Power BI分解销售目标

PowerBI销售目标分解

通过Power BI,根据历史销售记录跟月销售目标,将目标分解到每一天。

一,分析数据

   数据源包括17年的历史销售数据跟18年每个月的销售目标(只考虑周末,不考虑节假日,店铺活动等)

6.13-1

 

6.13-2

思路:因为年份不用,同一个月的可能有不同的周末天数,日期也不会在同一天,所以通过计算权重的方法来进行分解目标。先对销售明细表进行汇总,需要求得每日的销售额及日期所对应的星期,再求得权重系数以分析目标销售额。

 

二、数据处理及报表

1,生成一张新表(销售汇总),里面包含销售日期及汇总每日销售额。

### 构建适用于 Power BI 分解树的资料结构 构建适用于 Power BI 分解树(Hierarchy)的资料结构需要确保数据源能够支持层次化展示,并且在 Power BI 中可以正确解析和可视化这些层次关系。以下是关于如何构建此类资料结构的专业说明: #### 1. 数据结构设计 分解树的核心是层级关系,因此数据表必须包含明确的父-子关系字段。通常,这种关系可以通过以下两种方式实现: - **自引用表**:在同一张表中定义一个字段表示父节点的键值。例如,`ParentKey` 字段指向同一表中的 `Key` 字段。 - **独立的父子映射表**:创建一张单独的映射表,其中包含两列:`ChildKey` 和 `ParentKey`。 示例数据表结构如下: ```plaintext | Key | ParentKey | Name | |-------|-----------|------------| | 1 | NULL | Root Node | | 2 | 1 | Child Node1| | 3 | 1 | Child Node2| | 4 | 2 | Sub Node1 | ``` 在此结构中,`ParentKey` 字段为空表示该节点为根节点[^1]。 #### 2. 数据准备与清洗 为了确保数据能够在 Power BI 中正确显示,需要对数据进行必要的清洗和验证: - 确保每个节点都有唯一的 `Key` 值。 - 验证所有 `ParentKey` 值在 `Key` 列中存在,避免出现孤立节点或循环引用。 - 如果数据来源于多个系统或文件,需统一字段命名规则并处理缺失值。 通过 Power Query 编辑器可以完成上述任务。例如,使用 M 语言编写查询步骤以合并、过滤或转换数据[^2]。 #### 3. 在 Power BI 中配置层次结构 一旦数据加载到 Power BI 中,可以通过以下方法定义和使用层次结构: - 在“字段”窗格中右键点击目标表,选择“新建层次结构”。 - 将代表各级别的字段依次拖入层次结构框中。例如,对于公司组织架构,可以按顺序添加“部门”、“团队”和“员工”等字段[^3]。 此外,如果需要动态计算某些指标(如预算分配),可以利用 DAX 创建度量值。例如: ```DAX Funding Scenario Inclusive = VAR selected_rank = SELECTEDVALUE(project[Project Rank]) VAR quote = CALCULATE( SUM(project[Quote]), ALLSELECTED(project), project[Project Rank] <= selected_rank ) RETURN IF( HASONEVALUE(project[Project Rank]), IF( quote <= 'Funding Scenario'[Funding Scenario Value], "Include", "Not Include" ) ) ``` 此代码片段展示了如何根据用户选择的项目排名计算是否包含在资金情景中[^3]。 #### 4. 可视化最佳实践 为了更好地呈现分解树,可以选择适合的可视化图表类型: - **层次结构图**:直观展示节点之间的父子关系。 - **树状图**:以矩形面积表示各节点的权重或数值大小。 - **路径分析**:追踪从根节点到叶节点的具体路径及其相关属性。 同时,可以结合 Power BI 的交互功能,允许用户通过筛选器或下钻操作深入探索数据细节[^4]。 ---
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