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現(xiàn)在可使用新的采樣算法來改進散點圖表示高密度數(shù)據(jù)的方式 。

例如，可以通過組織的銷售活動創(chuàng)建一個散點圖，其中每個商店每年都有成千上萬個數(shù)據(jù)點。此類信息的散點圖將對可用數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采樣（選擇數(shù)據(jù)中有意義的代表，以展示銷售情況如何隨時間變化），并創(chuàng)建一個散點圖表示基礎數(shù)據(jù)。這是高密度散點圖中的常見做法。 Power BI 改進了高密度數(shù)據(jù)的采樣，本文詳細介紹了相關信息。

高密度散點圖的工作方式

以前，Power BI 以確定性方式在所有基礎數(shù)據(jù)中選擇采樣數(shù)據(jù)點的集合來創(chuàng)建散點圖。具體而言，Power BI 會在散點圖系列中選擇第一行和最后一行數(shù)據(jù)，然后將剩余的行平均分配，以便在散點圖上繪制總共 3,500 個數(shù)據(jù)點。 例如，如果示例有 35,000 行，則選擇第一行和最后一行進行繪制，然后每 10 行繪制一個數(shù)據(jù)點（35,000/10 = 每 10 行 = 3,500 個數(shù)據(jù)點）。 

另外，在此之前，在數(shù)據(jù)系列中無法繪制的 null 值或點（如文本值）不會顯示出來，因此在生成視覺對象時不會加以考慮。通過此類采樣，散點圖的感知密度同樣會基于代表性數(shù)據(jù)點，因此隱含的可視化密度屬于采樣點，而不是基礎數(shù)據(jù)的完整集合。

啟用“高密度采樣” 時，Power BI 會執(zhí)行一種算法來消除重疊點，并確保與視覺對象交互時可以訪問視覺對象上的點。此外，該算法還可確保數(shù)據(jù)集中的所有點都會顯示在視覺對象中，從而為所選點的含義提供上下文，而不是僅僅繪制一個代表性的樣本。

根據(jù)定義，對高密度數(shù)據(jù)進行采樣，以快速合理地創(chuàng)建能響應交互操作的視覺對象。視覺對象上過多的數(shù)據(jù)點可能會阻礙它并降低趨勢的可見性。因此，如何對數(shù)據(jù)進行采樣才能提供最佳的視覺對象體驗并確保表示所有數(shù)據(jù)這一疑問推動了采樣算法的創(chuàng)建。Power BI 中現(xiàn)對該算法進行了改進，將整體數(shù)據(jù)集中重要點的響應、表示和清楚保存以最佳方式組合。

新的散點圖采樣算法的工作方式

適用于散點圖的“高密度采樣”的新算法采用能夠更有效地捕獲和表示基礎數(shù)據(jù)的方法，此類方法還可以消除重疊點 。具體操作方法為：首先為每個數(shù)據(jù)點繪制一個小型半徑（可視化效果上給定點的可視圓圈大小）。然后增加所有數(shù)據(jù)點的半徑大小；當兩個（或多個）數(shù)據(jù)點重疊時，用一個（增加了半徑大小的）圓圈表示這些重疊的數(shù)據(jù)點。 該算法繼續(xù)增加數(shù)據(jù)點的半徑，直到半徑值產生的合理數(shù)量的數(shù)據(jù)點（3,500）顯示在散點圖中。

此算法中的方法可確保在生成的視覺對象中顯示離群值。該算法在確定重疊的同時還會設置比例，完全按照基礎可視化點直觀顯示指數(shù)比例。該算法還將保留散點圖的整體形狀。

注意：將高密度采樣算法用于散點圖時，目標是準確分發(fā)數(shù)據(jù)，而不是隱含的可視化密度。例如，你可能會看到一個散點圖，其中有許多圓圈在某個區(qū)域重疊（密度），并想像肯定有許多數(shù)據(jù)點聚集在那里；由于高密度采樣算法可以使用一個圓圈來表示許多數(shù)據(jù)點，因此隱含的可視化密度（或“群集”）將不會出現(xiàn)。

此外，會忽略不能繪制的數(shù)據(jù)點（例如 null 或文本值），因此選擇另一個可以繪制的值，從而進一步確保散點圖的真實形狀保持不變。

使用散點圖的標準算法時

在一些情況下，高密度采樣不能應用于散點圖，而是使用原始算法 。 這些情況如下所示：

• 如果右鍵單擊“詳細信息”下的值，然后從菜單中將其設置為“顯示不含數(shù)據(jù)的項”，那么散點圖將恢復為原始算法 。

• “播放” 軸中的任何值都將導致散點圖恢復為原始算法。
• 如果散點圖上缺少 X 軸和 Y 軸，則圖表將恢復為原始算法。
• 使用“分析” 窗格中的“比率線” 會導致圖表恢復為原始算法。

如何為散點圖啟用高密度采樣

要啟用“高密度采樣”，請選擇散點圖，轉到“格式設置”窗格，展開“常規(guī)”卡，然后在卡片的底部附近，將“高密度采樣”切換滑塊切換為“開” 。

注意：啟用滑塊后，Power BI 將在可能的情況下嘗試使用“高密度采樣” 算法。如果該算法無法使用（例如，在“播放” 軸添加一個值），滑塊將停留在“打開” 位置，即使圖表已恢復為標準算法也是如此。如果之后你從“播放”軸刪除一個值（或者情況變為允許使用高密度采樣算法），由于功能處于活動狀態(tài)，圖表將自動為該圖表使用高密度采樣 。

注意事項和限制

高密度采樣算法是 Power BI 的一個重要改進，但在使用高密度值和散點圖時需要了解以下注意事項。

• 高密度采樣 算法僅適用于到基于 Power BI 服務的模型、導入的模型或 DirectQuery 的實時連接。

本文內容就到這里了，本教程后面會持續(xù)更新，感興趣的朋友可以多多關注，如果您能在評論區(qū)留言提出問題或者解決問題，我們將會很高興！

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