数据透视 使用 Power Pivot 数据模型创建的数据透视表有一个特点: 你可以在字段列表里看见并选择所有的数据
小图标标题
- 深色代表是已经加载到数据模型的表
- 浅色代表是尚未加载到数据模型的表
点开可以看到刚才新建的度量
注意
把度量放在 值 这个位置 就像这样 然后我们回到字段列表
直接选另一张表中的字段 接下来,就是见证奇迹的时刻!
中位数时效根据日期拆分了!
本来是想这么说的… 但是 日期自动聚合成月了
然后两个月的中位数时效还一样这点让我很尴尬啊… 心好累…
重新来 把月份去掉并加上节点状态和运营状态
接下来,就是见证奇迹的时刻! 中位数时效根据日期、节点和运营状态拆分了!
这样题主所关心的最主要的问题已经解决了 那么如何更近一步制作一张复杂的中国特色混合式报表呢?
8、拆解报表首先,我们得了解 为什么要用 Power Pivot 制作报表?
原因很简单 再复杂的中国特色混合式报表也可以拆解为有限个数据透视表的组合
而能用数据透视表拼出来就意味着
自!动!更!新!
多么美妙的四个字!! 咳咳…让我们再来回顾一下题主的报表结构 第一篇有分析过从上到下分别是 我们要做的就是 用 4 张数据透视表分别作出这 4 个数据
其中难度比较大的可能是月环比衍生的时长环比下降率这个度量 能坚持看到这没睡着的勇士们啊 还记得之前说过的非常非常非常神奇的函数么? DAX 函数 中有专门的 时间智能函数 来对应着各种环比和 MTD 数据,比如这里的 重算([中位数时效],用日期表[日期列]的上个月的数据)
简直无情! 做完习惯和题主的数据核对一下 完美!完全 …… 不一样!?!?!?
…… Excuse Me?
…… 吓得我赶紧再建个度量核对一下… 发现原来 题主的中位数时效是截取过 2 位小数的…
这件事告诉我们一个深刻的道理 截取位数可能会对结果造成一定的差异
尤其另一个人做的时候没有截取… 之前查到重复值没有把各公司放款时效汇总放进来 这里因为最后一列的要用到所以手动忽略问题 加进Power Pivot 数据模型并同样建立关系和度量值: 9、美化报表时间过去了20分钟 几块数据都做完数据透视表大概是这样的
实际做报表的时候 也可以留白的更大一些以免 各种意想不到的意外
最后把留白都隐藏再加上切片器就完成了这张报表
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