻取与分析
Tableau 支持强大的数据钻取功能，用户可从宏观数据逐步深入到微观细节，
挖掘数据背后的深层次原因。例如，在展示各地区销售额的柱状图中，用户只需

点击某个地区的柱子，Tableau 会自动切换展示该地区下各个城市的销售额情况；
若想进一步查看具体门店的销售数据，再次点击城市柱子，即可展示该城市下各
个门店的详细销售数据。在数据钻取过程中，用户还可结合其他可视化元素进行
分析。比如，在查看城市销售数据时，同时展示该城市的人口密度、经济发展水

平等相关数据，分析这些因素与销售数据之间的关联，为制定销售策略提供更全
面的依据。
（二）Power BI 应用详解
Power BI 是微软推出的一款商业智能工具，与微软的其他产品（如 Excel、

Azure 等）集成度高，在企业级数据分析和可视化方面应用广泛。
1. 数据获取与整理
Power BI 具备强大的数据获取能力，支持从本地文件（如 Excel、CSV、
JSON）、数据库（如 SQL Server、MySQL、Oracle）、云服务（如 Azure Blob

Storage、OneDrive）等多种数据源获取数据。在获取数据后，Power BI 提供了功
能强大的 “查询编辑器” 用于数据整理。例如，对于包含缺失值的数据列，在
“查询编辑器” 中选中该列，点击 “转换” 选项卡，选择 “填充”，可根据需
求选择使用 “向前填充”“向后填充” 或 “使用值填充”，其中 “使用值填充”

可自定义填充值，如平均值、中位数等；对于数据类型不一致的列，在 “查询
编辑器” 中右键点击该列，选择 “更改类型”，可将数据类型转换为所需类型，
如将文本类型的数字转换为数值类型，确保后续计算和分析的准确性；对于多个
数据源的数据，可在 “查询编辑器” 中使用 “合并查询” 和 “追加查询” 功
能进行合并和关联操作。例如，将销售数据和客户数据进行合并，通过客户 ID

建立关联，构建完整的客户销售数据集，为后续分析提供更全面的数据支持。
2. 可视化设计
Power BI 拥有丰富的可视化库，除常见的柱状图、折线图、散点图、饼图外，

还提供了一些独特的可视化组件，如卡片图、瀑布图、旭日图、KPI 指标图等，
满足不同场景下的数据展示需求。以创建一个展示各产品利润贡献的瀑布图为例，
在 “可视化” 窗格中选择 “瀑布图”，然后将 “产品名称” 字段拖到 “Axis”

211