看到这里,可能小伙伴会问白茶,你不是说我们在PowerBI中使用查询函数即可么,那这个增加函数咋回事?别急,听白茶慢慢给你说。
最开始在接触PowerBI的时候,记得有个小伙伴曾经和白茶说过这么一句话:“PowerBI的意义到底是什么,难道只是炫酷的图表么?实际用途就是看报表忽悠人?”
本期的需求,就是上面的内容,就像白茶说的那样,本身PowerBI是自带突出显示和交叉筛选的。但是往往我们接触的用户群体,还处于从Excel到BI的过渡期,习惯了Excel里面背景高亮的操作,那么在PowerBI中如何满足这个中国式报表需求呢?
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python(4)——PQ数据导出&写回SQL
上回介绍了有效单据数的几种常见计算逻辑,建议大家能从头重点学习。单据数的计算,已经从根本上破除了简单认知,那么基于单据数的一切指标的计算都需要得到重新规划。这将帮助大家从最简单的认知模式进入更专业的认知模式。
本文来研究客户的交易年龄。与自然年龄不同,交易年龄指的是客户在发生交易时的年龄,这在多年分析中的差异就会非常显著。
(示例文件会放到知识星球中,小伙伴们可以搜索“PowerBI丨需求圈”,文章结尾处会有二维码。)
在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是:动态性。在用户选择切片器的不同值后,整个计算重算,并根据用户的选择完成重算,这个选择在实际应用中,可以是门店,品牌,商品等各个维度,以在更加定制化的方面发现其规律。
我们在此前多次提到视图层计算,其通用思维模式其实已经给出,真正的正式给出也呼之欲出,我们会单独发文。
还记得之前白茶写过关于移动平均的内容么?当时白茶曾经说过,实际需求中,难免会遇到销售挂蛋的时候(也就是当天没有销售的歇业状态),那这种情况该如何去处理呢?
PowerBI 的基础已经普及,如果您刚刚接触到这个领域,您可以从公众号的历史文章中找到很多资源。
CREATE语句在SQL语言中是非常重要的一环。要知道SQL语法基本划分为四大类:增、删、改、查。我们日常使用较多的是查询语句,虽然其他三类语法语句数量不是很多,但是也是不可或缺的一部分。
之前呢,白茶曾经分享过关于RANKX排名问题,但是在实际需求中,有时候我既想展示排名,但是同时我又想看看销售前几,该如何进行呢?这个问题就是标题——TOPN的问题。
近日,SQLBITS技术大会完毕,有关微软数据技术的最新应用成果及未来在150多个主题演讲中被充分展示。这些内容非常值得大家参考。
这个问题相信很多小伙伴都遇到过,或者被其他人问过,白茶总结了一下用户比较在意的几个点:安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
DISTINCT函数,隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式,列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来,相信大家也是了解的。
VALUES函数,隶属于“筛选”类函数。当参数为列时,返回结果会去除重复值,保留空项;当参数为表时,结果不会进行去重复操作。
如果说FILTER函数是为了限定筛选条件,那么FILTERS函数就是呈现最直接筛选条件的值。
和DAX函数中的GENERATESERIES函数有点类似,二者都是设定一个初始值,自动的生成一组数值。区别在于,在PowerBI中,GENERATESERIES函数通常是用来生成参数使用。
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具,掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。本例数据来源于网络,某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据,使用多个工具来绘制多级雷达图,即在一组同心圆上填充不规则五边形,其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。
继 PowerBI DAX MVC 设计模式 导论 引发了很多会员伙伴的询问,希望罗叔给出一个相对完整和复杂的案例来体会 MVC 架构和设计模式的作用。
百分位数据计算,可以说是日常计算中比较常见的需求,通常会用于价格段位分析使用,而在PowerBI中,用于百分位计算的函数一共有四个。
在 PowerBI 中,矩阵的确是最强大而复杂的结构,为了突出显示各种信息,需要对内容来高亮显示。
小伙伴催更了。准备放大招,所以,很多内容停滞了。如果本文的技巧让您震撼,那如果告诉您,本文仅仅是开胃菜呢。开始吹吧。
IN和CONTAINSROW函数隶属于“信息”类函数,二者除了语法上的区别,其效果是等同的。
在学习CALCULATE过程中,白茶发现了,基本上这个函数是我们使用率最高的一个函数,普通的聚合用SUM、SUMX就可以,但是一旦涉及到有条件聚合的时候,基本上都离不开CALCULATE。而且在日常处理数据时,各式各样的情况层出不穷,本次呢,白茶分享一下以点带面的筛选聚合模式。
这里详细说一下VALUES这个函数,它是使用列作为参数,结果是返回包含一列的一个表格。如果返回的结果只有一行,也可以作为单个值使用。
BI报表在实际应用中,往往需要对报表权限进行配置,例如RLS权限、OLS权限、页面权限等等。
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统,自去年发布以来,一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高,功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们,都明白其中缘由,大数据与云计算的趋势席卷全球,海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛,大部分数据处理业务人员,可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具,也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域,Tableau的成功商业化使其已经赢得先机,
其实当时的问题还没有解决,文章中用到了反计数上下文传递,也就是切片器是可以进行多选查询的。
案例数据共计两张表,一张销售事实表,一张人员架构的维度信息表。数据并不是特别的复杂,比较烧脑的是组织架构父级汇总子级数据。
最近白茶有点私事,停更了许久。忙完了,可以静心的学习DAX。继续研究圣经。最开始的时候,偶尔曾经看到一篇文章就是专门介绍VAR函数的,但是当时看的懵懵懂懂。如今再看,添加了很多的明悟。
上面的都是白茶和大家开的小玩笑,但是实际上这种需求,是很普遍的一种情况。起初这个问题来源于群里小伙伴的提问,就是当我选择A、B的时候,能不能出现同时包含A、B、AB的项目?白茶一寻思,可以做到。
本文蕴藏杀机,PowerBI DAX 设计的诸多精华尽在一个模型,推荐仔细阅读。上篇文章写得少得可怜,很多战友提出严重抗议,要求继续揭示这其中的奥秘,好吧,你吩咐,我照办。
从本文开始合并之前的三篇文章并入一个系列《PowerBI & Excel CEO 驾驶舱》。
PowerBI 提供了自动化的报表,每天都会更新。问题是如何保持报告每天都被默认选择为当天?
本文并非标题党,实事求是讲道理,而且让小白也能读懂,体会一份喜悦,还不快到PowerBI的碗里来,不信你就读完它。想象一下,如果从一开始到最后,你将一个案例的性能优化了10W倍,是怎样一种体验,这种体验终于出现在PowerBI中。首先感谢PowerBI战友联盟的战友【天行】,他重新提及了一个问题,随后开始一场优化的旅程,其实这背后还有很多的故事,本文就一起来看看这些好玩的事情。
门店数是企业经营最基础的指标,在一定程度上代表着市场占有率,也是核算单店营业额(店效)的基础。
白茶最近在和小伙伴沟通的时候,经常能遇到一些奇奇怪怪的需求,后来白茶仔细一合计,嗯,妥妥的中国式报表,满足!
如果说,CALCULATE函数和CALCULATETABLE函数是霸道的话,那么KEEPFILTERS函数就是温柔。
不管是列或表,只要有重复值,Values就能把它们给挤掉,保证在给你的返回结果里,一个萝卜一个坑
这是一个老生常谈的问题,本文将给你终极解决方案,并带您重新理解一种模式,从入门级到专业级,均有您需要的营养。
在之前写实习僧爬虫可视化案例之时,曾经用过一个很类似气泡图的图表——气泡云图(superbubble)。 它的图表信息呈现与文字云非常相似,都是在控制一组元素的大小,文字云的大小是文字,气泡云图的大小是形状(气泡)。 虽然看起来,它与普通气泡图比起来非常相似,但是实质上数据信息含量已经大相径庭,气泡图实际上使用了三个指标变量,而气泡云图仅适用了两个(而且仅有大小变量是数值型的)。 实际上以上对比是为了启发大家一种认识图表的思路: 通常情况下,我们被各种课程或者书籍指导着,认识到的可视化无一例外的是从数据如何
每个门店由店长管理,店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示,该如何实现?
在实际业务中,商场物品的摆放是否对营销有所影响?所策划的营销活动是否真正的起到了促销价值?活动赠品的使用效果如何?购物篮分析是啥?
之前呢,白茶分享了如何制作动态数据的方法,咱们来继续研究,动态坐标轴。有时候经常能遇到,说想在一个可视化插件中能够灵活的切换维度,就像下面这个动图一样:
其实白茶觉得部分函数微软划分的有点模糊,比如本期的ALL函数,虽然可以单独使用,但是其更主要的作用是作为中间函数使用。
日常生活中,学会使用DAX之后,我们已经习惯使用DAX函数来灵活的展示各种业务需要的KPI。
某种意义上来说,CALCULATETABLE函数其实就是CALCULATE函数的表函数模式。
rankx1是跳过了并列排名,比如从4个1直接跳到了5,而rankx2是不间断的排名,区别就在于rankx的第五参数dense。
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