在构建 Power BI 仪表板时，你是否遇到过这样的困境：既想展示详细的分类数据，又不想牺牲宝贵的屏幕空间去放置一个庞大的表格？标准卡片视觉对象虽然简洁，但一次只能展示一个指标，无法满足我们对比多维度的需求。今天，我们将深入探讨 Power BI 中一个非常实用但常被低估的视觉对象——多行卡片，并结合 2026 年的最新技术趋势，展示如何用“AI 原生”的思维重新定义它的用法。
在这篇文章中，我们将不仅仅是学习“如何添加”这个视觉对象，更会像资深开发者一样，深入挖掘它的格式化潜力、数据建模的最佳实践，以及如何通过 DAX 代码扩展其功能。无论你是数据分析师还是 BI 爱好者，掌握多行卡片都能让你的报表在保持紧凑布局的同时，呈现更加丰富和专业的数据洞察。
什么是多行卡片？
多行卡片允许我们在单个视觉对象容器内，以列表或网格的形式展示多个关键指标。与标准的“卡片”或“折线和聚类柱形图”不同，多行卡片能够将复杂的聚合数据以结构化的方式呈现。
核心逻辑是这样的：当你将第一个字段放入“字段”井时，它定义了行标签（即每一行的标题）；而后续放入的字段，则作为度量值显示在对应的数值区域。这种结构不仅支持动态响应筛选器和切片器，还能在保持上下文的同时，提供比表格更具可读性的视图。
准备工作：数据与环境
为了让我们能够同步操作，这里使用一个标准的销售数据集作为示例。假设我们拥有一个包含“订单日期”、“销售额”、“成本”和“利润”的模型。
最佳实践提示：在实际生产环境中，多行卡片最擅长的场景是展示关键绩效指标（KPI）摘要或实体详细列表（例如：显示不同地区的销售额、利润率和客户满意度得分）。
步骤 1：创建与配置多行卡片
让我们从零开始构建这个视觉对象。
- 加载数据：打开 Power BI Desktop，确保你的数据模型已经加载。
- 插入视觉对象：在右侧“可视化”窗格中，找到并点击“多行卡片”图标，将其拖动到报表画布上。
- 配置字段：这是最关键的一步。将“日期”或“类别”字段拖入字段区域，作为行的标识。紧接着，将“总销售额”、“总利润”等度量值拖入同一区域。
此时，你会看到 Power BI 自动生成了一个列表，每一行代表一个类别，每一列代表一个指标。
数据建模技巧：如果你的数据是原始明细表，请务必先在 Power Pivot 或 DAX 中创建度量值。直接使用原始列可能会导致多行卡片计算出你不期望的“每行的总和”。例如，我们可以创建以下 DAX 度量值来确保数据准确性：
// 1. 总销售额度量值
Total Sales =
SUM(Sales[SalesAmount])
// 2. 利润率度量值（自动格式化为百分比）
Profit Margin =
DIVIDE(
[Total Sales] - [Total Cost],
[Total Sales]
)
通过使用计算好的度量值，我们在多行卡片中展示的将是精确的业务逻辑，而非简单的列聚合。
步骤 2：深度格式化与样式定制
一个默认的多行卡片往往缺乏视觉冲击力。我们可以通过“格式化”窗格来彻底改造它。让我们将其划分为几个关键区域进行优化。
#### 1. 标注值
这是卡片中最重要的数字部分（如“¥100,000”）。为了让数据一目了然，我们需要调整其字体属性。
- 操作：选中视觉对象 -> 格式化窗格 -> 展开“标注值”。
- 建议：将“文本大小”设置为 14pt 或更大，并选择“加粗”。将颜色设置为深色或主题色，以确保对比度。如果数据是金额，建议在度量值设置中统一使用“¥”或“$”前缀，而不是在格式化窗格中硬编码。
#### 2. 类别标签
类别标签（如“总收入”、“净利润”）起到了解释说明的作用。它们通常位于数值下方或旁边。
- 操作：在格式化窗格中找到“类别标签”。
实用见解：很多人会忽略“对齐”选项。为了保持整洁，建议将类别标签设置为“左对齐”，并将数值设置为“右对齐”（如果布局允许）或居中。此外，将字体颜色设置为比数值稍浅的灰色（如 #605E5C），可以建立清晰的视觉层级，让用户的眼睛自然地被大数字吸引。
#### 3. 卡片：容器的艺术
“卡片”部分控制了每一个数据行的背景和边框，这是实现“卡片式设计”的核心。
- 标题：我们可以在这里定义每一行最顶端的文字（通常是行字段的值）。建议关闭默认标题，改用“字体颜色”与背景的对比来区分。
- 样式与边框：开启“边框”，并将颜色设置为浅灰色（如 #EDEBE9）。这会自动在每个数据项周围绘制边框，形成清晰的卡片网格。
- 强调条：这是一个极具视觉吸引力的功能。开启“强调条”后，卡片左侧会出现一条垂直色条。
* 高级技巧：我们可以通过“数据颜色”功能，或者结合字段值，让不同的类别显示不同颜色的强调条。例如，高利润的产品显示绿色强调条，低利润显示红色。
// 动态颜色度量值示例（用于条件格式）
// 在“标注值”的颜色 -> 高级控件 -> 字值格式中使用此字段
Color Value =
SWITCH(
TRUE(),
[Profit Margin] > 0.2, "Green",
[Profit Margin] > 0.1, "Blue",
"Red"
)
#### 4. 大小与位置
为了保证仪表板的响应式布局，我们可以在“常规”下的“大小和位置”中精确锁定视觉对象的宽度和高度。这对于确保在不同分辨率下卡片不发生变形至关重要。
步骤 3：企业级格式化与 2026 视觉趋势
随着 2026 年的临近，仪表板的设计语言正朝着“高密度信息展示”与“无障碍设计”的方向发展。多行卡片正是这一趋势的完美载体。让我们深入探讨几个高级格式化技巧，这些技巧在大型企业级报表中尤为关键。
#### 拥抱“高对比度”与“暗黑模式”
在现代 BI 开发中，我们不再局限于默认的白色背景。在设计“暗黑模式”仪表板时，多行卡片的格式化需要特别注意。
- 调整策略：当背景色变为深灰色（如 #1B1A1A）时，我们必须将类别标签的颜色调整为浅灰色（如 #EDEBE9），而将数值调整为明亮的主题色（如青色或亮绿色）。
- 容错处理：我们建议创建一个“主题表”，在数据模型中预定义颜色值。这样，当用户切换主题时，多行卡片的强调条颜色可以通过 DAX 动态引用，而不是硬编码。例如：
// 动态主题颜色度量值
Theme Accent Color =
IF(
SELECTEDVALUE(‘Settings‘[Theme]) = "Dark",
"#0078D4", // 蓝色用于暗色模式
"#002050" // 深蓝色用于亮色模式
)
#### 处理边界情况：文本溢出与换行
在处理长文本（如产品全称或详细描述）时，多行卡片默认会截断文本。这在处理全球化的多语言报表时尤其棘手（例如德语单词通常比英语长）。
- 解决方案：我们可以通过调整“类别标签”的“文本大小”并在“常规”选项卡中微调“内边距”来缓解此问题。但在极端情况下，我们建议在 DAX 中创建一个计算列，使用逻辑截断并添加省略号，确保 UI 布局不会崩坏。
// 安全截断计算列示例
Safe Product Name =
VAR OriginalName = ‘Product‘[Product Name]
VAR MaxLength = 20
RETURN
IF(
LEN(OriginalName) > MaxLength,
LEFT(OriginalName, MaxLength) & "...",
OriginalName
)
步骤 4：2026 范式下的 DAX 与 AI 赋能
多行卡片不仅仅是静态展示，它与 DAX 和切片器的结合能产生强大的交互效果。结合 2026 年的“Agentic AI”思维，我们可以让卡片更智能。
场景 1：动态 Top N 排名展示（智能驱动）
如果你只想展示销售额前 5 名的产品，不要依赖手动筛选。利用 DAX 创建一个动态排名度量值，并将其用作视觉对象的筛选器。
// Top 5 产品 排名逻辑
Rank Product =
RANKX(
ALLSELECTED(‘Product‘[Product Name]),
[Total Sales],
, DESC
)
// 在视觉级别的筛选器中，设置 [Rank Product] 小于等于 5
这样做的好处是，当用户选择不同的地区或时间段时，多行卡片会自动显示该地区下当前的前 5 名产品。
场景 2：AI 辅助的异常检测（Vibe Coding 实践）
在 2026 年，我们编写代码的方式正在改变。假设我们希望在多行卡片中高亮显示“异常值”（例如销售额低于平均值的产品）。我们可以利用 Copilot 等 AI 工具快速生成度量值，然后应用条件格式。
// AI 生成的异常检测度量值示例
Is Underperforming =
VAR CurrentSales = [Total Sales]
VAR AverageSales = CALCULATE([Total Sales], ALLSELECTED(‘Product‘))
RETURN
IF(
CurrentSales < AverageSales,
"Low Performer",
"On Track"
)
随后，我们将这个度量值拖入“字段”井，并设置格式为“基于字段的颜色”。这展示了Vibe Coding（氛围编程）的精髓：我们不仅是编写代码，更是在描述业务逻辑，让 AI 和工具辅助我们实现视觉反馈。
进阶实战：性能优化与生产环境维护
作为经验丰富的开发者，我们知道“能用”和“好用”之间的巨大鸿沟。在生产环境中，多行卡片可能会成为性能瓶颈。
性能优化策略
如果你的多行卡片渲染缓慢，通常是因为后台数据模型过大或 DAX 计算过于复杂。为了保持流畅的用户体验：
- 限制行数：虽然多行卡片理论上可以展示数百行，但这违反了可视化的认知负荷原则。限制显示前 10-20 项，其余通过切片器筛选。
- 聚合表：这是处理海量数据的终极武器。如果你的多行卡片查询导致内存溢出，请在建模视图中创建聚合表，将计算重心转移到预先聚合的表上，而非实时查询明细行。
- 关闭交互：如果多行卡片仅用于展示摘要，考虑在“格式”选项卡中关闭“悬停”效果，或者调整“交互”高亮选项，以减少前端渲染压力。
替代方案对比：何时不用多行卡片？
在我们的项目中，我们总结了一个简单的决策树：
- 需要对比数值的大小趋势？ 使用柱形图或条形图。人类对长度的感知比对数字的感知更敏锐。
- 需要展示精确的明细数据？ 使用表格，并启用“向下钻取”功能。
- 需要展示关键指标及其状态？ 这才是多行卡片的最佳主场。
2026 开发者视点：Vibe Coding 与 AI 辅助工程
让我们思考一下 2026 年的开发场景。现在的我们，不再仅仅是 DAX 的编写者，而是“数据架构师”与“AI 训练师”的结合体。在处理多行卡片这样的基础组件时，我们的工作流发生了本质变化。
Vibe Coding（氛围编程）的实践
你可能已经注意到，现代开发工具（如 Cursor 或 GitHub Copilot）允许我们通过自然语言描述意图。在 Power BI 的上下文中，这意味着我们可以这样与 AI 交互：
Prompt*: “帮我在多行卡片中创建一个逻辑，如果某个产品的利润率同比下降超过 10%，就显示一个红色的警告图标。”
AI 不仅会生成 DAX 代码，还会建议你如何配置 SVG 图标（这是一个在 2026 年非常流行的技巧，利用 DAX 生成 SVG 字符串并在多行卡片中渲染图标）。
// AI 生成的动态图标逻辑
Status Icon =
VAR MarginDiff = [Profit Margin] - CALCULATE([Profit Margin], SAMEPERIODLASTYEAR(‘Date‘[Date]))
RETURN
IF(
MarginDiff < -0.10,
"data:image/svg+xml;base64,PHN2Zy...", // 红色警告 SVG Base64 代码
"data:image/svg+xml;base64,PHN2Zy..." // 绿色正常 SVG Base64 代码
)
这种开发模式——即通过意图描述驱动代码生成——就是我们所说的 Vibe Coding。在多行卡片的应用中，它让我们能快速实现复杂的“状态可视化”，而无需手工编写繁琐的 SVG 路径。
总结
多行卡片是连接简洁“卡片”与复杂“表格”之间的完美桥梁。通过我们今天的学习，你已经掌握了如何从零构建它，如何通过格式化选项（如标注值、类别标签、强调条）提升视觉层级，甚至通过 DAX 实现动态颜色和 Top N 排序。
在 2026 年的技术版图中，数据可视化不再仅仅是“画画图”，而是关于如何高效地传递信息和如何利用 AI 增强人类决策。多行卡片看似简单，但通过结合深度的数据建模、精细的样式控制以及现代化的开发理念，它能成为仪表板中最具表现力的核心组件。
下次在设计仪表板时，不妨试着用多行卡片来替代冗长的表格，你会发现数据展示变得更加清晰且富有质感。真正的数据可视化大师，不仅懂技术，更懂得如何通过细节引导观众的视线。现在，打开你的 Power BI Desktop，尝试优化你的第一个多行卡片吧！