https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423

通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的。

就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素、以及可以动态设定关键因素的阈值,就是我们需要的。本文通过一个示例来看看如何生成一个动态的帕累托图,先看看最终效果,

这样分析是不是很简单,下面就来看看是如何制作的。

数据为虚拟的某连锁店的电子产品销售明细,以及与之关联的产品和销售地点维度,和一个对应的日期表,建立关系图如下,

要分析的维度:

1,时间维度:年份

2,财务指标:收入和利润

3,销售细分:按地区和产品明细


时间维度

年度指标比较简单,销售明细表中有日期数据,直接根据日期表中的年度创建一个切片器就行了。

财务指标

先建两个度量值:

收入 = SUM('销售明细'[销售额])
利润贡献 = SUM('销售明细'[毛利])

然后在PowerBI Desktop中新建表,只有一个字段[财务指标],数据为收入和利润,

按字段[财务指标]制作切片器,然后写度量值[指标数据],

指标数据 =
SWITCH(TRUE(),
SELECTEDVALUE('财务指标'[财务指标])="收入",[收入],
SELECTEDVALUE('财务指标'[财务指标])="利润",[利润贡献],
BLANK()
)

该度量值判断切片器的选择,如果选择的是收入,就汇总收入数据;如果选择的是利润,就汇总利润。

产品和地区维度

同上面的思路类似,把产品明细和地区明细整合到一起,如下图,

如果数据量很小,手工整理也很快,不过在这里依然可以用DAX实现,在【建模】选项卡下,点击"新表"(参考:PowerBI Desktop中新建表的使用场景),在编辑栏输入:

分析维度 =
VAR item1 = SELECTCOLUMNS( ADDCOLUMNS( DISTINCT( '城市'[城市] ) , "分析维度" , "地区" ) , "分析维度" , [分析维度],"维度明细",[城市] )
VAR item2 = SELECTCOLUMNS( ADDCOLUMNS( DISTINCT( '产品明细'[产品名称]) , "分析维度" , "产品" ) ,"分析维度" , [分析维度], "维度明细" , [产品名称] )
RETURN UNION( item1 , item2 )

然后上图中的表格就生成了,根据该表的字段[分析维度]创建切片器。

至此,三个分析维度已经建立完成,并体现在报表左侧的三个切片器上。


制作帕累托图

步骤和上一篇文章类似,只是由于分析维度更多,需要更细化的处理。各个切片器之间要相互配合,考虑上下文的影响,以下的DAX公式稍微长一点,需要根据每个函数慢慢理解,按照这个实例学习这些函数其实也是个不错的方式。

将【折线和簇状柱形图】拖到画布上,将前面创建的分析维度表中的[维度明细]拖入到共享轴。

创建度量值[分析数据]拖入到列值框中,

分析数据 =
VAR item3=TREATAS( VALUES('分析维度'[维度明细]),'城市'[城市])
VAR item4=TREATAS(VALUES('分析维度'[维度明细]),'产品明细'[产品名称])
RETURN
SWITCH(TRUE(),
SELECTEDVALUE('分析维度'[分析维度])="地区",
CALCULATE([指标数据],item3),
SELECTEDVALUE('分析维度'[分析维度])="产品",
CALCULATE([指标数据],item4),
BLANK()
)

下一步就是获得累计占比的数据,创建度量值如下,

分析数据合计 =
SWITCH(TRUE(),
SELECTEDVALUE('财务指标'[财务指标])="收入",
CALCULATE([收入],ALLSELECTED('销售明细'[销售额])),
SELECTEDVALUE('财务指标'[财务指标])="利润",
CALCULATE([利润贡献],ALLSELECTED('销售明细'[毛利])),
BLANK()
)

数据占比 = DIVIDE([分析数据],[分析数据合计])

累计占比 =
VAR cur_rate=[数据占比]
RETURN
CALCULATE([数据占比],FILTER(ALL('分析维度'[维度明细]),[数据占比]>=cur_rate))

将[累计占比]拖入到列值框中,帕累托图就制作好了,


ABC比例设置

帕累托分析也成为ABC分析,一般按照70%、20%和10%的比例来划分,或者按照二八定律的80%和20%划分,当然这些都是一个概数而已,并不是一定要这样划分,实际分析时还要根据情况自行调整。

在【建模】选项卡下,点击"新建参数"(参考:创建PowerBI「参数」轻松搞定动态分析),建立三个参数如下:

参数a = GENERATESERIES(1, 100, 1)
参数b = GENERATESERIES(0, 100, 1)
参数c = GENERATESERIES(0, 100, 1)

同时生成三个切片器,通过这三个切片器来控制这三个参数的数值大小,然后就可以计算出每一类的相对占比,

A类比例 = DIVIDE([参数a值],[参数a值]+[参数b值]+[参数c值])
B类比例 = DIVIDE([参数b值],[参数a值]+[参数b值]+[参数c值])
C类比例 = DIVIDE([参数c值],[参数a值]+[参数b值]+[参数c值])

利用这三个度量值生成一个环形图,这样动态的ABC比例就设计好了,

判断因素的所属分类

建立度量值,

数据所属分类 =
VAR cur_leji=[累计占比]
RETURN
SWITCH(TRUE(),
cur_leji<=[A类比例],"A",
cur_leji<=[A类比例]+[B类比例],"B",
"C"
)

至此该模型的技术操作完成,剩下的就是一些可视化方面的修饰、格式调整等,以及按照ABC的分类动态配色。

该帕累托模型在主要的分析维度上都已考虑到,可以在实际分析中进行分解套用。

总结:

进行动态帕累托分析的主要步骤:

1,整理需要分析的维度

2,设置ABC比例参数

3,创建指标数据和累计比例

数据可视化之分析篇(一)使用Power BI进行动态帕累托分析的更多相关文章

  1. 数据可视化之PowerQuery篇(十一)使用Power BI进行动态帕累托分析

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体 ...

  2. 数据特征分析:3.统计分析 & 帕累托分析

    1.统计分析 统计指标对定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析 集中趋势度量 / 离中趋势度量 One.集中趋势度量 指一组数据向某一中心靠拢的倾向,核心在于寻找数据的代表值或中 ...

  3. 帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析)

    帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人 ...

  4. 数据可视化之powerBI技巧(四)使用Power BI制作帕累托图

    各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V. ...

  5. 数据可视化之DAX篇(二十三)ALLEXCEPT应用示例:更灵活的累计求和

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/67441847 累计求和问题,之前已经介绍过(有了这几个公式,你也可以快速搞定累计求和),主要是基于比较简单的情形,针对所有的数据进行累计求 ...

  6. 设备数据通过Azure Functions 推送到 Power BI 数据大屏进行展示(2.Azure Functions实战)

    本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品. 主要实战的内容为: 将设备遥测数据上传到物联网中心, 将遥测数 ...

  7. 数据可视化之PowerQuery篇(十六)使用Power BI进行流失客户分析

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活 ...

  8. 数据可视化之 图表篇(四) 那些精美的Power BI可视化图表

    之前使用自定义图表,每次新打开一个新文件时,都需要重新添加,无法保存,在PowerBI 6月更新中,这个功能得到了很大改善,可以将自定义的图表固定在内置图表面板上了. 添加自定义图表后,右键>固 ...

  9. 数据可视化之 图表篇(二)如何用Power BI制作疫情地图?

    丁香园制作的这个地图可视化,相信大家每天都会看好几遍,这里不讨论具体数据,仅来探讨一下PowerBI地图技术. 这个地图很简洁,主要有三个特征: 1,使用着色地图,根据数据自动配色 2,只显示中国地图 ...

随机推荐

  1. ArchLinux——使用WINE-TIM头像异常解决办法

    ArchLinux--使用WINE-TIM头像异常解决办法 当使用WINE-TIM头像图片加载异常时,执行以下命令 sudo sysctl -w net.ipv6.conf.all.disable_i ...

  2. Ultra-QuickSort (求逆序数+离散化处理)、Cows、Stars【树状数组】

    一.Ultra-QuickSort(树状数组求逆序数) 题目链接(点击) Ultra-QuickSort Time Limit: 7000MS   Memory Limit: 65536K Total ...

  3. 一个小小的即时显示当前时间的jqurey控件

    效果: <div class="nowTime"> <span></span>年 <span></span>月 < ...

  4. numpy中的max和maximum

    numpy科学计算包中有两个函数np.max()和np.maximum(),他们的功能截然不同.简单而言即前者作用于ndarray对象,求的是它自身的最大.而后者是一个数学上的取$\max$的效果,它 ...

  5. 厉害了!除了find命令,还有这么多文件查找命令,高手必备!

    大家好,我是良许. 在系统里查找文件,是所有工程师都必备的技能(不管你用的是 Windows .Linux.还是 MacOS 系统).对于 Linux 操作系统,单单一个 find 命令就可以完成非常 ...

  6. cc21a -c++重载成员操作符*,->,代码示范

    cc21a重载成员操作符*,->, *,解引用操作符 ->箭头操作符,用于智能指针类 #include "pointer.h" //pointer.cpp #inclu ...

  7. Java中的I/O流全汇总,所有的I/O就一张图

    放大再看,注意视力!哈哈   一口吃不成胖子,一点一点的看: 大家都是文化人,拿图要指明出处!!!  头上↑那框,对,就是那 使用的是XMind软件画的,要源文件吗? 在这里:https://gith ...

  8. Python3-sys模块-解释器相关参数与函数

    Python3中的sys模块提供了访问由解释器使用和维护的一些变量和与解释器强烈交互的函数 sys.argv 获取传递给Python脚本的参数列表,sys.argv[0]代表脚本本身,sys.argv ...

  9. Spring—容器外的Bean使用依赖注入

    认识AutowireCapableBeanFactory AutowireCapableBeanFactory是在BeanFactory的基础上实现对已存在实例的管理.可以使用这个接口集成其他框架,捆 ...

  10. max depth exceeded when dereferencing c0-param0问题的解决

    在做项目的时候,用到了dwr,有一次居然报错,错误是 max depth exceeded when dereferencing c0-param0 上网查了一下,我居然传参数的时候传的是object ...