很明显,蓝色线 ABC.KPI.Pro 的计算几乎是对的,与橙色线是重合的,但在几个点却不一样,这是为什么呢?
本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法,我们并不打算研究这些数学算法的具体细节,而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
在实际业务中,新用户很重要,但是如何留存老用户更是一个巨大的课题,总的来讲,就是提升服务质量,增强满意度,具体细分在各个行业,运营思路千差万别,我们今天不详细展开。
在表格中,每一行独立存在,上一行的内容和下一行没有交集,中间有一根看不见的线把每一行隔离开来。
不用多说,PowerBI的用户都知道本书是世界范围对PowerBI DAX解释最权威的著作。目前在微软书店(www.microsoftpressstore.com)正式发售。
该报表显示了阿迪达斯每个季度的店铺数量,以及到2020年底的店铺数量(注意年底数量=Q4数量),另外,还显示了每个季度的开店数量,关店数量,净开/关店数量。
春节不同于其他节日,许多零售企业春节的销售高峰不是节日期间,而是春节前的两周。这两周的销售对全年的业绩目标实现都会产生重要的影响。
本免费课程面向尚未接触过Power BI的一些服饰零售业销售主管、督导和店长朋友(其他岗位或行业也可参考),在没有基础的情况下,40分钟学会使用Power BI制作一个动态业绩看板。
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
小SUN目前就职于一家葡萄酒分销公司,其主要职责就是为业务部门提供数据分析报告,其中一份报告是追踪销售团队的KPI并与去年同期进行对比。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
很多人都认为Power BI 仅仅是一个可视化界面展示的工具,还不清楚Power BI 的每个模块是如何相互影响和关联的,或如何将每一模块结合起来运用到工作实践中去,最终通过数据“原材料”的高效加工为企业决策者做出一道“美味佳肴”?
零售、电商、教育等领域的诸多业务场景中需要按周进行分析,然而Power BI并未提供周粒度的时间智能函数,这让很多人想分析时感觉力不从心、无从下手。
不管是Power BI中还是在Excel的Power Pbiot中使用DAX,都支持VAR变量的写法。变量的方法不仅提高了代码的性能,还能减少代码的重复使用带来的阅读不方便。 但是很多的新手朋友们在编写表达式的时候,使用变量可能会犯这样一个错误。来看看你是不是也有这样的习惯和问题。先来看一下数据模型。 比如,要计算每个大区的订单金额占所有大区订单总金额的占比。这是一个简单的度量值,新手朋友们有可能的一种编写的代码是: 订单金额占比 =VAR salestotal = SUM
服饰业商品管理常用的考核指标有销售折扣、毛利率、售罄率等,这些是整盘货品的大指标。更为细节的一个指标是订单准确性,即买手订的多的产品是否正好是卖的好的,准确性评判可以具体到单个SKU。
在此前的文章中已经给出了 Power BI 使用 DAX 求最大连续元素数的方法。
小勤:用RELATED或LOOKUPVALUE函数都是精确匹配,但,有时候我想实现分区间的操作,怎么办?类似LOOKUP函数(或VLOOKUP函数的模糊匹配)功能,比如说有价格区间如下图所示:
现实工作中,每个领导都有不同的见解,财务计划部门需要把这些想法汇总起来呈现给总经理,而总经理又会在此基础上不断的调和,修正;反映在财务计划部门的直观感受便是调不完的数和不断推翻的假设。如果我们能做到对POWER BI中Query和Power Pivot的灵活运用的话,就能极大的解放财务小伙伴的生产力,并把释放出来的精力投入到更激烈地争吵中去。
If you are dealing with Power BI/Power Pivot, it doesn’t take long before you encounter the DAX language for the first time. Jeffrey Wang is Principal Software Engineer Manager at Microsoft and is considered the father of DAX and the VertiPaq engine behind it.
本文案例有多重背景,其一便是上海VIP培训活动中,小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图,从开始到超预期的完美实现,共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下,可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
大海:既然这样的话,那用Power Pivot吧。直接在Power Pivot里实现这种特殊的计算。
在文章《死磕Calculate之1:改变筛选上下文之忽略(”删“)》里,我说“把筛选上下文给去掉(删),用All函数”,如下所示:
Given a number, and we have to calculate its square in Python.
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了,近日朋友又问了一个实际工作中的问题,恰巧也与分组有关,便整理之后,与众位朋友共享,再谈 Power BI 分组的博大精深。
The interactive governor is similar to ondemand in that it will try to scale the frequency to the load, but interactive is quite a bit more complex on the tuning.
Power BI于2022年12月推出的窗口函数极大简化了使用SVG矢量图自定义图表的过程。OFFSET、INDEX和WINDOW函数对设计连续型图表有重大意义。(不了解窗口函数参考采总此文:Power BI本月正式推出的DAX新函数:OFFSET、INDEX、WINDOW)
ALLSELECTED函数是唯一一个使用影子筛选上下文的DAX函数。我们首先研究ALLSELECTED的行为,然后介绍影子筛选上下文。
在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题,例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析,在Power BI中我们需要使用TOPN函数,TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数,RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据,TOPN可以获取前几名数据,但是不会对数据进行排名。
Power BI书签的应用场景是非常广泛的,比如实现翻页效果、界面选择系统、切换图和表等:
我们知道在Excel中以及Power Query中都有众数的函数,但是Power Pivot中却没有。
文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。下面先介绍一个示例,然后讲解循环依赖产生的原因,以及如何避免空行依赖。
上一节 Power BI 计算组理解(一)中,提出可以将计算项理解为 特殊的自定义函数 ,其输入参数为度量值,不过上一节创建的计算组(收入、利润、利润率),在其值定义中并没有用到其输入的度量值本身。
这是群里朋友提的一个问题:用CALCULATE函数写动态度量值的时候,是否可以计算包含某个文本的内容?
瀑布图,在分析中是非常重要的图。在 Power BI 中的原生瀑布图使用起来有些问题,本文来探讨如果基于原生瀑布图的高级使用方法和限制。
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性,例如,变量之间没有关联或集合之间没有差异。
之前采总写了篇文章,对帕累托分析进行了优化,对帕累托法则不熟悉的读者,此处再普及下:
解释:这里使用了ContainsRow替代in的写法,以及用SelectColumns替代了Values的写法。
文章背景:在工作中,有时需要提取同一日期的最后一条记录。比如每个客户的最后一次下单记录,或者每个产品最后一次卖出记录等。
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到,就是7日移动平均了。考察如下的示意图:
Power BI中DAX函数非常多,功能非常强大,下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数,这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比,为了更方便后续的可视化展示数据,我们新创建可视化展示的页面,创建一个新表存储后续展示的度量值,具体操作如下:
DAX里的CALCULATE函数,无疑是最强大、最重要、最灵活而又最难懂的函数,没有之一。
该模型可以反应随着时间的发展,多品牌,多SKU,多地区等表示任何多系列的元素的发展。
可能有很多小伙伴,工作中用到PowerBI的机会并不多,或者使用的场景也并不复杂,因此很多小伙伴都不清楚学习PowerBI的意义和前景在哪,这里白茶简单的描述一下。
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而要实现双图表的切换,首先要考虑的是,当切换某一组图表时,另一组图表必须是不变的,这就需要好好思考一下了。
度量值工作的两大核心步骤是筛选和计算,筛选函数是制定计算的范围,聚合函数的用途是计算。如果你能够领悟第一阶段学习的筛选和聚合共10个函数以及上下文的概念,你就掌握了度量值和DAX的精髓。左手漏斗筛选器,右手智能计算器,随心所欲的设计你的筛选和计算,Master of Power BI指日可待。这一节我们就来学习最强大的筛选函数Filter。
服饰店铺商品是否尺码齐全直接影响成交率,进而影响业绩。前期我们讲过如何计算商品齐码、断码,一般情况下,商品管理人员更关心主流的核心尺码(比如服装中的M、L)是否有存货。
本文和年龄有那么一点关系。假设我们想查看30岁以下员工数量,通常我们可能导出人力系统中的员工信息,然后新建一列,如下计算:
1、两张表(销售事实表和部门小组维度表),表间必须按小组关联。需要用维度表做透视、筛选。
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