https://zhuanlan.zhihu.com/p/69187094 数据分析的源数据应该是规范的,而规范的其中一个标准就是数据源应该是一维表,它会让之后的数据分析工作变得简单高效. 在之前的文章中,我也经常强调一维表的易用性,也时常有人问我,什么是一维表,为什么要转为一维表呢,这篇文章就来帮你梳理清楚并告诉你如何将二维表转化为一维表. 什么是一维表 在Excel中常见的是二维表,你可能天天都在用, 而一维表是长这样的: 通过以上二维表和一维表的比较,你应该能分清楚什么是一维表.什么是二维…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/64510355 逛超市的时候,面对货架上琳琅满目的商品,你会觉得这些商品的摆放,或者不同品类的货架分布是随机排列的吗,当然不是. 应该都听说过啤酒与尿布的故事,这两个表面上毫不相关的商品,在超市中摆放在一起时二者的销量都大幅度提升.这里不论这个案例的真实性如何,但它对理解产品之间的关联十分形象,好的故事总是更有传播度. 购买某种商品的客户,对另一种商品,相对于其他商品,有更大的购买概率,这两种商品就具有更高的关联度,为了提高销售额,应尽…
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>固定到可视化效果窗格, 这样下次再创建新的PowerBI文件,这些自定义图表也都在哦, 既然可以固定了,那么就可以将常用的一些自定义图表添加的可视化面板中了,不用每次都要下载. 目前PowerBI的自定图表有200多个,但是质量参差不齐,并不是每一个都好用,需要仔细甄别才能挑到合适的图表. 这里我就精心挑选…
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,并不足以体现 PowerBI 的强大.现实中的分析很多数据维度交织在一起,若要一个一个的生成帕累托图进行分析,就显得太繁臃和低级. 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…
​https://zhuanlan.zhihu.com/p/113113765 本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之二,她深入浅出的介绍了PowerBI在数据分析中的应用,利用PowerBI发现问题分析问题,欢迎学习借鉴. 她的上一篇分享: PowerBI数据分析实践01 | 水平分析法 PowerBI数据分析02:结构百分比分析法 作者:海艳 结构百分比分析法,又称纵向分析,是指同一期间财务报表中不同项目间的比较与分析,将财务报表中的某一重要项目(如资产负…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/133484654 ​本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之三,她深入浅出的介绍了PowerBI在数据分析中的应用,欢迎学习借鉴. 她的前两篇分享: PowerBI数据分析实践第一弹 | 水平分析法 PowerBI数据分析实践第二弹 | 结构百分比分析法 作者/海燕 上市IT公司经营计划专业经理,专注消费电子领域经营分析 以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图)…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/78537828 最近碰到星友的一个问题,他是在Excel的PowerQuery中已经把数据处理好了,但是处理后的数据又想用PowerBI来分析,那么还需要在PowerBI中用Powerquery重新再处理一遍吗? 或者说有什么方法把Excel中已经处理好的数据,直接导入到PowerBI中? 比如,在Excel中,已经用powerquery进行了数据处理, 将这些查询导入到PowerBI Desktop中,可以有以下几种方式: 1,获取E…
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.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100070260 商业数据分析通常都可以简化为对数据进行筛选.分组.汇总的过程,本文通过一个实例来看看PowerBI是如何快速完成整个过程的. 假设数据为一个订单明细表,含有下单日期.客户名称.产品名称等数据,业务需求为: 根据订单表,计算出截止某个日期,购买次数为1-7次.8-14次.14-21次……的客户分别有多少? 看到要求就知道这是个分组问题,一般可以通过计算列或者度量值的方式来完成,之前PowerBI星球也分享过关于分组的文章…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/128652582 ​经常碰到的一类问题是,如何根据起止日期来计算某个时间点的数量,比如: 已知合同的生效日期和到期日期,特定日期的有效合同有多少? 已知店铺的开业日期和注销日期,截至目前正在运营的店铺有多少? 已知员工的入职日期和离职日期,如何计算每个月底的在职员工数量? 此类问题的解决思路类似,下面就以计算在职员工数量为例,看看如何利用PowerBI来处理. 模拟数据如下,员工表中有员工姓名.入职日期和离职日期: 实现步骤如下: 1,…