|
一、沟通需求 沟通的内容主要包括报表的用途及受众、分析的主要指标及维度、目前分析存在的主要问题、分析报表主要解决的问题，以及未来潜在的分析需求等。 二、获取数据 获取数据主要是通过功能组件 Power Query 完成的，对导入的数据进行清洗。 数据清洗工作十分重要，如果数据规范、结构合理，则后续建模就会相对容易。 三、建立模型 建立模型主要是通过功能组件 Power Pivot 完成的，其是 Power BI 数据分析的核心。 建立模型需要确定哪些是事实表、哪些是维度表，以及表与表之间的关系等。 如果业务逻辑比较复杂，则需要使用 DAX 编写度量值，从而将各业务指标表示出来。 四、数据可视化 数据可视化就是将模型的分析结果呈现出来，该步骤主要由功能组件 Power View 和 Power Map 完成。 数据可视化与建立模型的过程密不可分，虽然在工作步骤中是先建立模型、编写度量值，然后将度量值用可视化视觉对象呈现出来。 但在人脑的逻辑思维中，很多时候先思考选择采用什么图表呈现数据，然后编写该图表所需要的度量值或建立模型所需的辅助表等。 五、分享报表 分享报表就是分析报表成果的输出。 由于 Power BI 是动态交互式报表，为了突出交互功能，首选以 Web 方式将报表分享给报表使用者。 分析报表的制作是一个不断完善和优化的过程，若效果不达预期，或者有新的需求，这时就需要再次按照上述步骤进行修改和优化等。 【案例数据说明】 为了突出 Power BI 数据处理能力，这本书以零售行业为例（零售行业交易频繁、数据量大，分析方法与思路也适用于其他行业），使用一家虚拟公司的业务数据与财务数据展开分析。 该虚拟公司以销售箱包为主，也销售少量的服装及配饰等其他产品。 该虚拟公司主要从事产品的研发和销售，研发设计完成的产品并不直接生产，而是交由代工厂生产，然后以线上自营和代理销售相结合的方式销售产品。 今天就到这，下期我们来讲「创建资产负债表分析报表」。 |
|
|
