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不同的图表可以从不同的角度来展现数据，换个角度可能就会有不同的发现，但对于特定的数据或场景，并不是什么图表都适合，这也是初学者比较困惑的地方，面对一大堆令人惊叹的可视化效果，却感到无所适从，不知道该用什么图表，下面就来探索PowerBI默认的这些图表都是怎么使用吧。 在PowerBI 默认的可视化对象并不多，目前仅有29个， 如果剔除表格和切片器这些组件类，剩下26个，其中又有一些属于同一类型的（比如柱形图/条形图、折线图和面积图基本占据了前两行12个），对这26个进行再分类，大致算是13个图表类型，下面来一一介绍。 01 | 柱形图/条形图 柱形图/条形图是我们最常见的图表，在PowerBI的默认图表中，种类也是最多的，因为它可迅速做出比较，一目了然地揭示高低点，便于您快速看清数据中显示的趋势。其中又分为堆积图、簇状图和百分比堆积图。 什么情况下使用柱形图/条形图：
更详细介绍请参考：PowerBI柱形图 02 | 折线图 和柱形图一样，折线图也是最常用的一种图表类型，并且折线图和柱形图做时间序列分析时通常是可以互换的，但推荐使用折线图，折线图连接各个单独的数据点，更加简单、清晰的展现数据变化的趋势。 什么情况下使用折线图：
更详细介绍请参考：PowerBI折线图 03 | 面积图 面积图除了可以像折线图一样表达变化趋势，更能反映差距变化的部分，通过层叠的阴影面积。 什么情况下使用面积图：
更详细介绍请参考 ：PowerBI面积图 04 | 饼图 饼图适合展现部分占总体的比例，各个部分之间比例差别越大越适合使用饼图，如果比例相差不大，人眼并不容易识别出哪个更大，所以通常在对精度要求不高的情况下才使用饼图；在要求较高的数据分析师眼中，饼图一向都很渣。 什么情况下使用饼图：
更详细介绍请参考：PowerBI饼图 05 | 散点图 面对两个指标的大量数据，搞不清楚他们有什么关系，甚至不清楚是否有关系，想要深入挖掘一下，散点图就派上用场了。散点图特别适合找出数据间的关系，虽然它找到的关系并不一定是真正的关系。 什么情况下使用散点图：
更详细介绍请参考：PowerBI散点图 06 | 瀑布图 瀑布图一般用来展示数据量的演变过程，直观呈现过程数据的变化细节。 什么情况下使用瀑布图：
更详细介绍请参考：PowerBI瀑布图 07 | 树状图 矩形树图通过每个矩形的大小、位置和颜色来区分各个数据之间的权重关系，以及占总体的比例，使你一目了然的看到整个数据集。尤其是大量数据还存在层级关系时，若用柱形图简直要崩溃，而树状图轻松搞定。 什么情况下使用树状图：
更详细介绍请参考：PowerBI树状图 08 | 漏斗图 漏斗图适合于有顺序、多阶段的流程分析，通过各流程的数据变化，以及初始阶段和最终目标的两端漏斗差距，快速发现问题所在。 什么情况下使用漏斗图：
更详细介绍请参考：PowerBI漏斗图 09 | 卡片图 硕大醒目的关键绩效指标是用户查看报告的锚点，因此，指标越受关注，越适合用卡片图来展现。
什么情况下使用卡片图：
更详细介绍请参考：PowerBI卡片图 10 | 仪表盘 当你需要跟踪某个数据的变动以及与目标间的差距，仪表盘是一个不错的选择。
什么情况下使用仪表盘：
更详细介绍请参考：PowerBI仪表盘 11 | KPI KPI本来是衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，而KPI图专门为绩效考核而生，所以它的使用场景就不再赘述了。
更详细介绍请参考：PowerBI-KPI图 12 | 地图 一切和空间属性有关的分析都可以使用地图，地理位置可以用地名表示，但地名可能会有重名或者其他原因不能被系统准确识别，会导致可视化出错，添加经纬度数据是一种更精确和稳妥的做法。
PowerBI默认的可视化对象中有三种地图，各有所长，你可以根据具体情况选择使用任何一种。 更详细介绍请参考：PowerBI地图 13 | R 客观的说，PowerBI的图表现在做的还并不怎么样，很多地方无法做个性化的设置，如果对以上介绍的图表都不满意，放心，最后还有一个可视化大杀器：R。
R的可视化能力几乎没有限制，无论什么场景，无论什么图形，都可以做的出来，限制你的只是你的想象力，但前提是，你得会！ 关于R的介绍和使用请参考：PowerBI与R 以上就是PowerBI默认的所有图表类型，完全可以满足95%以上的需求，如果对这些不满意，又不会使用R，那也没问题，PowerBI还有大量的自定义可视化对象可以让你随心所欲的使用，以后也会挑选一些经典的图表来介绍。 数据可视化是数据分析之后的呈现，一个优异的、让受众满意的报告绝对不只是炫酷的可视化，更多的是围绕业务需求而进行的深层次、多角度数据分析。 没有最好的可视化，只有更好的分析方法，后面会侧重介绍一些PowerBI在数据分析上的具体应用。 PowerBI可视化的一些技巧： |
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