PowerBI矩阵分析模型

  在管理咨询和商业分析中，矩阵分析是最常见的一种分析方法，比如波士顿矩阵、通用矩阵、安索夫矩阵等等。其基本思路就是根据两个维度，每个维度两个分类，组成一个4分类的图形；如果每个维度多分一类就是9分类的图形。之所以选择两个维度，是为了在二维图形上能直接表达出来，但这往往也会出现信息不全的尴尬问题。

  今天介绍在PowerBI里面实现矩阵分析，并且因为DAX语句的灵活性，还可以自由的调整参数字段，做到图形随心所动。效果就是上面这样，思路也不复杂，下面来介绍一下实现方式。

  首先介绍一下我们使用的数据，还是熟悉的订单数据，Python一直在后台不停产生最新数据，所以还是很有意思的。我们这里就使用品牌的金额环比变化和品牌金额整体占比两个维度来演示。实际如果正常情况下我们有条件最好选择品牌整体的同比数据和品牌在行业的占比。两个度量值的DAX语句如下↓

金额环比 = VAR last_m = CALCULATE([销售金额(万)],DATEADD('Date'[日期],-1,MONTH))RETURN    DIVIDE([销售金额(万)]-last_m,last_m)​ 金额品牌占比 = DIVIDE([销售金额(万)],CALCULATE([销售金额(万)],ALL(brand[品牌])))

  然后插入散点图，用这两个度量值做横纵坐标，在设置一下颜色和标签，效果如下↓