Power BI数据分析实战——柏拉图的制作

在公司也实习半年了，半年做了很多Dashboard，也经常用Tableau，但是我还是觉得Power BI更好用一些，可能比较适合小白，入门简单，很容易就能做出不错的Dashboard。

前一段时间老板让我做一组数据的柏拉图，之前也接触过柏拉图，不过都是在PPT上基于一个Excel表格做的柏拉图，如果数据有变动，需要经常去维护。事实上老板要看的这个柏拉图数据每天都会多一些，随着时间的推移，数据会变动很多，但不能每天都重新做一张Excel表格来做柏拉图，所以我想在Power BI上根据数据源做实时刷新数据的柏拉图，话不多说，上例子。

现有五组人员做生产，生产的不良数量如下：

班组	不良数量
A	25
B	45
C	18
D	30
E	28

我们要做柏拉图，必须要有两个数据，一个是所有的不良数量总和，作为分母，另一个就是每多一行就累加一次的数据作为分子，两者相除便是柏拉图的折线数据。所有不良数量的总和比较简单。做一个度量值为：

 

 接下来是分子怎么处理，处理分子时需要使用var创建虚拟的列表。此外，分子的处理需要用到两个函数，一个是CALCULATE，这个函数的作用是在筛选器修改的上下文中对表达式进行求值，这里的表达式是求和。还一个函数是FILTER，这个函数的作用是返回以筛选的表。有了这两个函数，就可以完成分子的构建了。 

累积百分比 = 
var number=[总和]  //创建虚拟列表放每行的的数据
var molecule=CALCULATE([总和],FILTER(ALL('Sheet1'[班组]),[总和]>=number))  
//创建虚拟列表存放每行的累加值
var denominator=CALCULATE([总和],ALL('Sheet1'[班组]))  
//筛选掉所有班组对不良件数求和存入虚拟列表
return DIVIDE(molecule,denominator)  //分子除以分母得出累积百分比

//运行过程如下：
//A组的不良数25存放到number，FILTER函数将表格中大于等于25的数据筛选出来，由CALCULATE函数将筛选出的数据求和，所以这里的molecule=25+28+30+45=128
//同理denominator的数据为整个班组表格的数据求和，也就是总和，所以这里denominator=146，且之后的denomination一直都是146
//最后一行代码通过DIVIDE除法函数，将分子除以分母得出每组的累积百分比度量值

 通过以上一段代码就可以实现每行数据的累积百分比，作为度量值计算后就可以放入Power BI的折线和柱状图使用了，使用效果如下：

 至此，整个柏拉图的制作过程就结束啦。

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