Power BI 與數據分析初階班 第四課（353）
Eugene Chang (張佑成)
April 26th 2025
# 練習題：零售資料分析 我們希望能夠找出： 1. 銷售金額前 10 名的門市？ 2. 不同形態的門市占總銷售額比例？ 3. 公司近幾個月來的營收趨勢如何？ 4. 是否店面坪數越大，平均月銷售額就越高？ --- ## 銷售金額前 10 名的門市？  --- # 不同形態的門市占總銷售額比例？ 這邊有一個問題：在我們的銷售資料表上，銷售額是分爲**一般銷售總額**以及**折扣銷售總額** 我們需要將兩欄的值加總起來，計算出一家店實際的銷售總額 --- # DAX 語言簡介 Data Analysis Expression (資料分析表達式) 是一個 Power BI 用於資料分析的語言，其語法與 Excel 公式十分類似 但是請注意，雖然語法接近，但是** DAX 語言並不是 Excel 公式** --- # 使用 DAX Power BI 都是以資料列與資料欄為單位，沒有**儲存格**的概念 --- # DAX 運算子: 算數運算子 在 Excel 公式裡表達數學運算的符號 | 運算子 | 描述 | 範例 | |:--:|:------:|:------:| | + | 加法 | =3+2 | | - | 減法 | =5-3 | | * | 乘法 | =3*2 | | / | 除法 | =10/2 | | ^ | 指數 | =2^3 | --- # 使用 DAX 建立計算結果欄 希望能針對每一個資料列做運算時，可以建立一個新的資料欄  --- # 使用 DAX 建立計算結果欄 在這邊我們就輸入以下 DAX 表達式： ```python 銷售總額 = [一般銷售總額] + [折扣銷售總額] ``` 注意 **[ ]** 符號表示資料表某一欄的意思 --- ## 用 DAX 計算總銷售額欄  --- ## 不同形態的門市占總銷售額比例？  --- ## 公司近幾個月來的營收趨勢如何？  --- ## 是否店面坪數越大，平均月銷售額就越高？  --- ## 計算月平均銷售額 我們必須先知道銷售資料所涵蓋的時間範圍（月份的數量） 算法：**每一家門市的總銷售額 / 月份的數量** --- ## 計算月平均銷售額 如何計算月份的數量？ ``` 平均月銷售額 = [總銷售額] / DISDINCTCOUNT('日曆表'[年-月]) ``` --- ## 是否店面坪數越大，平均月銷售額就越高？  --- ## DAX 學習資源 微軟官網教學：[連結](https://docs.microsoft.com/zh-tw/learn/modules/dax-power-bi-write-formulas/) --- ## 深入 DAX 語言 微軟官網：[連結](https://docs.microsoft.com/zh-tw/power-bi/guided-learning/introductiontodax?tutorial-step=1) --- ## DAX 學習資源 微軟官網教學：[連結](https://docs.microsoft.com/zh-tw/learn/modules/dax-power-bi-write-formulas/) --- ## DAX 運算子: 算數運算子 在 DAX 公式裡表達數學運算的符號 | 運算子 | 描述 | 範例 | |:--:|:------:|:------:| | + | 加法 | 3+2 | | - | 減法 | 5-3 | | * | 乘法 | 3*2 | | / | 除法 | 10/2 | | ^ | 指數 | 2^3 | --- ## 深入 DAX 語言 今天我們可以用 DAX 語言計算： - 計算結果欄 - 量值 --- ## Power BI 量值（Measure） 一個欄位被計算出來的總和，可獨立於表格之外 很像程式語言的變數（Variable） --- ## 練習 建立一個量值，**銷售總額**，利用公式： ```python 銷售總額 = SUM('銷售資料表'[一般銷售總額]) + SUM('銷售資料表'[折扣銷售總額]) ``` --- ## 練習 根據上一堂課 的範例銷售資料，我們來計算： 1. 銷售總額（SUM） 2. 門市數量（DISTINCTCOUNT） 3. 所有門市平均銷售額（AVERAGE） 4. 訂單數量（COUNT） 5. 平均訂單銷售額（銷售總額 / 訂單數量） 6. 單筆最大銷售額（MAX） 7. 單筆最小銷售額（MIN） 8. 所有門市坪數的加總 9. 平均每一坪的店面，為公司帶來了多少銷售額？ --- ## Row Context - 資料列語境（Row Context） --- ## 什麽是 Context（語境） 語境意為 DAX 語句所身處的情境，包含前後文，以及外在環境，像是交叉分析篩選器。 --- ## Row Context（資料列語境） 代表目前的資料列，會針對一欄的資料進行逐列運算 --- ## Row Context 注意在網路上，微軟官方的教學資源都是將 Row Context 翻譯成**列上下文** --- ## Row Context 逐列計算資料，預設會以整個表格的資料進行運算： ```python 總銷售額_SUM = SUM('銷售資料表'[一般銷售總額])+SUM('銷售資料表'[折扣銷售總額]) ```  --- ## 若今天我們希望計算每一個月的銷售總額 要如何才能將銷售總額分拆到不同的月份呢？ --- ## CALCULATE 函數 - 在 Power BI 上是使用頻率最高的函數之一 微軟官網：[連結](https://docs.microsoft.com/zh-tw/dax/calculate-function-dax) --- ## CALCULATE 函數 類似帶著漏斗的計算機，會根據關聯對資料進行過濾 --- ## CALCULATE 函數 我們在日曆表上建立一個新的資料行： ```python 月銷售量_CAL = CALCULATE(SUM('銷售資料表'[一般銷售總額]) + SUM('銷售資料表'[折扣銷售總額])) ```  --- ## CALCULATE 函數 我們在日曆表上建立一個新的資料行： ```python 月銷售量_CAL = CALCULATE(SUM('銷售資料表'[一般銷售總額]) + SUM('銷售資料表'[折扣銷售總額])) ```  --- ## CALCULATE 函數 請嘗試宣告兩個量值，並將結果顯示於卡片： ```python 總銷售額_VAR_SUM = SUM('銷售資料表'[一般銷售總額])+SUM('銷售資料表'[折扣銷售總額]) 總銷售額_VAR_CAL = CALCULATE(SUM('銷售資料表'[一般銷售總額]) + SUM('銷售資料表'[折扣銷售總額])) ``` --- ## 練習：計算每一個縣市的銷售總額 --- ## 在縣市經理表輸入 ``` 縣市銷售總額 = CALCULATE([VAR 銷售總額], '縣市經理表'[縣市編號]) ``` --- ## Filter Context 篩選語境（Filter Context） 會以我們在 Power BI 專案定義的關聯進行篩選，最後在進行運算 注意在網路上，大多數的資源都是將 Filter Context 翻譯成**篩選上下文** --- ## 計算北部縣市總銷售額 今天我們希望能夠過濾並且顯示所有北部縣市的銷售總額 這個時候我們就需要學會如何寫篩選條件了 --- ## DAX 運算子: 比較運算子 | 運算子 | 描述 | 範例 | |:--:|:------:|:------:| | = | 相等 | [Region] = "TW" | | > | 大於 | [Year]>2016 | | < | 小於 | [Year]<2017 | | >= | 大於等於 | [Amount]>=2000 | | <= | 小於等於 | [Amount]<=10 | | <> | 不等於 | [Region] <> "TW" | --- ## 在縣市經理表輸入 ``` 北部縣市銷售額 = CALCULATE([VAR 銷售總額], '縣市經理表'[區域] = "北區") ``` --- ## 練習：計算各縣市 2017 年銷售總額 --- ## 練習：計算各縣市 2017 年銷售總額 ``` 縣市銷售額2017= CALCULATE([VAR 銷售總額], '日曆表'[年] = 2017) ``` --- ## FILTER 函數 用來過濾資料列的函數，會根據使用者輸入的條件逐列判斷，並根據篩選出來的資料進行運算：  --- ## FILTER 函數範例 在縣市經理資料表建立一個新的資料行並輸入： ``` 2016中區縣市銷售 = CALCULATE([VAR 銷售總額], FILTER('日曆表', '日曆表'[年] = 2016 && '縣市經理表'[區域] = "中區")) ``` --- ## IF 函數 用 DAX 撰寫判斷式，用法與 Excel 的 IF 函數雷同： ```python 商品分類 = IF ('商品表'[銷售成本佔比] < 0.5, "低成本商品", IF ( '商品表'[銷售成本佔比] < 0.65, "中成本商品", "高成本商品" )) ``` --- ## DAX 運算子: 邏輯運算子 | 運算子 | 描述 | 範例 | 結果 | |:-----:|:---:|:---:|:----:| | && | 而且 | True && True | True | | || | 或許 | True || False | True | | IN | 包含 | 1 in { 1, 2, 3 } | True | --- ## Filter 練習 請計算北區的銷售總額 ```python 銷售總額_Filter文字條件 = CALCULATE ( [銷售總額_Sum], FILTER ( '縣市經理表', '縣市經理表'[區域] = "北區" ) ) ``` --- ## Filter 練習 計算每個月第一號的總銷售額 ```python 銷售總額_Filter資料行條件 = CALCULATE ( [銷售總額_Sum], FILTER ( '日曆表', '日曆表'[月]='日曆表'[日] ) ) ``` --- ## Filter 練習 計算周末的總銷售額 ```python 銷售總額_Filter資料行條件 = CALCULATE ( [銷售總額_Sum], FILTER ( '日曆表', OR('日曆表'[星期幾] = 6, '日曆表'[星期幾] = 0) ) ) ``` --- ## Filter 練習 銷售總額高於 200000 的加總 ```python 銷售總額_Filter量值條件 = CALCULATE ( [銷售總額_Sum], FILTER ( '商品表', [銷售總額_Sum] > 200000 )) ``` ```python 銷售總額_Filter沒使用C = CALCULATE ( [銷售總額_Sum], FILTER ( '商品表', SUM('銷售資料表'[一般銷售總額]) > 200000 )) ``` --- ## Filter 練習 2016年銷售額大於1億的縣市的總銷售額 ```python 2016年銷售額大於1億的縣市的總銷售額 = CALCULATE ( [銷售總額_Sum], FILTER ( '縣市經理表', CALCULATE ( [銷售總額_Sum], '日曆表'[年] = 2016 ) > 100000000 ) ) ``` --- ## 兩種除法 ```python 北區銷售額占比 = [北區銷售額] / ([北區銷售額] + [中區銷售額]) ```  --- ## 兩種除法 使用 DIVIDE 函數進行安全除法 ```python 北區銷售額占比_DIV = DIVIDE([北區銷售額], ([北區銷售額]+ [中區銷售額]), 0) ```  --- ## 若今天我們的 DAX 變得過度冗長... DAX Formatter 網站：[連結](https://www.daxformatter.com/#) --- ## Power BI 官方社群 若我們不知道該如何設計某一個領域的圖表，報告，或是儀表板，可以利用微軟官方的 Power BI 社群：[連結](https://community.powerbi.com/t5/Data-Stories-Gallery/bd-p/DataStoriesGallery) --- ## 如何輸出 Power BI 清理好的資料？ - 輸出單個表格 --- ## 如何輸出 Power BI 清理好的資料？ - 輸出多個表格 DAX Stuidio：[連結](https://daxstudio.org/) --- ## 這邊順便介紹一個國外的 Power BI 學習資源 SQLBI 網站：[連結](https://www.sqlbi.com/) 由兩個意大利籍的 Power BI 大師，Marco Russo 和 Alberto Ferrari 維護，他們寫的教學以及部落格文章都很實用 --- ## COVID-19 即時儀表板 COVID-19 儀表板：[連結](https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6)  --- ## COVID-19 約翰霍普金斯大學的開放資料：[Github 連結](https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19)
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