總結

本系列是數據可視化基礎與應用的第02篇，主要介紹基于powerbi實現一個連鎖糕點店數據集的儀表盤制作。

數據集描述

有一個數據集，包含四張工作簿，每個工作簿是一張表，其中可以銷售表可以劃分為事實表，產品表，日期表和門店表為維度表。
工作簿名稱、字段含義和數據集的對應關系如下圖：

數據集下載

設計思路

本案例整體設計思路如下：

1.拿到數據集先對案例背景進行介紹
2.再完成數據獲取和整理階段
3.然后對多張表進行數據建模，同時為新建列和度量值。新建列和度量值用power query也可以完成，但我們一般基于power pivot在數據建模階段完成。
4.進行可視化。

案例背景

某連鎖糕點是一個全國連鎖糕點店，在全國共有22家店鋪。主要制作并銷售3類產品:

面包、餅干和飲料。
面包包括吐司面包、牛角面包和全麥面包三種，
餅干包括曲奇餅干和蘇打餅干兩種；
其代銷的飲料包括可樂和果汁兩種。

案例數據

各店的POS信息系統中提取并整理了門店數據、日期數據、產品數據和銷售數據（2019年和2020年）。

案例目標

某連鎖糕點連鎖店希望利用Power BI的可視化分析功能，通過各店相關數據的橫向縱向對比分析，找到存在的問題，發現新的銷售增長點。

（參考文獻中提到：本案例為純模擬案例，非真實案例）

數據獲取與整理

數據獲取

打開Power BI

選擇文件

選擇打開

選擇加載，如果選擇轉換數據，會跳轉到power query中。

數據整理

選擇主頁–轉換數據–轉換數據，：

進入到Power BI的Power Query頁面。

目標1:日期類型轉為文本類型

Power Query中整理數據日期表中“年”和“月”的字段類型需將其調整為文本型，與原表類型一致。日期類型調整為日期類型
選擇日期表，查看如下：

需要說明的是，原始數據的年和月與這里的不同，excel中的數據如下：

Power BI會根據字段類型，自動補全，比如把2019年補充為2019年1月1日，把1月補充為2023年1月1日。這時需要我們把年和月的字段修改為文本。

選擇替換當前類型

即可把年的日期類型替換為文本類型

再修改月的字段為文本類型，如下

目標2:添加月排序依據

“月”字段默認是按文本排序的，順序不正確的本案例需將“月”字段復制一份，然后將數據中的“月”字拆分掉，只保留整數部分作為月份排序的依據.

選擇月–選擇添加列–選擇重復列

生成如下

選擇月列–選擇轉換–選擇拆分列–選擇字符數。

輸入字符1，選擇盡可能靠右，選擇確定

拆分如下

刪除月-復制.2 列 把 月-復制.1的名字修改為月排序依據，目前日期表的字段如下

目標3： 刪除空行和錯誤

選擇日期表–主頁–刪除行–再依次選擇刪除空行和刪除錯誤

刪除后如下：

應用以上的數據整理

數據建模

目標1： 完成事實和維度表的關聯

本案例數據建模是建立維度表（產品表、日期表、門店表）和事實表（銷售表）之間的關聯；產品表通過“產品ID”與銷售表自動關聯；門店表通過“店鋪ID” 與銷售表自動關聯；日期表通過“日期” 與銷售表中的“訂單日期”對應；

選擇日期表–選擇主頁–選擇管理關系–選擇新建–選擇日期表選擇日期字段–選擇銷售表選擇訂單日期字段–選擇確定。

返回如下

點擊關閉，關聯完成

目標2：新建列

為銷售表新建列（字段），單價和金額；
DAX（Data Analysis Expression，數據分析表達式）

單價=RELATED(‘產品表’[單價])
金額=‘銷售表’[數量]*‘銷售表’[單價]

新建單價列

新建金額列

目標3： 新建度量值

度量值：Power BI數據建模的靈魂；
數據分析的指標；
度量值不改變源數據，也不改變數據模型；
4個度量值：

銷售金額=SUM(‘銷售表’[金額])
銷售數量=SUM(‘銷售表’[數量])
營業店鋪數量= DISTINCTCOUNT(‘銷售表’[店鋪ID])
單店平均銷售額=[銷售金額]/[營業店鋪數量]
在這里插入圖片描述

新建度量值和新建列的方式基本一樣，新建銷售金額度量值

按照

銷售金額=SUM(‘銷售表’[金額])
銷售數量=SUM(‘銷售表’[數量])
營業店鋪數量= DISTINCTCOUNT(‘銷售表’[店鋪ID])
單店平均銷售額=[銷售金額]/[營業店鋪數量]

創建所有度量值，如下。

數據可視化

目標1：插入圖像，文本框，形狀等

選擇報表視圖–選擇插入–然后選擇文本框，形狀和圖像。修改形狀的演示，如下。

目標2：卡片圖 突出顯示可視化分析的關鍵數據；

本案例：銷售金額、銷售數量、營業店鋪數量、單店平均銷售額；

添加銷售金額卡片圖

把銷售金額拖入數據，然后點擊卡片圖，修改其標注中的文字和卡中的邊框，位置如下：

銷售金額卡片圖最終輸出如下：

接下來創建銷售數量、營業店鋪數量、單店平均銷售額卡片圖，并把卡片圖合在一起，如下：

目標3：插入環形圖

環形圖就是中間挖空的餅圖，它是依靠環形的長度來表達比例的大小；
本案例：在環形圖中顯示不同產品的銷售金額占比情況；

目標4：插入條形圖

條形圖可利用條狀的長度反映數據的差異，適用于多個項目的分類排名比較；
本案例：條形圖中顯示不同產品分類下銷售額，并按銷售額大小進行排序；

目標5：插入折線圖和簇狀柱形圖

折線圖可以顯示隨時間變化的連續數據，非常適用于顯示在相同時間間隔下的數據變化趨勢;柱形圖可以利用柱形的高度反映數據差異;
本案例：折線和簇狀柱形圖中顯示不同月份的銷售金額和銷售數量

這時月份的排序不好，我們按照月排序字段進行排序

然后再刷新下折線圖和簇狀柱形圖就可以完成排序

目標6：插入氣泡圖

氣泡圖是一種特殊的散點圖，主要通過橫縱坐標值和氣泡大小來展現數據的分布情況；
氣泡圖表現數據的維度多、圖形美觀、欣賞性強；
本案例：在氣泡圖中顯示不同月份的銷售金額和銷售數量的動態變化情況。

目標7：插入切片器

切片器是畫布中的視覺篩選器，是報表中的一種可視化圖形元素；
切片器本身不為了展示數據，而是作為展示數據時的各種維度選擇本案例：
設置“年度”和“店鋪名稱”切片器；

這里的店鋪名稱修改為了磁片顯示

報表美化

排版布局；
設置格式；
主題風格；