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。

柱形图

什么情况下使用柱形图/条形图：

单一维度的数据比较跨类别的数据比较

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。

折线图

什么情况下使用折线图：

展示一段时间内的趋势：比如近一年股价的变化、用户的增长趋势等与柱形图结合，提供多维度的序列分析

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。

面积图

什么情况下使用面积图：

查看序列的变化趋势并比较量的变化强调数量随时间而变化的程度

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。

饼图

什么情况下使用饼图：

展示分类与总体的相对比例

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。

散点图

什么情况下使用散点图：

挖掘不同变量之间的关系了解变量的趋势、集中度和极端值统计中的回归分析

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。

瀑布图

什么情况下使用瀑布图：

解释最终数据的来源找出过程中的主要影响因素

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。

树状图

什么情况下使用树状图：

要显示大量的分层数据表达多类别的每个部分与整体的比例多层级的数据展现和钻取

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。

漏斗图

什么情况下使用漏斗图：

业务流程的转化分析业务活动的进度和成功率考察流程中的主要瓶颈因素

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。

卡片图

什么情况下使用卡片图：

展现重要指标为其他数据提供上下文

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。

仪表盘

什么情况下使用仪表盘：

跟踪某个指标的进度跟踪某个目标的完成情况

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。

KPI图

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。

地图可视化

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可视化

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。