POWERBI商业数据分析项目实战

●目 录 篇 Power BI基础 章 Power BI基础操作2 1.1 Power BI的主要组件及功能2 1.1.1 Power Query简介2 1.1.2 Power Pivot简介3 1.1.3 Power BI Desktop简介3 1.1.4 各组件应用场景4 1.2 一个入门案例――搭建动态销售报告4 1.2.1 数据源结构5 1.2.2 导入销售数据6 1.2.3 合并销售数据8 1.2.4 筛选行去除重复表头10 1.2.5 将行用作标题11 1.2.6 向下填充补充空白内容11 1.2.7 重复列12 1.2.8 按字符数和分隔符拆分列13 1.2.9 重命名列14 1.2.10 添加年、月等形式的日期列15 1.2.11 导入店铺资料及销售目标数据16 1.2.12 合并销售明细与销售目标17 1.2.13 禁用“启用加载”20 1.2.14 建立关系21 1.2.15 新建列22 1.2.16 新建度量值23 1.2.17 制作可视化报告：切片器26 1.2.18 制作可视化报告：卡片图28 1.2.19 制作可视化报告：条形图与柱形图29 1.2.20 制作可视化报告：环形图31 1.2.21 制作可视化报告：散点图32 1.2.22 制作可视化报告：表33 1.2.23 制作可视化报告：编辑交互34 1.2.24 制作可视化报告：典型自定义图表介绍36 1.3 总结37 1.4 延伸阅读：DAX函数索引38 第2篇 爬虫案例 第2章 抓取历史天气数据42 2.1 分析URL结构43 2.1.1 确定城市列表43 2.1.2 确定单月URL44 2.2 构建爬虫主体44 2.2.1 建立城市列表45 2.2.2 建立日期列表46 2.2.3 城市、日期参数引入URL50 2.3 制作可视化报告54 2.3.1 隐藏不需要的字段54 2.3.2 制作城市和月份切片器55 2.3.3 设置高气温走势两年对比55 2.3.4 设置当月气温走势56 2.3.5 设置气温明细矩阵57 2.4 总结58 2.5 延伸阅读：常用的日期型M函数58 2.5.1 动态提取当前日期59 2.5.2 计算上月月底59 第3章 抓取豆瓣电影数据62 3.1 分析网页结构62 3.1.1 分析URL规律63 3.1.2 分析页面内容 3.2 创建爬虫主体 3.2.1 构建爬虫函数 3.2.2 构建页码列表68 3.2.3 页码列表引入函数70 3.3 制作可视化报告72 3.3.1 区分排名和评分区间72 3.3.2 按列排序74 3.3.3 制作排名区间和评分区间切片器76 3.3.4 建立明细表76 3.4 总结77 第4章 抓取球鞋销售数据78 4.1 分析网页结构79 4.1.1 分析URL规律79 4.1.2 分析JSON数据内容80 4.2 创建爬虫主体82 4.2.1 构建爬虫函数82 4.2.2 构建页码列表85 4.2.3 页码列表引入函数8.3 制作可视化报告87 4.3.1 建立度量值87 4.3.2 制作品牌Logo式切片器88 4.3.3 建立关系89 4.3.4 制作品牌环形图90 4.3.5 制作类别折线和簇状柱形图90 4.3.6 建立单品0表格91 4.3.7 款式占比瀑布图92 4.4 总结93 第5章 抓取历年股票数据94 5.1 分析网页结构95 5.1.1 寻找真实URL95 5.1.2 分析URL结构97 5.2 数据导入及处理97 5.2.1 数据导入97 5.2.2 数据处理99 5.3 通过参数获取多公司任意时间段数据100 5.3.1 新建参数101 5.3.2 将参数引入URL102 5.3.3 创建函数103 5.3.4 新建需要查询的公司列表104 5.3.5 日期格式变更105 5.4.6 调用函数106 5.3.7 日期分组107 5.4 制作可视化报告110 5.5 总结112 第3篇 销售案例 第6章 销售目标分解116 6.1 制定销售系数表117 6.1.1 汇总销售数据117 6.1.2 构建销售系数119 6.1.3 新建销售系数表121 6.2 分解销售目标121 6.2.1 构建完整日期列表121 6.2.2 建立关系122 6.2.3 引入销售系数和当月销售总目标123 6.2.4 计算当月每天销售占比124 6.2.5 计算每天的销售目标124 6.3 总结125 延伸阅读：时间进度动态甘特图126 第7章 业绩达成分析128 7.1 创建日期表129 7.1.1 使用Excel文件创建日期表129 7.1.2 使用DAX函数创建日期表130 7.1.3 使用M函数创建日期表132 7.2 计算同比、环比、累计销售133 7.2.1 计算同比134 7.2.2 计算环比135 7.2.3 计算累计销售额136 7.3 制作可视化报告137 7.3.1 设置业绩完成率图表138 7.3.2 设置同比_YTD图表141 7.3.3 制作业绩走势图142 7.3.4 按色阶设置同比背景色143 7.3.5 按度量值设置环比和同比_YTD背景色144 7.4 总结145 7.5 延伸阅读：在PPT中展示Power BI动态图表145 7.5.1 Power BI Tiles插件安装146 7.5.2 Power BI Tiles插件使用146 7.5.3 Power BI Tiles细节调整147 第8章 会员RFM分析150 8.1 DAX函数构建RFM模型151 8.1.1 确定RFM值151 8.1.2 确定会员类型152 8.2 制作可视化报告155 8.2.1 设置会员占比图表155 8.2.2 设置会员数量图表155 8.2.3 设置会员业绩贡献度图表156 8.2.4 设置会员消费明细图表157 8.3 总结158 第9章 业绩杜邦分析法159 9.1 建立各指标度量值161 9.1.1 创建存放度量值的空表161 9.1.2 建立关系162 9.1.3 新建各指标度量值163 9.2 新建变量参数1 9.2.1 新建参数1 9.2.2 设置其他假设度量值166 9.2.3 卡片图展示相关度量值166 9.3 总结167 第4篇 货品案例 0章 存货分析170 10.1 存货库存概况170 10.1.1 建立度量值与辅助列171 10.1.2 制作可视化报告：年份、季节切片器173 10.1.3 制作可视化报告：库存数量、库存金额、款式数量、零星款式数量卡片图175 10.1.4 制作可视化报告：年份、季节、性别环形图176 10.1.5 制作可视化报告：产品类别折线和簇状柱形图177 10.1.6 制作可视化报告：货龄区间瀑布图177 10.2 存货销售概况179 10.2.1 建立度量值与辅助列179 10.2.2 制作可视化报告181 10.3 存货仓位183 10.3.1 查询条件及货品明细设置183 10.3.2 仓库平面图设置185 10.4 总结188 10.5 延伸阅读：图表展现的不一定是188 10.5.1 谜之坐标188 10.5.2 辛普森悖论189 1章 帕累托分析191 11.1 帕累托图192 11.1.1 建立累计销售额和销售占比度量值192 11.1.2 制作帕累托图193 11.2 前20%销售占比矩阵195 11.2.1 建立前20%累计销售额和销售占比度量值195 11.2.2 制作前20%销售占比矩阵图196 11.3 总结196 11.4 延伸阅读：ALL、ALLSELETCED的区别197 2章 关联分析200 12.1 模型搭建201 12.1.1 复制产品信息201 12.1.2 汇总销售明细202 12.1.3 销售单编号引入产品信息查询202 12.1.4 合并产品信息与关联产品信息204 12.1.5 剔除本身货号205 12.1.6 去除“关联产品信息”加载206 12.1.7 计算销售笔数、共同销售笔数、所占比例206 12.1.8 建立关系207 12.2 制作可视化报告207 12.2.1 制作明细表和卡片图208 12.2.1 制作矩阵图208 12.3 总结209 3章 款分析211 13.1 款的业务逻辑211 13.1.1 售罄率高并不代表211 13.1.2 销售数量高也不代表212 13.1.3 结合时间因素判断商品是否212 13.2 构建品分析模型213 13.2.1 计算达到50%售罄时的销售天数213 13.2.2 计算达到50%售罄时的销量215 13.2.3 统计款215 13.3 总结218 13.4 延伸阅读：DA写规范工具219 4章 数据化陈列220 14.1 陈列面积规划220 14.1.1 设置权重参数221 14.1.2 建立基础度量值222 14.1.3 计算建议陈列占比223 14.1.4 制作建议陈列面积树状图224 14.1.5 制作陈列占比矩阵225 14.2 单品陈列规划226 14.2.1 单款排名分组227 14.2.2 制作金靴银靴切片器229 14.2.3 制作星级展示表格231 14.3 总结234 第5篇 财务案例 5章 盈亏平衡分析236 15.1 新建变量参数237 15.2 建立逻辑关系239 15.2.1 新建度量值存放空表239 15.2.2 计算成本239 15.2.3 计算净利润及净利润率240 15.2.4 计算盈亏平衡销售额240 15.3 总结241 6章 上市公司利润表分析242 16.1 建立利润明细表243 16.1.1 数据导入及整理243 16.1.2 制作金额单位切片器及明细矩阵247 16.2 利润表分析249 16.2.1 设置基础度量值251 16.2.2 设置率值相关度量值251 16.2.3 设置卡片图251 16.2.4 设置柱形图和折线图252 16.2.5 计算同比252 16.3 总结254 1 延伸阅读：VAR+ RETURN简化DA写255 第6篇 人力资源案例 7章 人员结构及离职率分析258 17.1 人员结构分析258 17.1.1 搭建人员结构模型259 17.1.2 制作人员结构可视化报告262 17.2 离职率分析263 17.2.1 计算离职率2 17.2.2 制作离职率可视化报告2 17.3 总结265 8章 新员工分析267 18.1 新员工概况分析268 18.1.1 搭建新员工概况模型268 18.1.2 制作新员工概况可视化报告272 18.2 新员工个人仪表盘273 18.2.1 设置员工工号切片器273 18.2.2 设置培训信息提示274 18.2.3 设置考试成绩雷达图274 18.2.4 设置显示人员范围275 18.3 总结276 9章 考勤分析277 19.1 全勤分析277 19.1.1 对考勤日期分类278 19.1.2 计算每天每个员工的上班小时数279 19.1.3 判断考勤状态279 19.1.4 新增工作日数量和当月总天数度量值280 19.1.5 考勤汇总281 19.1.6 建立关系281 19.1.7 计算每位员工的应出勤天数282 19.1.8 计算正确的旷工天数282 19.1.9 计算全勤人数、请假人数、旷工人数、迟到早退人数、全勤率283 19.1.10 制作全勤分析可视化报告284 19.2 工作时长分析285 19.3 总结286 第7篇 简化报告的技巧 第20章 一页报告体现更多内容（上篇）288 20.1 图表下钻288 20.1.1 下钻的使用方式289 20.1.2 矩阵的下钻292 20.2 按钮与书签294 20.2.1 局部切换按钮与书签295 20.2.2 整体切换按钮与书签298 20.3 工具悬浮提示300 20.4 页面钻取301 20.5 智能问答306 20.5.1 智能问答的形式306 20.5.2 智能问答操作技巧308 20.6 延伸阅读：Power BI快速见解311 第21章 一页报告体现更多内容（下篇）314 21.1 Power Query方案314 21.2 动态度量值方案317