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本系列是数据可视化基础与应用的第02篇#xff0c;主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。
数据集描述
有一个数据集#xff0c;包含四张工作簿#xff0c;每个工作簿是一张表#xff0c;其中可以销售表可以划分为事实表#xff0c;产品表主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。
数据集描述
有一个数据集包含四张工作簿每个工作簿是一张表其中可以销售表可以划分为事实表产品表日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图
数据集下载
设计思路
本案例整体设计思路如下 1.拿到数据集先对案例背景进行介绍 2.再完成数据获取和整理阶段 3.然后对多张表进行数据建模同时为新建列和度量值。新建列和度量值用power query也可以完成但我们一般基于power pivot在数据建模阶段完成。 4.进行可视化。 案例背景 某连锁糕点是一个全国连锁糕点店在全国共有22家店铺。主要制作并销售3类产品: 面包、饼干和饮料。 面包包括吐司面包、牛角面包和全麦面包三种 饼干包括曲奇饼干和苏打饼干两种 其代销的饮料包括可乐和果汁两种。 案例数据 各店的POS信息系统中提取并整理了门店数据、日期数据、产品数据和销售数据2019年和2020年。 案例目标 某连锁糕点连锁店希望利用Power BI的可视化分析功能通过各店相关数据的横向纵向对比分析找到存在的问题发现新的销售增长点。 参考文献中提到本案例为纯模拟案例非真实案例
数据获取与整理
数据获取
打开Power BI
选择文件
选择打开
选择加载如果选择转换数据会跳转到power query中。
数据整理
选择主页–转换数据–转换数据
进入到Power BI的Power Query页面。
目标1:日期类型转为文本类型
Power Query中整理数据日期表中“年”和“月”的字段类型需将其调整为文本型与原表类型一致。日期类型调整为日期类型 选择日期表查看如下
需要说明的是原始数据的年和月与这里的不同excel中的数据如下
Power BI会根据字段类型自动补全比如把2019年补充为2019年1月1日把1月补充为2023年1月1日。这时需要我们把年和月的字段修改为文本。
选择替换当前类型
即可把年的日期类型替换为文本类型
再修改月的字段为文本类型如下
目标2:添加月排序依据
“月”字段默认是按文本排序的顺序不正确的本案例需将“月”字段复制一份然后将数据中的“月”字拆分掉只保留整数部分作为月份排序的依据. 选择月–选择添加列–选择重复列
生成如下
选择月列–选择转换–选择拆分列–选择字符数。
输入字符1选择尽可能靠右选择确定
拆分如下
删除月-复制.2 列 把 月-复制.1的名字修改为月排序依据目前日期表的字段如下
目标3 删除空行和错误
选择日期表–主页–删除行–再依次选择删除空行和删除错误
删除后如下
应用以上的数据整理
数据建模
目标1 完成事实和维度表的关联
本案例数据建模是建立维度表产品表、日期表、门店表和事实表销售表之间的关联产品表通过“产品ID”与销售表自动关联门店表通过“店铺ID” 与销售表自动关联日期表通过“日期” 与销售表中的“订单日期”对应
选择日期表–选择主页–选择管理关系–选择新建–选择日期表选择日期字段–选择销售表选择订单日期字段–选择确定。
返回如下
点击关闭关联完成
目标2新建列
为销售表新建列字段单价和金额 DAXData Analysis Expression数据分析表达式 单价RELATED(‘产品表’[单价]) 金额‘销售表’[数量]*‘销售表’[单价] 新建单价列 新建金额列 目标3 新建度量值
度量值Power BI数据建模的灵魂 数据分析的指标 度量值不改变源数据也不改变数据模型 4个度量值 销售金额SUM(‘销售表’[金额]) 销售数量SUM(‘销售表’[数量]) 营业店铺数量 DISTINCTCOUNT(‘销售表’[店铺ID]) 单店平均销售额[销售金额]/[营业店铺数量] 在这里插入图片描述 新建度量值和新建列的方式基本一样新建销售金额度量值
按照 销售金额SUM(‘销售表’[金额]) 销售数量SUM(‘销售表’[数量]) 营业店铺数量 DISTINCTCOUNT(‘销售表’[店铺ID]) 单店平均销售额[销售金额]/[营业店铺数量] 创建所有度量值如下。 数据可视化
目标1插入图像文本框形状等
选择报表视图–选择插入–然后选择文本框形状和图像。修改形状的演示如下。
目标2卡片图 突出显示可视化分析的关键数据
本案例销售金额、销售数量、营业店铺数量、单店平均销售额
添加销售金额卡片图
把销售金额拖入数据然后点击卡片图修改其标注中的文字和卡中的边框位置如下
销售金额卡片图最终输出如下
接下来创建销售数量、营业店铺数量、单店平均销售额卡片图并把卡片图合在一起如下 目标3插入环形图
环形图就是中间挖空的饼图它是依靠环形的长度来表达比例的大小 本案例在环形图中显示不同产品的销售金额占比情况
目标4插入条形图
条形图可利用条状的长度反映数据的差异适用于多个项目的分类排名比较 本案例条形图中显示不同产品分类下销售额并按销售额大小进行排序
目标5插入折线图和簇状柱形图
折线图可以显示随时间变化的连续数据非常适用于显示在相同时间间隔下的数据变化趋势;柱形图可以利用柱形的高度反映数据差异; 本案例折线和簇状柱形图中显示不同月份的销售金额和销售数量
这时月份的排序不好我们按照月排序字段进行排序
然后再刷新下折线图和簇状柱形图就可以完成排序
目标6插入气泡图
气泡图是一种特殊的散点图主要通过横纵坐标值和气泡大小来展现数据的分布情况 气泡图表现数据的维度多、图形美观、欣赏性强 本案例在气泡图中显示不同月份的销售金额和销售数量的动态变化情况。
目标7插入切片器
切片器是画布中的视觉筛选器是报表中的一种可视化图形元素 切片器本身不为了展示数据而是作为展示数据时的各种维度选择本案例 设置“年度”和“店铺名称”切片器 这里的店铺名称修改为了磁片显示
报表美化
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