PowerBI指标拆解分析可视化

我们知道,在做数据指标体系搭建的时候,会根据实际业务情况确定一两个关键性指标,有的人称之为北极星指标。然后会根据这个关键指标去拆分很多子指标和过程指标,当关键指标发生变化的时候,可以通过过程指标来判断是哪个环节出现了问题,然后再定位原因,找到问题,改善方法。

我们这里用电商的GMV作为核心指标举例,然后影响因素是这样的,GMV=买家数量客单价,然后买家数量=访客数转化率,我们就先用这几个指标进行演示。当然实际使用中还会加更多的过程指标,根据自己的业务场景添加就可以了。

然后我们得到了每个月各项指标的值和同比变化率,我们想要看每个月GMV的变化是什么因素导致的,就做成了下面这张表格,因为我们涉及两组公式,在表格中来看还是不是很明显,如下图↓

所以我们还是需要用更直观的方式来呈现各个因素的同比变化情况。思路很简单,我们只需要新建一个数据框,然后新建一个度量值就可以了,就不创建所有的度量值了,因为思路是一样的,就通过访客数来举例,首选我们需要有一个访客数的度量值和同比变化率,DAX语句如下↓

访客数 = SUM([访问人数])
yoy访客数 = 
VAR ly_v = CALCULATE([访客数],DATEADD('Date'[日期],-1,YEAR))
return
    DIVIDE([访客数]-ly_v,ly_v)

但是我们这里得到的两个值还不能直接使用,我们需要先进行格式化处理,不然展示结果很奇怪,简单处理一下DAX语句↓

yoy访客数abs = 
if([yoy访客数]>=0,UNICHAR(129033),UNICHAR(129035))&format(ABS([yoy访客数]),"#0.0%")

增长率这里我们先根据访客数的同比情况做了一个判断,如果是增长就用UNICHAR函数增加一个上涨的符号,否则就是一个下降的符号。然后通过FORMAT函数对百分比进行格式化,因为这个结果会以文本的形式展示。另外的值也是同理的。

然后我们还需要做一个颜色的判断度量值,如果同比下降就是红色,否则就是绿色,DAX语句如下↓

yoy访客数color = IF([yoy访客数]>=0,"#149001","#EC3B05")

再把颜色加入自定义对象就可以了,单个结果如下↓

下面的不走就是复制粘贴了,根据需求做几个框和字段就可以了,然后把各自关系表达清楚就得到了下面这样的效果↓

现在就大功告成了。两组关系也很明晰,但是看上去全是文本和数字略显单调,于是我们再加点图标上去,直接添加Emoji符号到标题上就可以了,最后的效果如下↓


这样就可以通过月份和类目进行灵活选择了,每个月那个类目的整体变化情况,引起变化的因素都是一目了然。如果有做PPT复盘的数据,也不需要每个产品还要单独去做一张图了,直接筛选截图就可以了。

End

◆ PowerBI_RFM客户关系模型
◆PowerBI一元线性回归度量值实现
◆PowerBI地图资源汇总
◆ Python操作MySQL数据库
◆Python企业微信机器人

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