PowerBI技巧之power bi示例文件
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析在现代企业中扮演着至关重要的角色。
PowerBI是一个强大的数据分析工具，可以帮助用户将数据转化为可视化的图表、仪表盘和报表，从而更好地理解数据、发现规律和做出决策。
本文将介绍一些数据可视化与分析的技巧，并通过实战案例演示如何利用Power BI实现这些技巧。
一、数据可视化的基本原则数据可视化是将数据通过图表、图形、地图等方式展现出来，让人们能够更直观地理解数据的含义。
数据可视化的基本原则包括简洁、清晰、有重点、符合逻辑等。
1.简洁：图表应该尽量简洁明了，不要出现过多的无关信息，避免引起混淆。
2.清晰：图表的标签、轴线、图例等应该清晰明了，便于观察者理解。
3.有重点：图表要突出显示数据的关键信息，帮助观察者做出正确的判断。
4.符合逻辑：图表的布局和排版应该符合阅读习惯，逻辑清晰。
二、Power BI数据可视化的常用图表类型Power BI提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等，用户可以根据自己的需求选择合适的图表类型来展示数据。
1.柱状图：用于比较不同类别的数据，可以显示数据的增长趋势或变化情况。
2.折线图：用于显示数据的趋势和变化，适合展示连续的时间序列数据。
3.饼图：用于显示数据的占比情况，展示数据的相对比例。
4.散点图：用于展示两个变量之间的关系，可以帮助发现变量之间的相关性。
5.地图：用于展示地理数据，可以直观地显示数据在地图上的分布情况。
三、数据可视化与分析技巧1.利用交互式图表Power BI提供了丰富的交互式功能，用户可以通过交互式图表实现数据的钻取、过滤、联动等操作，帮助用户更好地理解数据。
例如，用户可以通过单击柱状图中的某一条数据，实现对其他相关图表的联动操作，获取更详细的数据信息。
2.使用自定义视觉Power BI还提供了自定义视觉的功能，用户可以通过自定义视觉实现对图表的进一步美化和个性化。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例Power BI是一款功能强大的商业智能工具，它可以帮助用户将数据转化为丰富而有意义的图表和报告。
通过数据可视化和分析，Power BI可以帮助企业从数据中发现洞察，并做出更明智的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，以及实际案例的应用，帮助读者更好地了解Power BI的功能和应用。
一、数据可视化与分析技巧1.使用合适的图表类型在Power BI中，有多种图表类型可供选择，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
在选择图表类型时，需要根据数据的特点和要传达的信息来决定。
比如，要显示数据的趋势变化，可以使用折线图；要展示不同数据的比例，可以使用饼图或柱状图；要显示相关性，可以使用散点图等。
选择合适的图表类型可以让数据更加直观和易于理解。
2.添加交互式元素Power BI具有丰富的交互式功能，用户可以通过添加筛选器、切片器、下拉菜单等元素来与数据进行互动。
这样做可以让用户根据需要灵活地筛选数据，从而深入分析和挖掘数据的潜在关联。
3.使用动态报表动态报表是Power BI的一大特色，它可以根据用户的交互而实时更新数据和图表。
通过使用动态报表，用户可以根据需要自由调整数据范围和显示方式，使报表更加灵活和具有实时性。
4.添加数据标签和注释为了让图表更加清晰和易于理解，可以在图表上添加数据标签和注释。
数据标签可以在图表上显示具体数值，而注释则可以帮助解释数据变化的原因或趋势，从而提高图表的可读性。
5.设计美观的报表布局报表的布局设计也是数据可视化的重要一环。
合理的布局可以让报表更加清晰和易于阅读，包括选择合适的颜色和字体、统一的风格和排版等。
二、实战案例下面将结合实际案例来介绍Power BI的数据可视化与分析技巧的应用。
案例一：销售数据分析假设某公司有多个销售渠道，包括线下门店、电商平台和代理商，需要对销售数据进行分析，以了解不同渠道的销售额、利润、销售量等情况，并做出决策。
powerbi报表编辑范例
powerbi报表编辑范例Power BI是一款强大的商业智能工具，它可以帮助用户将数据转化为可视化的报表和仪表盘。
在Power BI中，报表编辑是一个非常重要的环节，它决定了最终报表的质量和效果。
下面，我将为大家介绍一些Power BI报表编辑的范例。
1. 使用图表展示数据图表是Power BI中最常用的数据可视化工具之一。
在报表编辑中，我们可以使用各种类型的图表来展示数据，比如柱状图、折线图、饼图等等。
例如，我们可以使用柱状图来展示销售额的变化趋势，使用饼图来展示不同产品的销售占比等等。
2. 添加筛选器和切片器筛选器和切片器是Power BI中非常实用的工具，它们可以帮助用户快速筛选和过滤数据。
在报表编辑中，我们可以添加各种类型的筛选器和切片器，比如下拉菜单、滑块等等。
例如，我们可以添加一个下拉菜单来筛选不同地区的销售数据，或者添加一个滑块来筛选不同时间段的销售数据。
3. 使用地图展示数据地图是Power BI中非常实用的数据可视化工具之一，它可以帮助用户更直观地展示地理位置相关的数据。
在报表编辑中，我们可以使用地图来展示不同地区的销售数据、客户分布情况等等。
例如，我们可以使用地图来展示不同城市的销售额，或者展示客户在全国各地的分布情况。
4. 添加交互式功能交互式功能是Power BI中非常实用的工具之一，它可以帮助用户更方便地与报表进行交互。
在报表编辑中，我们可以添加各种类型的交互式功能，比如按钮、超链接等等。
例如，我们可以添加一个按钮来跳转到其他报表，或者添加一个超链接来跳转到其他网页。
总之，Power BI报表编辑是一个非常重要的环节，它决定了最终报表的质量和效果。
通过上述范例，我们可以更好地了解Power BI报表编辑的方法和技巧，希望对大家有所帮助。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化是指利用图表、图形、地图等可视化手段将数据转化为直观的可视化图像，以便用户更直观地理解数据，并从中发现规律、趋势以及隐藏的信息。
Power BI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了丰富的数据可视化和分析功能。
本文将从Power BI的数据可视化与分析技巧入手，结合实际案例，详细介绍Power BI中的数据可视化与分析技巧，并以实战案例进行演示，以帮助读者更好地掌握Power BI的数据可视化与分析能力。
1.数据导入与预处理在进行数据可视化与分析之前，首先需要将数据导入Power BI，并进行必要的预处理工作。
Power BI支持从多种数据源导入数据，如Excel、SQL Server、Azure、Web数据等。
在导入数据后，可以进行数据清洗、数据转换、数据建模等预处理工作，以确保数据的质量和可用性。
实战案例：假设我们需要分析某公司的销售数据，首先我们需要将销售数据导入Power BI，对数据进行清洗和转换，如处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等，确保数据的准确性和一致性。
2.图表设计与布局Power BI提供了丰富的图表类型和布局方式，用户可以根据数据的特点和分析需求选择合适的图表类型，并对图表进行布局和格式设置，以呈现清晰、直观的数据可视化效果。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以使用柱状图、折线图、饼图等图表来展现销售额、销售量、销售额占比等信息。
同时，可以通过设置图表的颜色、标签、图例等属性，使图表更加直观和易于理解。
3.数据关联与联机分析Power BI支持多个数据表之间的关联，用户可以通过关联不同数据表的字段，进行数据的联机分析。
同时，Power BI也支持多个数据表的联机处理，以实现对不同数据表的联机分析和可视化。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以将销售数据与客户数据、产品数据进行关联，分析客户购买行为、产品销售情况等，从而更全面地了解销售业绩和市场趋势。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析技巧是Power BI中的重要部分，它可以帮助用户更好地理解数据，并从中发现有价值的信息。
在本文中，我们将首先介绍数据可视化与分析的基本概念，然后结合实际案例，深入了解Power BI中的数据可视化与分析技巧。
一、数据可视化与分析基本概念1.1数据可视化概念数据可视化是通过图表、图形等可视化手段将数据呈现出来，使得数据更加直观和易于理解。
通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据之间的关联性和趋势，从而做出更加准确的决策。
1.2数据分析概念数据分析是对数据进行深入研究和分析，以发现数据中的规律和价值信息。
通过数据分析，用户可以更好地了解数据背后的含义，并找出数据中的规律和趋势，为企业决策提供支持。
二、数据可视化与分析技巧2.1数据可视化技巧在Power BI中，有许多数据可视化技巧可以帮助用户更好地呈现数据。
例如，可以使用不同类型的图表来呈现不同类别的数据，比如柱状图可以用来显示数据的分布，折线图可以用来显示趋势变化，饼图可以用来显示数据的占比等等。
在选择图表类型时，要根据数据的性质和所要表达的信息来选择最合适的图表类型。
另外，还可以通过设置图表的颜色、标签、图例等来使得图表更加清晰明了。
在使用颜色时，要注意保持色彩的统一和协调，避免出现混乱和不清晰的情况。
图表的标签和图例也要简洁明了，以便用户快速理解图表所表达的信息。
2.2数据分析技巧数据分析是数据可视化的重要组成部分，利用Power BI中的数据分析技巧可以更好地发现数据中的规律和趋势。
例如，可以通过设置筛选器来筛选出特定的数据，对数据进行分组和汇总，计算数据的统计指标等等。
在进行数据分析时，要根据具体的业务需求和分析目的来选择合适的分析方法和工具。
此外，还可以利用Power BI中的数据建模功能进行数据模型的设计和构建，利用关联、过滤器、计算列等功能对数据进行更深入的分析和挖掘。
PowerBI技巧之【powerBI
最近在研究powerBI
发现了RELATED和RELATEDTABLE这俩函数，虽然在SQL里解决完再上传到powerBI里更省事，但是还是得感叹一下微软底层设计的强大！
假设有两张表，一张销售明细表，一张商品信息表。
展示一下源数据：
销售明细表
商品信息表
RELATED
用于多端找一端，可以理解为excel中的vlookup
显而易见，销售明细表是多端，商品信息表是一端。
如果想要在销售明细表中新增一列销售金额，可以利用RELATED函数
首先先建一个度量值
总销售数量= SUM('销售明细'[销售数量])
然后在销售明细表中敲入公式：
销售金额=[总销售数量]*RELATED('商品信息'[单价])
Tips: 度量值是自带筛选功能的
RELATEDTABLE
用于一端找多端，可以理解在多端中汇总完了再Vlookup到一段
如果想要在商品信息表中新增一列已售月数，可以利用RELATEDTABLE函数Tips: RELATEDTABLE返回的是一张表
已售月份= COUNTROWS(RELATEDTABLE('销售明细'))
写在最后，以上分享了两个DAX函数用法，以上操作仅为演示函数使用，不建议在源数据中增加新列。
SQL聚合完了直接上传或者用度量值它不香嘛！
度量值不占内存，新增列占内存！而且在商品信息表中这样的信息表中汇总数据真的是大可不必！。
PowerBI技巧之15、Power Query-行列管理实例应用
Power Query-行列管理实例应用数据源如下图，是学生三门课程的考试成绩，其中有一次通过的，有考过多次的：要求：1、找出每个课程考试三次以上的（包含三次）；2、找出三个课程同时一次考试通过的；3、找出每个课程一次考试通过的；貌似以现在我们的excel功能很难做到，下面我们就用PQ的方式跟大家讲讲具体的实现。
我们用之前学过的数据导入方式;"从excel文件导入“的方式导入。
上图就是我们处理过后的数据源。
然后我们需要找出没门课程考试三次及以上的童鞋，看似有点难度，其实就是要找出前面两列数据出现过三次及以上的记录。
所以我们需要选中前面两列，点击”开始“——”删除重复项“——”保留重复项“（2013版本是”保留行“——”保留重复项“）。
现在就把一次通过的记录都删掉了。
留下来的都是两次及两次以上的记录，跟我们的需要貌似还差一点。
其实我们进行每一次的操作，excel都是有代码支持，最简单的方式就是进入它的高级编辑器，找到如下字眼：selectDuplicates = Table.SelectRows(addCount, each [Count] > 1)像我英文这么好，编程又这么好的人一眼就看出来是什么意思了，这里的>1其实就是找出出现过一次以上的记录行。
很明显咯，我们把这里改成">2"不就大功告成了！然后这里已经可以满足我们的要求了，但是我们是很严谨的啊，继续，修改列名，然后分组依据，求出他考了到底多少次，最后的分数是多少。
这样应该差不多了。
第二个需求是找出一次性通过的名单。
这个可以依葫芦画瓢了，选中前面两列，”保留行“——”保留重复项“。
我们把高级编辑器里改成”<2”，不就是一次通过的么！将它转换程一个二维表。
选中“姓名”列，“转换”——“透视列”。
最后一个需求有点变态，是要找出所有课程都一次通过的名单。
比如上面的陶勇，他的英语没有通过，是不给显示的。
PowerBI技巧之powerbi电商客户分析案例练习
PowerBI技巧之powerbi电商客户分析案例练习⼀、客户价值模型1.RFM模型根据⽤户历史⾏为数据，结合业务理解，实现⽤户分类，精准营销。
可⽤来帮助企业判断哪些⽤户异动，是否有流失预兆。
1.1 核⼼⽅法论在对应业务场景下，选择核⼼的维度，在维度下划分不同的程度。
1.2 维度选择R：recency，最近⼀次消费。
基于当前时间点，统计最后⼀次消费时间点和当前的时间差。
差值越⼩，程度越⾼。
F：frequency，消费频次。
⼀定时间范围内，⽤户消费的次数。
次数越多，程度越⾼。
M：money，消费⾦额。
1.3 维度下分类⽤户类别R值F值M值运营策略重要价值客户⾼⾼⾼保持现状重要发展客户⾼低⾼提升频次重要保持客户低⾼⾼⽤户回流重要挽留客户低低⾼重点召回⼀般价值客户⾼⾼低刺激消费⼀般发展客户⾼低低挖掘需求⼀般保持客户低⾼低流失召回⼀般挽留客户低低低可放弃治疗1.4 模型建⽴流程1. 获取R、F、M三个维度下的原始数据2. 定义R、F、M的评估模型与中值3. 进⾏数据处理，获取R、F、M的值4. 参照评估模型与中值，对⽤户进⾏分层5. 针对不同层级⽤户制定运营策略1.5 总结结合实际业务，选取关键指标定义R、F、M数据区间分隔时，发现明显断档数据时可通过散点图，透视表，占⽐图等进⾏判断对于划分阈值的计算，除平均值，还有⼆⼋法则。
对于更复杂的业务，可寻求程序员或业务⼈员协助确定可选取不同数量的指标针对不同分层的⽤户，运营策略的指定要结合实际，结合公司现有资源和⼿段开展具体的落地⼯作。
权重问题要由业务部门主导确定2. 电商⾏业简化版客户价值模型消费⾦额/消费频次⾼中低⾼忠诚进阶⼤众中进阶⼤众保值低⼤众保值偶然*这种简化模型也可⽤于产品衡量，分为强势、保值、弱势三种。
⼆、电商业务背景流量 * 转化率 * 客单价提⾼转化率和客单价可以在有限资源下创造更⼤价值提升客单价的⽅法:了解特定⼈群的购买习惯和倾向性，可尽可能将贴合客户购买⼼理极限把商品推荐给客户通过观察不同⽤户的消费⾦额和销量占⽐情况，可以衡量客单价⽔平，判断出哪类⽤户能创造更⼤价值购买习惯：购买时间，购买渠道、⽀付⽅式等购买倾向性：品牌、颜⾊等三、数据观察主键为订单ID，区域信息都为代码，可合并region表内具体区域信息。
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power bi示例文件The Q&A feature in Power BI desktop provides a way to move towards Artificial Intelligence. In my previous article, we learned about the prominent Q&A in Power BI Desktop feature. We can get the desired result from Power BI Desktop by asking a question in Natural language. It converts the result set in tabular, chart format based on the requirement. It also helps users to build the question with its intelligence. It is one of the most incredible features of Power BI.Power BI桌面的问答功能提供了一种向人工智能过渡的方法。
在上一篇文章中，我们了解了Power BI Desktop功能中著名的问答。
通过以自然语言提问，我们可以从Power BI Desktop获得所需的结果。
它将根据需求以表格，图表格式转换结果集。
它还可以帮助用户利用其智能来构建问题。
它是Power BI最令人难以置信的功能之一。
In this article, we will learn more features about the Q&A feature in Power BI Desktop.在本文中，我们将学习有关Power BI Desktop中的“问答”功能的更多功能。
启用和禁用问答功能 (Enabling and Disabling the Q&A feature)We can enable the Q&A feature in Power BI desktop using the configuration options. In Power BI Desktop,Q&A feature is enabled by default.我们可以使用配置选项在Power BI桌面中启用“问答”功能。
在Power BI Desktop中，默认情况下启用问答功能。
To check the setting, click on the file followed by Options and settings then Options.选项。
要检查设置，请单击文件，然后单击选项和设置，选项和设置，然后单击选项In the options, go to ‘Data Load’ and you can see the menu item for ‘Natural language’. You can see the checkbox is selected for natural language. This shows we can use the Q&A functionality.在选项中，转到“数据加载”，您可以看到“自然语言”的菜单项。
您可以看到已选中自然语言复选框。
这表明我们可以使用问答功能。
We can get brief information on this natural language from the icon. It shows the information我们可以从图标中获取有关这种自然语言的简短信息。
它显示信息‘Allows you to ask natural language questions of the data in this file. A linguistic index will be built which happens in the background but will have an impact on CPU usage. If you turn off and publish the report to Power BI service, data may still be indexed by Q&A and used there’.'使您可以问这个文件中数据的自然语言问题。
将建立一个语言索引，该语言索引在后台发生，但会影响CPU使用率。
如果您关闭报表并将其发布到Power BI服务，则数据可能仍会通过“问答”建立索引并在那里使用。
If we do not want to use or enable this Q&A feature, we can uncheck the option ‘turn on natural language questions with Q&A’.如果我们不想使用或启用此问答功能，则可以取消选中“通过问答打开自然语言问题”选项。
Note: We will be using the same report used in the first part of the article. Therefore, you should create the report first if you do not have your own report to do the practical things.注意：我们将使用本文第一部分中使用的相同报告。
因此，如果您没有自己的报告来执行实际操作，则应首先创建报告。
In the previous article, we explored some of the examples to show the output. Let us explore more about the usage of the Q&A feature.在上一篇文章中，我们探索了一些示例以显示输出。
让我们进一步探讨问答功能的用法。
数据集详细信息 (Dataset details)We can view the dataset in a tabular view easily using this. For example, in my report, I want to view the product data set so type ‘show product’ in the Q&A box as shown below.我们可以轻松地在表格视图中查看数据集。
例如，在我的报告中，我想查看产品数据集，因此在“问答”框中键入“显示产品”，如下所示。
Question: show products问题：显示产品问题：筛选数据集 (Filter Data Set)We can filter the data set with simple keywords like where, when. This is an intelligent tool where you get suggestion once you type particular keyword. In the below example, you can see the suggestion list after the where keyword automatically.我们可以使用简单的关键字（例如where，when）过滤数据集。
这是一个智能的工具，您在键入特定的关键字后即可获得建议。
在下面的示例中，您可以在where关键字之后自动看到建议列表。
Question: Show products where问题：在哪里显示产品问题：You can select the required data by selecting the appropriate filter and result is shown to you.您可以通过选择适当的过滤器来选择所需的数据，并向您显示结果。
Question: show products where the product is Abbas MA-01问题：问题：在产品是阿巴斯MA-01的地方显示产品In below screenshot, we can see the use of when to get the data.在下面的屏幕截图中，我们可以看到何时获取数据的用法。
We want to get the product data for the month of December, therefore in the question specify when我们想获取12月份的产品数据，因此在问题中指定何时Question: show product when Dec问题： 12月显示产品资料排序 (Data Sorting)We can sort the data in the ascending or descending order with the keyword Ascending or Descending.我们可以使用关键字“升序”或“降序”对数据进行升序或降序排序。
It starts sorting out the data as you type the keyword. For example, below you can see data being sorted out in descending order and you can select the suggestion to get the data sorted out accordingly.当您键入关键字时，它将开始整理数据。
例如，在下面，您可以看到数据按降序排序，您可以选择建议以对数据进行相应排序。
Question: Show products descending问题：问题：显示产品降序The below example is for data in ascending order.以下示例适用于按升序排列的数据。
Question: Show products ascending问题：显示产品升序问题：Once you select any particular column to sort out the results, it sorts data accordingly.选择任何特定列以对结果进行排序后，它将对数据进行相应的排序。
日期筛选 (Date Filter)We can filter the result based on the exact date or date range filters.我们可以根据确切的日期或日期范围过滤器过滤结果。