Power BI----几个常用的分析方法和相适应的视觉对象

  对于BI报表来说，不仅要美观（虽然美化这个东西真的要要天赋，不过多看大神的作品页可以提升很多），也要展现出明确的观点，也就是常用的分析结论要明显，不然放一张无用的图显得毫无意义。这里讲解几种常用的分析方法和对应的展现图表。

1、水平分析法

  水平分析法，多指反应公司当前运营状况和前期、历史等的横向对比的一种分析方法。比如常用的环比、同比、增量等。

  这种方法的展现图表很多，例如折线图（重在变化，页展现对比）、指标卡（构建增量），各种展现示例如下：

折线图
 

指标卡
 

2、帕累托分析和top N

  在我们日常的经营分析中，挑选重点着重培养的例子很常见。比如，在所有的链接中，我要找到对业绩贡献最多的N条，或者查看那些对销售额贡献80%以上的链接。这就不得不讲解八二法则和topN在日常的使用。

帕累托法则（英语：Pareto principle，也被称为 80/20 法则、关键少数法则、八二法则），是罗马尼亚管理学家约瑟夫·朱兰提出的一条管理学原理。该法则以意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托的名字命名。帕累托于1906年提出了著名的关于意大利社会财富分配的研究结论：20％的人口掌握了80％的社会财富。这个结论对大多数国家的社会财富分配情况都成立。因此，该法则又被称为80/20法则。

帕累托分析：

top N：
  需要说明的是，N是由参数控制的，可以根据具体的情况选择N是几。
 

3、结构分析法

  结构分析法，又称纵向分析，是指同一期间不同项目间的比较与分析，从而揭示出各项目的数据在公司中的意义的一种分析方法。
  这种分析方法，常使用瀑布图、树图等展现。

瀑布图：
 

树状图：

4、趋势分析法

  趋势分析法是根据企业连续一段时间内的分析资料，运用指数或完成率的计算，确定分析期各有关项目的变动情况和趋势的一种分析方法。基本都是线图多，至于线图的样式，自己设定。

常规线图：

美化后的线图对象：

5、因素分析法

  因素分析法依据分析指标与其驱动因素的关系，确定各因素对分析指标影响方向和影响程度的一种分析方法，和结构分析很像，但是它是关于某个指标的影响因素，所以内在必然有联系，但结构分析就不一定有联系。

  因素分析常用的图表有瀑布图、还有关键影响者、还有杜邦分析图等。这里只演示关键影响者，这个视觉对象是BI中的AI产品，效果如下：

其他

  另外，四象限分析，可以很好的筛选达标与不达标，同时它的展现可以是多个维度的。比如下图中展示销售的销售额和利润率，同时大小展示单量。