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社区首页 >专栏 >PowerBI 基础系列:跨页钻取筛选显示所有原始数据洞察一切

PowerBI 基础系列:跨页钻取筛选显示所有原始数据洞察一切

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BI佐罗
发布2019-09-23 19:11:17
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发布2019-09-23 19:11:17
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文章被收录于专栏:PowerBI战友联盟PowerBI战友联盟

PowerBI 跨页钻取的功能十分强大,很多人还没有留意到,本文就是对此的介绍,由于该操作并不需要多高深的能力,因此您可以迅速GET到如何操作。

故事说明

以下为动画显示:

发现问题

用户发现家具的销售额大,表现为条形长; 用户发现家具的利润率低,表现为颜色是红色。

视觉上的反差,让用户非常直观地意识到家具类是有问题的。

向下研究

在人们发现问题后,会自然的追问这是为什么?怀着这种好奇心理,BI报告的设计可以让用户有满足好奇心的特点,用户可以很自然地从家具渗透到它的下一层组成来一看究竟。

用户很快就发现在家具系列的产品中,并非所有都有问题,而桌子却是有最明显的销售额与利润率反差的。如下:

继续向下研究

同样道理,人们会继续追问为什么,这就像是一个爱问“十万个为什么”的小孩,做BI研究也确实需要有这种好奇心,可以进一步向下追问这又是为什么。 由于从产品的角度已经显示完了,处于追责,我们就要看看对于出现问题的桌子是不是所有的销售总监都卖不好,还是偶尔的,这需要进一步向下研究。 PowerBI 允许把不同的两件事物叠放在一起作为层级,在这里可以把产品和销售经理叠放在一起,作为向下不断探索的路径。如下:

这样,就可以在PowerBI中从一种研究角度切换到另一种研究角度,而保持刚刚所有的研究不变,在PowerBI这叫做保持筛选上下文,而这些交互式的操作在PowerBI只需要拖拽设置即可。可以看到结果:

问题立刻付出水面,出问题的人在洪光这里,或者说最明显的是在洪光这里。

套路:BI分析师可以有多狠

当发现 洪光 的问题时,作为一名公正职业的分析师,有以下几种选择:

  1. 先和 洪光 商量一下,心里有帮助 洪光 的倾向
  2. 按照公司规定,当差异达到一定量值时,立马发送邮件给销售副总,并由销售副总再做调查

到底选哪一种呢~~~ 考虑到 洪光 平时还是挺牛的,上次还特意在酒桌上灌醉老子~ 这次接着这个问题,把你的数据全扒出来。

向下显示到原始数据

所谓原始数据,就是没有经过任何预先汇总的真实的每一笔交易,在这些交易中也是最能发现问题的。如果销售毒疫苗的厂家有这样一名BI分析师,相信所有的数据都可以被扒光,追责到人。

制作追责详细页面

在详细数据页面,为了显示有可能的问题,我们将所有有逻辑关系的数据都呈现出来,如下:

真不是兄弟对不住你啊,你这负利润这么明显,不钻取一下,实在不舒服,然后钻取到另外一个专门设计的显示详细数据的页面,如下:

看他这头像就很嚣张的样子,这哥们销售利润基本都是负的啊… 而且这里显示了他每一笔销售记录,包括时间,客户,位置,详细的销售信息,哥们这次真是对不住了…

导出原始数据作为证据

当要表达主观观点的时候,一定要有客观事实做根据,如果要说人家洪光的销售有问题,给到老板,就要有原始数据,才可以对账,在 PowerBI 可以快速把这个结果导出,如下:

大功告成。

跨页钻取的设计

钻取在PowerBI中是非常基础简单的,简单到操作起来是很自然,但很多伙伴会问一个问题:如何钻取到原始数据? 这里的例子就给出了答案。

在 PowerBI 中这确实不仅仅是设置,而是通过设计思想来完成的。首先为了显示原始数据(或者细节数据),需要有一个放置这些数据的页面,不妨称为:Details。然后我们需要将某个字段属性或度量值配置在这个页面,以告知系统该页面是可以钻取到的,如下:

这个功能非常非常非常强大,以至于不需要编写代码,就可以完成跨页钻取筛选。这里放置了一个度量值,我们看看度量值的写法,如下:

这个度量值没有任何高明之处,唯一的高明之处就在于它的名字。很显然,系统里应该有默认的销售额度量值,但为什么要再做一个这样的重复功能的度量值呢? 这就是跨页钻取筛选的精妙所在: 假设我们设置某[度量值X]在这里,那么整个PowerBI报告的可视化元素中,凡是使用[度量值X]的可视化对象,都有机会钻取到该页面。 而事实上,我们只希望某些特定的分析功能页才能具备这个能力,因此不能将默认的销售额度量值放置在这里,而要重写一个专门用于分析的度量值,哪怕它的写法是一模一样的。

总结

下钻,是BI中非常重要的一类操作,它可以帮分析师从出问题的地方进行层层深入的探查,而跨页钻取筛选能让分析师有更强大的控制,甚至直接下钻出原始数据,至于用这些技术支持业务还是找些数据问题来搞搞事那就由伟大的分析师自己来决定了。

这招你GET到了吗?

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原始发表:2018-07-30,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 故事说明
    • 发现问题
      • 向下研究
        • 继续向下研究
          • 套路:BI分析师可以有多狠
            • 向下显示到原始数据
              • 制作追责详细页面
                • 导出原始数据作为证据
                • 跨页钻取的设计
                • 总结
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