Power BI+AI Gemini业财一体瀑布图分析

如下图是Power BI业财一体数据可视化分析产品模板的首页，在首页中第三个图是利润瀑布图的拆解分析，逻辑是将核心度量分析指标以销售收入为基准，从销售收入到利润的拆解分析，并用销售收入的百分比进行可视化分析表达。

所以在上述过程中，需要做这样的事，确定销售收入到利润的度量分析过程，将这些度量体系放在一个表中，通过计算百分比的方法完成各个度量值的占比，最后使用瀑布图进行表达分析。

在上图中，基础的度量值有销售收入，销售成本，毛利润，运输费用，运营费用，净利润，正常情况下，这些度量值仅需要完成基础的聚合计算，就能完成度量值的书写。这里需要使用的技巧是将这些度量值组合在一张表里，以销售为基准，进行百分比分析。

在Power BI中，可以通过使用Union函数对度量值进行表的构建，如下DAX，在这段DAX中，通过使用Union函数的方法，构建了一张表，含度量值名称，度量值值，及序号三个字段

  UNION(        ROW("Catogory","销售收入","Value",[销售金额],"SortOrder",1),        ROW("Catogory","销售成本","Value",-[COGS值],"SortOrder",2),        ROW("Catogory","毛利润","Value",[毛利],"SortOrder",3),        ROW("Catogory","运输费用","Value",-[运输费用],"SortOrder",4),        ROW("Catogory","运营费用","Value",-[运营费用],"SortOrder",5),        ROW("Catogory","净利润","Value",[净利润],"SortOrder",6)    ),

完成之后，会生成如下表的第三列，这样我们就将度量值放在一个表的容器中了。

接下来需要以销售收入为基准，进行各个度量值的百分占比表达。这里的技巧是需要提取销售收入这行，然后通过迭代每一行，去对销售收入进行相除。所以这里通过使用AddColumns函数进行表中每一行的迭代，然后通过MAXX函数取出销售收入这一行，最后通过DIVIDE函数进行相除完成瀑布图度量值的占比分析。在MAXX中，这里的第一个参数是一张表，所以在第一个参数使用了FILTER函数筛选出销售收入，最后其实这里只有一个行，就是销售收入行，为什么还需要使用MAXX呢，因为MAXX函数能将销售这个值作为一个数值，用于百分比分母的计算。所以这里使用了MAXX。

VAR SalesRevenue =         MAXX(            FILTER(                UNION(                    ROW("Catogory","销售收入","Value",[销售金额],"SortOrder",1),                    ROW("Catogory","销售成本","Value",-[COGS值],"SortOrder",2),                    ROW("Catogory","毛利润","Value",[毛利],"SortOrder",3),                    ROW("Catogory","运输费用","Value",-[运输费用],"SortOrder",4),                    ROW("Catogory","运营费用","Value",-[运营费用],"SortOrder",5),                    ROW("Catogory","净利润","Value",[净利润],"SortOrder",6)                ),                [Catogory] = "销售收入"            ),            [Value]        )

最后的完整版度量值是如下的三部分进行组合，也就是我上面讲解的三部分内容。

在使用中，如果你对上述过程存在疑问，这时可以借助Gemini进行辅助分析，如下，这里的一个问题是既然Filter函数已经进行了销售收入的筛选，什么还需要MAXX函数进行迭代分析呢，在Gemini中给出了如下的解释，fIilter生成的哪怕只有一行，生成的也是一张表，而通过MAXX函数，能确定到表中的某一行，将这一行进行提取出来。所以这里用了MAXX函数。

小结，在AI时代，结合Power BI+AI Gemini，能高效应用数据分析处理效率及应用，上述AI Gemini应用在了提示词方面，具体的Agent自动化分析，在AI系列课程中有更深入的讲解。

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