雷达图，又被叫做网络图、蛛网图，用来体现一个整体在3个或更多指标上的分项和整体强弱程度。
从形式上看，雷达图可以看作是对柱状图、折线图进行了折弯处理，这样处理后，它的优势就在于：需要较小的展示空间，封闭多边形更适合代表整体，最重要的是，从面积上可以直观地表示整体的强弱程度。
比如，学生分科成绩、电脑分项性能、城市综合指标、销售KPI概览、人员能力评估等等。像如下这张雷达图，很容易看出，马龙在6项评估指标上均达到最大值5，被称为六边形选手。
满足这些特点，才算相对完美的雷达图
1 多个指标被归一处理，指标之间具备可比性。
比如：课程分数，数学满分150，物理满分100，数学就需要除以150乘以100。
2 放置参考值，可以是平均值、及格值或满分值，至少要有满分值，这样最大值是好是坏也可被判断。
比如：马龙6项都是5分，被叫做六边形选手，小明6项都是3分，单看小明，如果不和满分5分做对比，雷达图会把3分作为最大值，他也是六边形选手，但实际上他只是各项能力均衡，整体水平一般。
3 每个指标的颜色可以设置，数值标签可以显示。
4 支持多个整体在同一个雷达图中对比（加分项，即便可以对比，放3个以上会显得很乱）。
解决方案
我在PowerBI中对比了5款视觉对象，挑选了相对完美的那一款-CLEAR PEAKS的Radar Chart：
举例
上图中的各项能力评分满分都是10分，不需要做归一处理，再用成绩举个完整的例子：
模型
成绩表
雷达图项目表
关系
操作步骤
STEP 1 书写度量值，其中包括基础度量值、雷达图使用的度量值（折算值）、参考值。
基础度量值
平均分 = AVERAGE('成绩'[成绩])数学 = CALCULATE([平均分],FILTER('成绩',[课程]='数学'))语文 = CALCULATE([平均分],FILTER('成绩',[课程]='语文'))英语 = CALCULATE([平均分],FILTER('成绩',[课程]='英语'))物理 = CALCULATE([平均分],FILTER('成绩',[课程]='物理'))化学 = CALCULATE([平均分],FILTER('成绩',[课程]='化学'))雷达图使用的度量值
折算分 =VAR _vm_Reference= //这里成绩的满分，也可以是某个度量值的目标值，也可以是某个度量值的最大值。SWITCH(TRUE(),SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='数学',150,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='语文',CALCULATE(MAX('成绩'[成绩]),FILTER(ALL('成绩'),[课程]='语文')), //举例一个最大值做折算参考值SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='英语',150,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='物理',100,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='化学',100)RETURNSWITCH(TRUE(),SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='数学',DIVIDE([数学],_vm_Reference)*100,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='语文',DIVIDE([语文],_vm_Reference)*100,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='英语',DIVIDE([英语],_vm_Reference)*100,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='物理',DIVIDE([物理],_vm_Reference)*100,SELECTEDVALUE('雷达图项目'[课程])='化学',DIVIDE([化学],_vm_Reference)*100)
参考值的度量值
满分 = 100及格 = 60STEP 2 点击获取更多视觉对象，搜索radar，选择CLEAR PEAKES的Radar Chart并加载。
STEP 3 在画布中添加CP Radar Chart视觉对象，在Category中添加雷达图项目表中的课程，在Measure中添加平均分、及格、满分。
STEP 4 在视觉对象面板的格式菜单下进行格式设置。在Legend下打开图例。在Radar下切换指标颜色。在Shapes下面切换数据点的形状和大小。其余设置随需。
STEP 5 最终得到的视觉对象如下，可以选择班级的查看班级的分科平均折算分、也可以选择人员查看单个学生的分科平均折算分。
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