在企业的日常运营中通常会关注很多关键指标，例如：销售额、利润、业绩、人数等，这样的指标我们希望在报表中突出展示以便被用户快速读取，在Power BI中我们可以使用卡片图、多行卡图、仪表盘、KPI图等来展示关键指标数据。
在《人力资源数据图表设计 - 进阶版》的课程中，有一个数据图表，经常的出现在 指标的数据分析中，（下图）。这个数据图表通过指针的形式来反应各个“率”的数据，看起来非常的高大上。
Power BI的自定义图表KPI Indicator可以满足多种类型的KPI表达需求。
在紧急的，严肃的，公开的事件面前，企业和组织都需要一种高效，健壮，可信的技术方法能向公众发布信息。
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。
2021-12-15，Zebra BI 发布了构成其分析和展示设计哲学的重要组成部分：Card。
对于 Power BI Desktop 而言，其定位是为分析师打造，并提供自助商业智能分析的强大能力。然而，只有这些，相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
我们对本月的更新感到非常兴奋！我们发布了两个最重要的社区请求：Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外，我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来，AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果，因此请务必尝试一下！如果您想了解本月的所有更新和增强功能，请查看完整的博客。
终于 PowerBI 完成了在 2019 年的进化。对于 12 月来说，最大的更新就是提供了主题设置，这使得我们彻底摆脱编写一个从来都不应该编写的JSON来设置主题文件。
业绩完成时欢呼雀跃，业绩未达标时悲伤。在Power BI图表市场找到Comicgen这个图表（免费），我们可以对人物表情、动作进行数据驱动，轻松实现以上功能。
上文《Power BI 宇宙系列之土星篇》介绍了对土星环的可视化模拟，本节放眼到整个太阳系。
近两年分享了全球最多的Power BI SVG自定义图表方法，新卡片图使得SVG有了更大的舞台，以下罗列几种用法。
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。
这里显示了每位销售经理的 YTD 销售完成以及他的目标之间的差异，并通过迷你图实现了快速预览，以便直观看出其销售趋势。
在人员流动模块，我们每月都会做人员流利的各个关键指标的分析，包含人员流动率，人员离职率，人员新进率，人员增长率等数据，在这些关键的KPI指标数据上，我们以前基本都用数字的形式来呈现公司，部门，岗位等数据。
POWER Bi 的软件操作相对来说只要你掌握了EXCEL的数据他透视和一些基础函数就会很容易上手POWER BI，所以现在有很多的PB的课程，专门来讲解PB的一些基础的操作的课程。
在Power BI中有很多报表类型供我们选择，选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类：对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析，可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。
在 PowerBI 原生可视化方面，一直有个小 BUG 的存在，那就是 Y 轴不能正常良好显示，如下：
在此前的多处文章中，我们提到如何统一设置PowerBI中的主题与颜色。那本文将详细介绍这个内容。
很多小伙伴问：Power BI 不是有 AI 功能吗？比如分解树，可以没发现如何 AI 的啊。
视觉，视觉，视觉。本月的（几乎）所有有关视觉效果的内容都包含大量新视觉效果和对现有视觉效果的更新。此外，我们正在帮助用户入门引入画布水印。Power BI出现了一个闪亮的新图标，我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化的个性化现已普遍可用，并且我们在预览中引入了动态M查询参数。在移动端，我们（除其他外）增加了对缺口显示的支持，在服务上，我们对“新外观”体验进行了一些更新。
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。
在真实的企业环境中，管理往往是按刚需分配，意思是：如果不出问题，那么就不会真正得到重视，因为说明还没有问题。
我们在上篇公众号里和大家分享了关于组织结构和人员离职应该如何来做数据建模，并且用可视化的形式进行数据的呈现，对人力资源进行数据化的管理，建立数据体系，今天我们来聊一聊 在年底培训模块，我们如何用POWER BI 来做数据的分析。
PowerBI 的体系已经基本完善，我们将重新思考和拆解其中的固定规律给到大家。我们将这些组合成为：定式，模式，模板。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
PowerBI DAX 的格式化字符串并不是一个简单的话题，我们用一个篇章来介绍其中的规律。后续的内容会进一步扩展到复杂的应用中。
Salesforce 公司的一项调查显示：53% 的员工要经常查看分析数据，却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标，就好比是大海捞针。
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？
很多小伙伴问罗叔，虽然在网上找了大量教程，但到底如何理解 RANKX 还是没有找到好的方法，这篇文章就彻底把 RANKX 给大家讲清楚。很多高手也会认为自己理解了 RANKX，但遇到复杂问题了还是会掉链子，让我们结合一些问题来看一看。
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI，想知道 Power BI 整个架构是怎样的，也方便给老板做介绍。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果，您可以从Gallary获得这些可视化效果，其中一些非常复杂（它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系）。但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！
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）。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
既可以从非常广的宽度看到 Power BI 的各个方面，也同时可以看到在国际范围从事与此有关的大咖做到了什么程度。因此，这是客观衡量 Power BI 在全球表现的一场秀。有没有没有微软的官方支持，大会更显得实在，既可以显现 Power BI 的高阶应用状态，也可以看出很多问题，就看大家的水平了。
获奖的作品主题是人力资源管理，但是本篇不单是写给人力的同学看的，希望能帮助到所有学 Power BI 的同学。所以我们不讲业务，只讲方法。
简言之，ZebraBI 是 BI 的 BI，精确地讲，Zebra BI is the BI which on top of Power BI。对于老伙伴肯定已经非常清楚，对于新朋友，可能还不太清楚，那请关注我们的国庆档，会给大家带来 BI 方法论的重要分享。
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
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：
可以彻底实现矩阵KPI红绿灯效果，而且非常完美。 实现此效果后，再配合 中国式复杂报表制作方法，此时心里有点激动了。
https://datavizcatalogue.com/ZH/这个网站总结了常见的可视化图表类型，不仅按功能进行了分类，还对每种图表的制作过程及适用场景进行了说明，非常推荐。比如关于时间序列的展示，可以选择的图表方案如下
在 Power BI 的 度量值 的表达方面，BI 佐罗 提出了定语后置命名法，如下：
现在小伙伴们就可以下载最新版的 PowerBI Desktop 安装程序来体现动态格式了。
长期关注PowerBI战友联盟的战友会发现，我们现在的很多文章出现了连载的迹象。我们在此前的文章以及系统化的视频教程中已经讲解了PowerBI及DAX基础部分，我们的文章将不断基于这些基础给出非常现实的设计。每篇文章可能会以及此前的文章，并重点解决某类痛点，最后给出一个综合的标准实现。
作者 李奇 本文为 CDA 金牌讲师原创作品，转载需授权 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel 平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明，希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思路。 业务背景 销售漏斗是科学反映商机状态以及销售效率的一种重要的销售管理模型，此模型应用广泛，适用于多种不同类型的销售体系，其中尤其适用于关系型销售企业，也就是适用于需要长期维护客户关系的企业。 销售漏斗指的是将从发现商业机会开始到最终与客户成交为止的销售过程按照不同的销售进度分为几个不同的
文章背景：通过 Power BI 中表和矩阵的条件格式设置，你可以根据字段值指定自定义单元格的颜色，包括颜色渐变。还可以用数据栏、KPI 图标或 web 链接来表示单元格值。最近在使用条件格式中的图标功能时，发现存在一个百分比的名词。
本文为CDA金牌讲师李奇原创，转载请获得授权并注明来源 此文将从销售漏斗管理分析的业务背景、Excel平台上的实施方式以及销售漏斗管理分析仪的实现过程三方面内容进行说明，希望帮助有此类业务分析需求的朋友拓展思路。 业务背景 销售漏斗是科学反映商机状态以及销售效率的一种重要的销售管理模型，此模型应用广泛，适用于多种不同类型的销售体系，其中尤其适用于关系型销售企业，也就是适用于需要长期维护客户关系的企业。 销售漏斗指的是将从发现商业机会开始到最终与客户成交为止的销售过程按照不同的销售进度分为几个不同的销售阶段，
业务中，常常需要显示 TOP N 的排名前几的产品（或门店，区域）和销售额（或其他指标）。尴尬的问题在于，如果指标的大小一样，会出现重复的元素的情况。例如：
有非常多的小伙伴在问，是不是可以用 PowerBI 的原生功能打造更加强大的图表？包括：
用一段 Power BI 以后，就会发现有个特点：用切片器可以筛选某个表列。但有时候，需要用度量值来控制筛选。
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