ПР / ПР№7_Хакова_Ю_М_ИСТ_223

Цель работы: изучение проведения анализа и визуализации данных с помощью инструментов Power BI.

Ход работы:

1.Открыть отчет Power BI, содержащий данные о калорийности пиццы.

2.Создать круговую диаграмму для сравнения средних калорийностей трех типов пиццы. Настроить метки данных, чтобы отображать категорию и подробное значение для каждого сегмента.

3.Создание пончиковой диаграммы для отображения распределения калорий в разных видах пиццы.

4.Создание другого вида визуализации для отображения зависимости пиццы и калорий в ней.

5.Настроить взаимодействия между диаграммами: при нажатии на тип пиццы на пончиковой диаграмме данные фильтруются во второй пончиковой диаграмме.

6.Построить еще 2-3 визуализации.

Создание визуализаций данных из таблицы происходит в разделе «Представление данных». В разделе «визуализация» выбираем круговую диаграмму, а в разделе «данные» выбираем Type и Calories. Настраиваем легенду и отображение числовых данных в подразделе «Форматирование визуального элемента». (Рис. 1.)

Рис. 1. Круговая диаграмма сравнения средних калорийностей трех типов пиццы.

Создание пончиковой диаграммы аналогично (рис. 2). Однако для визуализации данных о калорийности каждого вида пиццы она не подходит, так как в ней отображаются слишком много категорий, что затрудняет визуальное

восприятие информации. Для визуализации нужных данных больше подойдет гистограмма (рис. 3).

Рис. 2. Пончиковая диаграмма для отображения распределения калорий в разных видах пиццы.

Рис. 3. Гистограмма для отображения распределения калорий в разных видах пиццы.

Настроить взаимодействие диаграмм можно в меню «Формат». Настраиваем взаимодействие между двумя пончиковыми диаграммами. При нажатии на вид пиццы на первой диаграмме данные должны отобразиться на второй (рис. 4).

Рис. 4. Настройка взаимодействия между диаграммами.

Создание других визуализаций (рис. 5-7).

Рис. 5. Гистограмма сравнения средних калорийностей трех типов пиццы.

Рис. 6. График калорийностей всех видов пиццы.

Рис. 7. Диаграмма с областями с накоплением средних калорийностей трех типов пиццы.

Вывод: в ходе анализа данных были разработаны и визуализированы различные графики, что позволило эффективно представить данные и выявить ключевые тенденции. Использование интерактивных элементов повысило удобство работы с отчетом. Итоговые результаты могут служить основой для дальнейших решений в области меню и маркетинга, а также для улучшения информированности клиентов о предлагаемых блюдах.