1. 关键影响因素围绕某个关键指标，使用逻辑回归算法分析其相关影响因子的权重

报表功能

筛选窗格改进

增加对筛选器窗格和筛选器卡的文本大小和字体设置，通过在筛选器卡中选择是否应用，还可以对正在施加作用的筛选器单独设置格式。

折线图支持突出显示

折线图无法直接筛选其他图表，本次更新为折线图增加了突出显示功能，在折线图任意位置单击，自动定位到附近的数据点，使用此数据点的值筛选其他图表，这种行为类似于堆积柱形图。注意观察动图的效果演示。

当折线图有多个系列时，选中目标点需要准确控制鼠标位置。

 

图表标题自动换行

不必担心标题描述过长没法完全显示，激活标题选项卡的自动换行功能，即可显示完整内容

 

将默认视觉交互从突出显示更改为交叉筛选

一般来讲，交叉筛选的视觉效果相比突出显示更加显著且容易辨认，但 Power BI 默认的交互效果却是突出显示。本次更新提供了修改默认交互效果的选项，你可以在报表设置里进行修改。

需要注意的是：此修改不对单独调整过交互效果的图表生效，只修改使用默认筛选行为的图表。

 

为图表设置圆角边框

分析功能

关键影响因素 控件（预览）

Key Influencers visual 专门用于分析某个指标（KPI）的影响因素，它可以分析多个维度对关键指标的影响程度，并列出显著性最强的一批维度成员，选择任意成员，可以查看其所属维度下所有成员的重要性分布。

你可以把它看成一个专门用于 KPI 分析的组合图表，Key Influencers visual 可以显著提高对关键指标的分析效率，帮你快速呈现出关键因子。微软称其为 PBI 中第一个 AI 类型的图表，其实你也可以把它看成两个图表的结合体，但是这种结合针对某种特定分析场景进行了优化，起到了不错的效果。尤其左侧是一个深度定制的图表，用 DAX 实现比较困难。

切换到排名靠前的分段，控件通过机器学习算法计算出与当前指标显著性最强的两个 Segment，并显示了各自的占比和总数量。单击任意 Segment，可以进一步显示其这个分组的画像，显示成员特征。

点击详细了解此分段，可以进一步挖掘分段特征。

 

有趣的是，这个控件提供的 Insight 是汉化的，而一旦调用解释此增长的 Insight，就恢复了英文解释。

 

在问答中直接提问 Insight 相关的问题

不必通过鼠标和特定图表呼出 Insight 界面，直接在问答界面提问 Insight 问题，就可以得到相同的结果，相当于为 Insight 增加了一个方便的入口。

同时，右侧其他建议中给出的问题列表也是这次更新后加入的功能，可以帮助你拓展分析的思路，也许你能从中获得一些启发。

 

改进 Python 和 R 的编辑器

使用与 DAX 公式编辑区相同的编辑器，增加了智能感知、行号标识和语法高亮功能。

 

自定义图表更新

由于 1 月没有发布更新，这次的更新介绍了 12 月和 1 月新加入的图表，但并不完整。参考下面的文章，了解 12 月更新的图表，一月更新的图表稍后发布。

Power BI 十二月新增图表&2019 年展望

建议直接访问图表导航，通过提交日期查看最新图表：http://t.cn/RQEdPy8

Service 更新

邮件定时发送功能

 

对于订阅报表和仪表板的邮件，现在可以设置定时自动发送功能，可选的频率是：每天、每周自定义天数、数据刷新后每天自动发送一次。同时你还可以设置结束日期，如果留空就代表长期有效。

 

导出为 PDF

从 Web 端将报告导出为 PDF，需要注意的是隐藏页也会被导出。

 

立即发送订阅邮件

点击 Run Now 立刻向所有订阅此内容的用户发送邮件，在某些特定场景下，比如功能测试时比较有用。

 

其他更新：

Power BI Premium 数据统计 app 监测指标细化：

https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/capacity-management-improvement-and-more-granularity-in-the-power-bi-premium-capacity-metrics-app/

在 Power BI Admin Portal 中执行批量操作:

https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/bulk-operations-in-the-admin-portal/