从零搭建微信公众号数据分析体系：看板美化篇

10

2023-10

从零搭建微信公众号数据分析体系：看板美化篇

上期中，已经把一个看板搭建完成了，但是很多技术细节并没有做解释，这里把上一节没有讲的细节讲一下~

LEARN MORE

图片由360鸿图绘制

前情回顾

从零开始系列已经到第6期了，现实中的时间周期已经拉了两个多月了。再加上隔了一个国庆小长假停更，所以先对前面的内容做一个小的回顾：

准备篇中，分析了这个项目的可行性和必要的背景，算是立了这个项目吧。主题确认之后就开始了调研，先看看别人都是怎么做得，再决定我要怎么做。前期准备工作全部ready之后，就开始了数据建模，从数据入库开始做起的那种。在一番折腾后，终于，看板的雏形做出来了。有了基本的雏形之后，就开始着手对模型做调优。（错过之前内容的小伙伴，强烈建议点一下蓝字从头开始看哦~）

上一期的调优篇其实已经给出了一个相对完整的看板模型，但是跳过了大量实现的技术细节——dax函数。所以如上期更新的时候预告的内容，今天我来介绍一下这个看板中用到的dax函数。

因为要继续上期的话题，所以我们回顾一下上一期已经做好的看板页面：

上期遗留的问题

上期介绍了很多技术细节，唯独完全没有提及dax。这主要是因为dax实在是有点博大精深，很难在一期的篇幅内讲这么多内容。

首先我要强调一点，对于数据分析/探索式的使用用途来说，dax是可学可不学的。就像BI工具只是方便快速处理数据&分析结论的一种工具，对我来说，我觉得用BI工具比excel更能方便我快速看出数据结论，那我就选择BI工具。dax也是类似，如果不会dax，用其他的处理方式照样可以实现想要的结果，而学会了dax也没有什么大不了的，只是多了一种处理数据的技术手段而已，在解决某些问题的时候可能效率更高一点罢了。所以大家大可不必因为dax太难了而直接放弃power BI，别的不说，单就可excel无缝集成+全免费无广告弹窗这一点就非常好了。

我非常建议大家在学习的时候从“底层”开始，把底层的概念多加理解，学习的效率会翻倍。所以，要学习dax，我们首先需要知道什么是dax。dax是Data Analysis Expressions的简称，顾名思义，dax是数据分析表达式的意思，说得再直白一点，就是表达数据分析概念用的一种表达方式。

这里请大家稍作思考，数据分析概念在定义的时候有什么特殊的地方。

我举个例子吧，比如说，一个月内五种产品的平均销售额。应该不难理解，这里其实是有两种算法的，一种算法是算出每天的平均销售额，再去求一个月的平均销售额；另一种算法是把每天的销售额都加起来再去算平均值，而这两种平均销售额的计算结果大概率是不一样的（如果一样就是巧合）。这里我们不去讨论哪一种算法才是正确的，不管用哪一种算法，如果是在excel表中的话，汇总行的公式都是不一样的对不对？如果是计算一个季度，一年，十年呢？

那么到了BI工具中，要怎么实现在不同的分析场景下使用的公式都是正确的呢？我们换一个角度来思考这个计算公式，如何写一个公式就能兼容天/月/周/年呢？就以上面讲的第二种算法为例，不要想excel中公式是怎么写的，去想平均值的定义，其实这里真实的计算公式应该是统计期内销售额求和/统计期间数。如何界定统计期间呢？用excel的思路，那就是sumifs，限制条件是统计期间就可以了。在BI工具中，因为这个时间条件可能是根据用户交互变化的，所以BI工具直接帮你省去了这一步限定，直接内置好了交互的操作，你只需要撰写统计概念上的表达式就可以了。

稍微接触了一点dax的同学经常会有一个疑问，为啥要写sum（A）/sum（B）而不是直接A/B，看完上面这个解释，有没有稍微理解一点了？如果还是不清楚怎么用的话，可以对一些统计概念定义实施咬文嚼字法，反复去品味官方给出的定义中一些界定是怎么描述的，就能理解了。

对于dax来说，最最精髓的函数就在于calculate函数。我可以这么说，如果面试官问你最常用的dax函数是什么，如果你回答是calculate，基本面试官就可以判断你的使用是有一定深度的。就我而言，我一般会习惯性地遇事不决先套一个calculate再说。原因很简单：我不是专门做BI开发的，对BI工具的使用非常追求效率，calculate属于加了不会有问题，但是不加有一定概率会在意想不到的地方（主要是交互）产生问题的东西，本着多一事不如少一事的偷懒心态，统统给加上完事。

对于新手，我一般建议是不要一开始就整一大堆dax函数教程去研究，确实难度不小。正确的做法应该是，先从快速度量值上手>>学会把快速度量值中的内容改吧改吧用>>遇到不会的问题通过询问chatgpt改吧改吧用>>可以直接闭眼写dax。正如昨天推送的AI篇讲得那样，学会利用工具比学会更重要。打工人要学会合理偷懒，同样是两个小白，你还在一步一个脚印地研究教程呢，我已经做完了。你猜猜为什么升职加薪的不是你？

下面我们直接来操作一下：

直接选择快度量值，就可以看到这么一个窗口。下拉有很多选项，覆盖了绝大多数实际分析时会遇到的场景：

我们就选择最简单的一个本月至今总计，然后拖拉拽勾选两个字段出来：

点击添加之后就可以在这里看到自动生成的dax表达式了：

对于新手来说，可以通过对这段函数进行点对点的的操作做修改就已经够用了。至于剩下的内容，去看官方文档比任何教程都好用：数据分析表达式 (DAX) 引用 - DAX | Microsoft Learn

什么？还是不行？那就直接向chatgpt提问吧。AI的答案或许不能无脑抄，但是绝对可以拿来借鉴，在AI的基础上改改就用还是很容易的。

美化看板

上期的收尾话题就到这里，接下来就是本周的重点：美化看板。

这部分相对来说内容是比较少的，毕竟，这里也不是追求完全的视觉效果。相比视觉效果，更在意的是分析内容本身。

上期大概提了一句不需要对配色太过在意，主要是因为power bi内置的几种配色方案其实都还不错。这里来谈几个基础的设计原则（这几个原则对于PPT也是同样适用的）：

1.整齐的就是好的

现在已有的这几个页面，虽然说和好看沾不上边，但是也说不上有多么丑。其实归根解决就是一个原因，相对整齐——页面的配色大体是一致的，页面都有标题，图表都有外框线。基本做到这一点，就已经和丑这个字可以划清界限了。

整齐这个概念其实涉及的范围非常广：字体、字号、背景、配色、语言、图表要素（是否显示轴标题，是否显示边框，标题是否居中等）等都包含在整齐这个范围的概念里。

以这个页面为例，报表中其他的图表标题都是中文的，但是这两个是英文的，就是不整齐的，需要做调整。

2.内容不要太满，要适当留白

这个问题理解起来也很容易，这里我放一个对比大家就明白了：

图一和图二虽然都用了同样的配色，也在页面内部保持了相对的一致性——图一的视觉对象都没有外边框，图二的视觉对象都有外边框。但是图一看起来就是让人觉得很凌乱。

此外，留白还需要强调的一点是，留白的距离要尽可能保持一致，下面框出来的部分就是明显不合理的地方：

​

解决也比较容易，和PPT的操作完全一样，可以通过按住ctrl键进行多选，选择多个视觉对象，进行顶端对象、横向分布等操作进行位置的调整。

一般建议这个步骤放在最后进行执行，因为这些细节的操作虽然不难，但是一旦页面有所修改，这种小细节的调整就得重来。

3.数据标记尽量不要遮挡

对于看板来说，数值本身是很重要的，尤其是对于这种图表：

​

两个数据的值本身比较接近，这样摆放会导致辨识度较低。以这个图表为例，正确的做法应该是将两个值的标记分别显示在上侧和下侧。

​

调整成下面这个样子，尽最大的努力使得数字不要被遮挡或者重叠。

4.尽量保证图表要素一致

其实本质上来说，这个应该归结到第一点，整齐里面。但是图表要素还有很关键的一点，那就是数据要素的颜色要和数据本身的含义保持一致性。

还是以这个图为例，看我红框标记出来的部分，次数都是深绿色的，而人数是浅绿色的。

经过上面四个原则，对面板进行微调之后，前后对比是这样的:

一些简单的高级感技巧

是不是感觉这样美化似乎没有什么“质的飞跃？”没关系，接下来来几个“有手就会”的高级感处理技巧。

用色块表示分隔

用色块来表示分割是一种瞬间提升质感的好办法：比如这样：

给页面一个颜色，图表背景选择另一个颜色，用颜色取代黑白的框线分割。

用深色背景烘托高级感

深色背景一般自带一种高级感的buff，直接换一个自带的深色背景看看效果：

​

背景图法

这是一种比较简单，但是不容易出问题的方法，在背景插入一张图片即可。只不过这种做法对于图片如何选择有比较高的要求。

​

这种做法，是否好看，就取决于审美和背景图本身的契合度了。我随便选了三个图片演示一下可能的视觉效果供大家参考。

下周更新预告

按说，做到这里，这个项目应该就结束了。然而正如前面提到的，这个项目的实现技术方案远远不止一种，几乎每一个环节，都可以有不同的实现方式。所以下周二，将给大家带来一个这个项目中用到的技术总结，并且延申一下可能的技术分支。

之后，就会沿着这些技术分支做更新啦~