​本文来自星友Beau的分享,在进行数据指标的展现时,对关键的少数单独展示,而对剩余的大多数折叠为其他项,是一个很常用的做法.Beau同学通过一个日常的办公场景,详细介绍了PowerBI实现的步骤,值得大家借鉴. KPI指标动态展示之TOPN及其他 作者:Beau 一.背景故事 2020年第一天上班,B同学还沉浸在跨年的喜悦中,坐在工位上,喝了一口枸杞养生茶,随即打开了电脑,邮箱提醒老板发来一封邮件,顿时心头一紧,不会有重要工作吧,赶紧点开邮件,看着看着,眉头渐舒,原来老板让他对19年所有客户的

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

​按照自然日历来展现疫情数据时,是这样的效果, 由于各个国家的疫情爆发时间不一致,按自然日期坐标轴很难比较各个国家的蔓延速度. 如果各个国家都从蔓延日开始统计,展示之后每日的确诊人数,就是同样的时间轴,可以很直观的看出每个国家的发展速度. 这里的难点在于,如何确定开始蔓延日期,以及如何根据蔓延日期,来计算每一天距离蔓延日是第几天? 在PowerBI中,用DAX可以轻松实现. 原始数据是从2020年1月1日开始到现在的每日每个国家的确诊数据,包括新增确诊人数.新增死亡人数.累计确诊人数和累计死亡人

今天分享一个可视化小技巧,如何在PowerBI的表格中动态显示需要的列? 就是这样的效果, 也就是根据切片器的筛选,来显示需要的列,做起来很简单,步骤如下: 01 逆透视表 进入Powerquery编辑其中,对该表格逆透视. 选中基础列,也就是固定显示的列,比如[产品名称],然后逆透视其他列, 逆透视后的表格如下, 是不是很乱的感觉? 02 利用矩阵展现该表 将逆透视后的表,放入到矩阵中. [产品名称]拖入[行],[属性]放进[列], 是不是混乱的表格又变得十分整齐了呢:) 03 生成切片器 使

​性能分析器是Power BI前几个月推出的功能,主要用于检测视觉对象和DAX的性能如何,该功能的使用比较简单,首先勾选这个功能, 然后点击开始记录并刷新视觉对象,就可以看出每个元素耗费的时间,如下图, 上面的功能很直观,并不需要特别的介绍,关于性能分析器的另外一个功能才是本文要说的. 这个功能可以解决从可视化对象中导出数据的痛点. 关于导出PowerBI图表中的数据,以前也介绍过:PowerBI中的数据如何导出到Excel? 但是当我们利用左上角导出数据功能导出下面这个矩阵的数据时, 结果是这

Power BI的增量刷新功能现在已经对Pro用户开通,但由于种种限制,很多人依然无法使用无这个功能,所以,每一次刷新,都要彻底更新数据集.这对于量级比较大的数据集来说,着实是一件耗费时间的事情. 拿我的亲身经历举个例子,我有一份报表涵盖了客户近3年的销售情况,由于客户的业务流量比较大,数据集的每一次手动刷新都在15分钟左右,而计划刷新更是会延迟到35分钟左右,严重影响到报表的日常使用. 不过呢,聪明如我( 偷笑 ),我还是发掘到了一个十分简单的”增量刷新”解决方案,使用一个DAX函数就可以实现

默认情况下,PowerBI图表的标题是静态的,为了增强图表的可读性,通过设置动态标题,可快速展示关键信息.提升沟通效率.本文通过两个简单的例子来看看PowerBI中如何创建动态标题. /01/ 拿之前文章中介绍移动平均的例子来看,标题是静态的, 只能通过看切片器显示的数字来获悉是当前状态是多少天的移动平均,标题是固定不变的,如果想把移动平均的天数显示在标题上,应该怎么做呢? 其实很简单,新建一个度量值: 标题 = "销售额"&SELECTEDVALUE('参数'[参数])&am

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.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

周末放松一下,给大家分享一个小技巧,仅利用DAX制作一个简易的时钟. 时钟效果如下: 这个时钟的制作只需一个度量值,你信吗? 事实上确实如此,制作步骤介绍如下: 1,新建参数,生成一个数字序列作为小时数据. 然后会生成一个1到12的单列表,和一个切片器. 2,利用UNICHAR函数建立度量值. 度量值如下: 时钟 =UNICHAR(128335+SELECTEDVALUE('时钟'[小时],1)) 3,生成卡片图 使用第2步的度量值[时钟],生成一个卡片图,一个时钟就出来了, 是不是很神奇? 其

在学习PowerBI的过程中,尤其是刚接触的时候,不可避免的会遇到各种各样的错误,有时自己怎么检查都没法消除,不解决这个错误又没法进行下一步的工作,经常会搞的自己烦闷无比,不过最后通过自己的苦苦摸索.或者他人的片语点拨而解决后,也会欣喜异常. 你遇到的问题,我同样也都遇到过,并且我遇到的更多(因为我还接收到星友们遇到的各种问题:),这里归纳了一下初学者使用PowerBI时,几个常见的错误以及解决的办法. 01 | DAX书写错误 刚开始在DAX编辑框建度量值时,总是眼前一堆红色的波浪线有没有,

根据某一个维度的数据,进行分组统计,是很常见的做法,比如按年龄对客户进行分组,按考试成绩进行分组统计等,这篇文章介绍一下,在PowerBI中如何对数据进行分组. 在PowerQuery编辑器中分组 在PQ中,直接用添加条件列的方式进行分组,假设依据数学成绩来进行分组,直接添加条件列,分别填入相应的分数和等级名称, 点击确定,表格中就会出现一个新列, 如果对M语言比较熟悉,也可以不用功能界面添加列的方式,直接编写M语言即可, Table.AddColumn(更改的类型, "等级",eac

今天给大家分享一个动态显示数据层级的技巧,效果如下: 无论想按什么维度.什么顺序查看分析数据,只需要选择不同的切片器组合就行了. 方法如下:01 | 把数据聚合为分析需要的最细粒度 本文假设最细分析粒度为月度,可以通过分组功能聚合,这样可以显著的降低数据的行数. 02 | 添加索引列 03 | 对分析维度逆透视 选中各个分析的各个维度,逆透视, 04 | 复制2个逆透视后的表,上载到数据模型并建立关系 这三个表是完全相同的表,通过索引列建立关系, 05 | 用三个表的属性生成三个切片器 按顺序分

使用PowerBI的时候,一个很不爽之处就是数据单位的设置,只能用千.百万等英美的习惯来显示,而没有我们中文所习惯的万亿等单位,虽然要求添加"万"的呼声很高,但迟迟未见到改进动作,也许中国PowerBI的使用者还不够多吧. 既然微软没有动静,那我们自己动手来设置,下面就来看看如何通过度量值的设置来进行单位切换. 假设进行销售额分析,要求可以动态的选择万元和亿元的单位进行显示. 首先手动建立一个单位表, 然后使用单位表中的[单位]字段生成一个切片器. 下面一步建立销售额的度量值是重点.

之前的文章中介绍了如何制作动态的分析指标,这篇进行文章再介绍一下如何制作动态的坐标轴. 假设要分析的数据为销售额,分别从产品和地区两个维度进行分析,要实现的效果是,如果选择的是产品,则坐标轴是各个产品的名称,对应的是各个产品的销售额:如果选择的是地区,则坐标轴为城市,展现的是各个城市的销售额. 要达到这样的效果,我们首先需要把城市名称和产品名称整合到一起,直接用DAX来进行整合出一张表, 坐标轴指标表 =VAR table1=SELECTCOLUMNS(ADDCOLUMNS(VALUES('产品

数据中的明细项一般都有很多,可是我们关注的往往只是前几名,所以在报表中只展示关注的部分,就十分常用. 有了上篇(这几个示例,帮你深入理解RANKX排名)关于排名的铺垫,仅显示前N名就简单多了. 依然以上篇文章数据中的数据为例,按销售额的高低来显示前几名的产品,使用最常用的排名方式, 排名 = RANKX(ALL('产品'),[销售额]) 有了这个排名,如果只想显示前5名,就可以这样写度量值, 销售额 前5名=CALCULATE([销售额],FILTER(VALUES('产品'),[排名]<=5)

本文来自于PowerBI星球嘉宾天行老师的分享,天行老师不仅DAX使用娴熟,更是精通SQL,下面就来欣赏他利用SQL思维编写DAX解决问题的一个实战案例. 基于SQL思维使用DAX解决实战问题 作者:天行 学习掌握DAX语言的初期,尤其是刚开始尝试将DAX应用到实战中时,书上的.别人的例子永远是别人的,自己工作中的问题还是找不到如何下手. 其实如果有SQL的使用经验,上手DAX就相对容易很多,尤其对于工作实践中的复杂逻辑,使用SQL思维,进行逐步分解,然后用DAX的方式去具体实现,确实是高效的解

在一个图表中,可以将多项指标数据放进去同时显示,如果不想同时显示在一起,可以根据需要动态显示数据吗?在 PowerBI 中当然是可以的. 下面就看看如何利用度量值进行动态分析. 假如要分析的指标有销售额和利润,已经分别创建了度量值, 销售额 = sum('订单'[销售额])利润 = SUM('订单'[毛利]) 为了将这些数据指标统一起来,先在PowerBI中创建一个分析指标表,点击[输入数据], 然后把这个表加载进来,注意不要将此表与其他表建立任何关系. 利用[分析指标]创建一个切片器, 接下来

目前PowerBI的表格已经支持多列排序,但是矩阵依然还不支持按多个字段排序,虽然这个需求很普遍,这里利用DAX提供一个变通的实现方式. 模拟数据如下,有两个数据指标: 对类别首先按[指标一]进行排序,如果[指标一]数据相同,则按[指标二]排序. 因为PowerBI目前只能按一列排序,自然会想到构造个辅助列来实现,比如这样来添加辅助列: 原理就是在主排序列上加上一个特别小的数,这个特别小的数是由次排序列生成,两个数据加到一起,就生成了一个由两个指标混合而成,并且不会损坏原数据大小顺序的列,然后按

之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

最近碰到几个星友的问题,都是问我之前分享的源文件是如何把度量值分门别类放到不同的文件夹中的,就像这样, 其实在之前的文章中也曾提及过做法,这里再详细说一下制作步骤: 01 | 新建一个空表 点击菜单栏的"输入数据",在弹出的窗口中,无需输入任何数据,可以直接点击加载.你也可以给这个表命名为你想要的名字,比如我这个表命名为"MEASURE". 02 | 将度量值放入到这个空表中 方法如下图所示, 按照这个方法,把每个度量值都放入到空表中. 你的度量值可能有很多,也只能