数据可视化图形揽胜（二）​季节同比图

第一个演示案例是季节同比图（Cycle Plot）的制作方法，因为季节性因素的影响，同比图将跨年相同时段数据放入同一区间进行对比，同时加入平均参考线。

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Tableau的解决思路

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将【销售】和【订单日期】分别放入【行】、【列】中，下钻日期胶囊至【月】级别，去掉【季度】级别。然后调整顺序，使【月】的位置先于【年】。

图2.1

在分析栏中将【参考线】拖至工作表中，添加依据区的参考线。

图2.2

在参考线对话框中，选择【平均值】，如图2.3。

图2.3

完成后，我们得到2015~2018年依据月份为区的同比图，相同的月份放置在同一个区，使同比效果更加清晰。

图2.4

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Power BI的解决思路

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彼得没有发现PowerBI库中有相似的可视化图，因此选择最接近的折线和堆积柱图作为案例。

仅仅导入线上销售表，彼得发现表中没有日期表，没有关系，直接创建新表并输入以下公式：

日期表=

VARBaseCalendar = CALENDAR ( "2015-1-1", "2019-1-1" ) //将日历做成一个变量BaseCalendar

RETURN

GENERATE (// GENERATE ( , )函数返回表1和表2的交叉表

BaseCalendar, //baseCalendar为表1

VAR Basedate = [Date]

VAR YearDate = YEAR ( Basedate)

VAR MonthNumber =MONTH (Basedate )

RETURN //返回单行表以及所写的列表达式

ROW (

"年", YearDate, "月", FORMAT ( Basedate, "mmm" ) ,"日",DAY(Basedate),

"月份数", MonthNumber, "年月", FORMAT ( Basedate, "yyyy-mmmm" ),

"日期键", YearDate & FORMAT([Date],"mm") &FORMAT([Date],"dd")

)

)

上面的"日期键", YearDate & FORMAT([Date],"mm") &FORMAT([Date],"dd"。语句非常关键，通过此创建的日期键作为关系键与销售表进行关联。

图2.5

在数据中选择【月】字段，依据【月份数】进行【按序排列】。

图2.6

创建一个新度量：SalesAmount = SUM([销售额])将度量和字段分别放入可视化图的设置中，得出依据不同年份堆积的柱图，如图2.7所示。

图2.7

创建平均值：其分子为销售额，分母为有销售记录的年份不重复计数。分子的计算如下：

Numof Sales Year = COUNTROWS(CALCULATETABLE(VALUES('日期表'[年]),'线上销售表'))

此处求得是线上销售表中的销售年不重复计数，而不是日期表中的不重复计数。

AvgSalesBy Year = [Sales Amount]/[Num of Sales Year]

图2.8

点评：相比下，本案例中Tableau的构图更加方便，最后的可视化月份比较更为直接。一般情况下，Tableau无需专门的日历表，日期字段可灵活在年、季、月、周、日中灵活切换。日期类型则可以为离散型或者连续型。