Powerbi 带直线的气泡图

Power BI中是否有任何可视资料可以让我创建一个类似这样的图表？我可以用散点图很好地创建气泡，但我也不知道如何在上面画一条线

这是分别使用以下气泡、x标记和线值数据生成的

Label   Y     Weight  X
-------------------------
A      2.68%   30%   0.75
B      4.75%    4%   1.00
C     -1.37%   20%   0.68
D      3.69%   45%   0.30
E      3.02%   12%   0.62
F      0.00%    8%   0.00
-------------------------
X      2.33%         0.50
Y      4.30%         0.67
Z      3.65%         0.72
-------------------------
0      2.47%         0.00
0.95   4.46%         0.95
1      4.77%         1.00

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在不了解基础数据的情况下，这里有3个图表组合到一个网格中：气泡图、散点图和折线图。虽然不是一个不合理的设计，但我不知道有哪种视觉效果（开箱即用或Office Store现有的定制视觉效果）能够满足您创建上述精确图表的需要

尽管如此，仍然有一些选择，但没有一个是如此美妙：

编写一个创建所需图表的R脚本，然后使用内置的R脚本可视化在Power BI中显示它。您可以在此处了解有关R视觉效果的更多信息：

构建您自己的定制视觉效果，满足您的需要（或雇佣某人来完成）。这里有一个入门教程页面：

投票支持现有的想法，在共享轴时允许更灵活的图表组合。现有想法（但在20个月内仅获得18票）：

在idea论坛上的idea上提交一个新的视频（如果您认为您的特定视频对更广泛的受众有价值有一个令人信服的理由，因为Microsoft是根据投票选择想法的）。创意论坛：

折衷或更改图表设计（例如，将图表并排拆分为2或3个图表，或找到一种在单一图表类型中显示数据的方法）

将折线图覆盖在气泡图的顶部。很难使轴完全对齐。当您更改视觉对象的属性（例如隐藏轴）时，它会更改主图表的可用空间量，这意味着它将放弃对齐。然而，如果近似值足够好，这可能是一种选择。（如果您计划将视觉效果固定到仪表板上，那么像这样的分层不是一个好的解决方案。）

3个图表层叠在一起：一个折线图和两个气泡图，都具有相同的固定比例。注意：对齐不是完美的，我无法访问问题中使用的基础数据，因此值也是近似值

建议

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就我个人而言，我建议探索R作为最好的下一步。它是一种非常灵活的编程语言，应该能够以内置和支持的方式重新创建所需的内容。（我无法回答如何在R中重新创建它。）

如果您愿意使用R，这当然是可能的：

绘图

还有一些细节（X轴记号和负y轴标签的红色字体颜色，将线放在气泡前面，并调整气泡大小），但如果这是您可以使用的，我也会研究一下

只需导入下面的数据集，插入R Visual，然后将以下代码段粘贴到R脚本编辑器中：

# Setup
library(dplyr)
library(ggplot2)
df <- dataset
#############
# Data
#############
df1 <- df %>% filter(Category == 'b1')
df2 <- df %>% filter(Category == 'b2')
dfL <- df %>% filter(Category == 'line')

#############
# Chart setup
#############

# Line
plt <- ggplot(data = dfL,aes(x=X, y=Y)) + geom_line(color = 'green3', size = 1.1) + ylim(-0.02, 0.05)
plt <- plt + scale_y_continuous(labels=scales::percent, limits = c(-0.02, 0.055))
plt <- plt + geom_hline(yintercept=0., colour="grey50", lwd=0.5)
plt <- plt + geom_point(data = df1, aes(x=X, y=Y, size = log(Weight), stroke = 8), color = 'lightsteelblue2')

# Bubble 1
plt <- plt + geom_text(data = df1, aes(label=Label),hjust=0.5, vjust=0.5) 
plt <- plt + scale_size_continuous( trans="exp", range=c(1, 20))

# Bubble 2
plt <- plt + geom_point(data = df2, aes(x=X, y=Y), shape = 'x', size = 4.5, color = 'red') 
plt <- plt + geom_text(data = df2, aes(label=Label),hjust=-1, vjust=0.55, size = 4)

############
# Aesthetics
############

# Remove clutter
plt <- plt + theme_minimal()
plt <- plt + theme(legend.position="none")
plt <- plt + theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())

# Axis format
plt <- plt + theme(axis.line.y = element_line(colour = "grey50"))
plt

此外，我还需要将

1,0.0477,1.00

替换为

1,0.0477,1.1

，以使线路笔直

这就是我的完整设置的样子：

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绿线是趋势线还是由您定义的？Power BI允许您在分析窗格（可视化窗格下的放大镜）的散点图中添加几条不同的线。@Joe它不是a-F或X-Z的趋势线。它有自己的定义。晚会迟到了，但您找到解决方案了吗？如果没有，你想提供一个数据样本吗？@vestland我没有，不过我想知道使用“分析”选项卡是否有可能。我已经编辑了一个数据样本。谢谢。如果X、Y和Z也是气泡，只是一种不同的颜色，这会简化任何事情吗？不是真的，因为仍然有直线和气泡的组合（直线是独立于气泡计算的）。目前没有满足这些要求的视觉效果。谢谢！我还没有在R集成方面做过很多实验。我真的认为这是值得的，而且你可以在短时间内学会做很多很酷的事情。随着Python被引入到powerbi中，现在的问题是选择什么。也许两者都有？既然您似乎已经有了广泛的Power BI背景，您应该学习更多DAX还是开始学习R或Python？我真的不知道答案。我所知道的是，我认为R和Python对于数据分析来说都比DAX容易得多。使用R和Python，我发现您可以一步一步地解决问题。DAX让我大吃一惊。我对DAX很在行，但它缺少了一些统计功能，比如Excel的LINEST。如果Power BI允许我们在度量值中使用R，我将对此进行讨论。这里也一样，或者引入某种DAX支持，使我们能够更轻松地一步一步地运行表达式，并研究每一步的输出。还是已经引入了？

Category,Label,Y,Weight,X
b1,A,0.0268,0.30,0.75
b1,B,0.0475,0.04,1.00
b1,C,-0.0137,0.20,0.68
b1,D,0.0369,0.45,0.30
b1,E,0.0302,0.12,0.62
b1,F,0.00,0.08,0.00
b2,X,0.0233,,0.50
b2,Y,0.0430,,0.67
b2,Z,0.0365,,0.72
line,0,0.0247,,0.00
line,0.95,0.0446,,0.95
line,1,0.0477,,1.1