我們?cè)谀Ｐ椭型ㄟ^(guò)日期表的日期字段與數(shù)據(jù)表的交易日期字段建立了一對(duì)多的關(guān)系。PQ修改為日期型以后再上載到模型中，就可以看到交易日期即使顯示時(shí)分秒，也都是0時(shí)0分0秒：這樣的日期就可以和日期表的日期匹配了，再用日期表的字段拉個(gè)表格，就可以正確篩選數(shù)據(jù)了：在實(shí)際工作中遇到類似問(wèn)題時(shí)，你可以參考上面的思路來(lái)排查和解決，當(dāng)然以上的思路是針對(duì)不需要按時(shí)間、只需按日期相關(guān)粒度來(lái)分析的場(chǎng)景。

利用Power BI中的LINESTX函數(shù)，輕松計(jì)算相關(guān)系數(shù)（優(yōu)化）前面介紹了利用PowerBI計(jì)算相關(guān)性分析的各種方法，如果你還沒(méi)有看過(guò)，請(qǐng)先看看這些文章：如果斜率是負(fù)數(shù)，就是負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)取決定系數(shù)平方根的負(fù)值；關(guān)于斜率的計(jì)算，前面我們介紹回歸分析的時(shí)候也已經(jīng)介紹過(guò)，也是利用LINESTX計(jì)算出斜率，然后通過(guò)SIGN函數(shù)來(lái)獲取斜率的正負(fù)符號(hào)（正數(shù)返回1，負(fù)數(shù)返回-1），再乘以決定系數(shù)的平方根，就可以精準(zhǔn)的計(jì)算出相關(guān)系數(shù)了。

2025快到了，記得更新你的日期表（附含有2025節(jié)假日的日期表下載）2024年已進(jìn)入尾聲，馬上就要開啟新的一年數(shù)據(jù)分析工作，在PowerBI中做時(shí)間序列分析時(shí)，記得先把模型中的日期表更新到2025年，才能正常顯示2025年的分析結(jié)果。規(guī)范的日期表要求必須是涵蓋完整年度的每一個(gè)日期，不重復(fù)不遺漏，不要想著現(xiàn)在才2024年1月份，就把日期表只做到2024年1月，無(wú)論是什么時(shí)間，日期表的結(jié)束日期都應(yīng)該是12月31日。

9月新增了期待已久的深色模式，也就是常說(shuō)的黑暗模式，它會(huì)將除畫布以外的功能區(qū)以及其他視圖窗口都替換為黑底白字，而不是之前的白底黑字，效果如下：3. 視覺(jué)級(jí)格式字符串8月發(fā)布了視覺(jué)級(jí)別格式字符串功能，可以在視覺(jué)對(duì)象上的任何列、度量值或視覺(jué)計(jì)算上設(shè)置格式，為您提供了更多配置格式設(shè)置的選項(xiàng)。3月推出了自動(dòng)移動(dòng)布局功能，輕松地為任何新的或現(xiàn)有的報(bào)告頁(yè)面創(chuàng)建移動(dòng)優(yōu)化的布局，從而可節(jié)省大量時(shí)間！

Power BI 數(shù)字自定義格式的核心設(shè)置規(guī)則。PowerBI目前支持三個(gè)級(jí)別的自定義格式字符串，參考：一文了解Power BI的模型級(jí)、視覺(jué)級(jí)和元素級(jí)格式設(shè)置這三個(gè)級(jí)別的設(shè)置都可基于自定義字符來(lái)設(shè)置，下面以這個(gè)表格為例：先寫個(gè)度量值 = SUM(''表''[數(shù)據(jù)])，通過(guò)度量值的動(dòng)態(tài)格式字符串設(shè)置，來(lái)看看Power BI 支持的常用自定義語(yǔ)法，其他兩種級(jí)別的數(shù)字格式設(shè)置同理。數(shù)字占位符 0 0 占位符用于確保數(shù)字在顯示時(shí)有一個(gè)固定的位數(shù)。

假如要計(jì)算上述數(shù)據(jù)的25%分位，這兩個(gè)函數(shù)的寫法分別為：25%分位-INC = PERCENTILE.INC( ''表''[數(shù)據(jù)], 0.25 )25%分位-EXC =PERCENTILE.EXC( ''表''[數(shù)據(jù)], 0.25 )從用法上來(lái)說(shuō)，這兩個(gè)函數(shù)完全一樣，都是這樣的寫法，第一個(gè)參數(shù)是數(shù)據(jù)列，第二個(gè)參數(shù)是百分位k。通過(guò)以上的計(jì)算邏輯，可以看出，兩個(gè)函數(shù)主要的區(qū)別在于計(jì)算百分比位置的邏輯不同導(dǎo)致的，PERCENTILE.INC的百分位置是k×(N?1)+1、PERCENTILE.EXC的百分位置是k×(N+1)。

用PowerBI做相關(guān)性分析，其實(shí)還有這個(gè)超級(jí)簡(jiǎn)單的方法。幸運(yùn)的是，PowerBI中提供了"快速度量值"，可以更簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)相關(guān)性分析。不管怎么樣，不理解這個(gè)寫法也沒(méi)有關(guān)系，有了這個(gè)度量值，直接用就可以了，它計(jì)算的相關(guān)系數(shù)與我們前面介紹的兩種方法也是一致的：當(dāng)你需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)時(shí)，不妨嘗試一下這種方法~使用PowerBI進(jìn)行相關(guān)性分析，既可以選擇靈活性高的DAX方法，也可以使用便捷的快速度量值。

利用這個(gè)Power BI 自定義圖表，無(wú)需公式，人人都可以做回歸分析在數(shù)據(jù)分析中，線性回歸是一種重要的工具，用于揭示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，并通過(guò)方程預(yù)測(cè)趨勢(shì)，之前我們介紹過(guò)利用DAX進(jìn)行線性回歸的方法：Power BI如何進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸分析？Craydec Regression Chart 結(jié)合散點(diǎn)圖與線性回歸分析，支持處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以前面介紹簡(jiǎn)單回歸分析的用到的營(yíng)銷費(fèi)用和利潤(rùn)數(shù)據(jù)為例，來(lái)看看如何使用這個(gè)視覺(jué)對(duì)象來(lái)進(jìn)行回歸分析。

訂單表行數(shù) = COUNTROWS(''訂單表'')客戶數(shù)量 = DISTINCTCOUNT(''訂單表''[客戶姓名])它還有個(gè)等價(jià)的寫法是：客戶數(shù)量 = COUNTROWS(DISTINCT(''訂單表''[客戶姓名])))還有個(gè)更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景是統(tǒng)計(jì)購(gòu)買多次的客戶數(shù)量，具體做法可參考：Power BI 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用：客戶購(gòu)買頻次分布通過(guò)掌握 COUNTROWS 和 DISTINCTCOUNT 的用法，結(jié)合CALCULATE和FILTER，你可以在 Power BI 中高效完成計(jì)數(shù)分析，快速生成所需的洞察與報(bào)告。

其實(shí)設(shè)置的關(guān)鍵在于“數(shù)據(jù)系列”，現(xiàn)在PowerBI的很多圖表都可以展示多個(gè)指標(biāo)，并且支持對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行單獨(dú)自定義設(shè)置，而單獨(dú)設(shè)置的基礎(chǔ)就是要先選擇特定的系列。當(dāng)然，如果你已經(jīng)嘗試了所有路徑仍未找到對(duì)應(yīng)功能，那也可能是因?yàn)镻owerBI目前確實(shí)還不支持該項(xiàng)功能。當(dāng)前的PowerBI搜索框雖然能夠幫助快速定位一些常見選項(xiàng)，但對(duì)于那些需要先選擇特定數(shù)據(jù)系列才能啟用的功能，搜索是無(wú)法直接定位的；

用Power BI做多元線性回歸分析，只需這一個(gè)函數(shù)！通過(guò)LINESTX函數(shù)非常簡(jiǎn)單，它可以用多個(gè)自變量作為參數(shù)，對(duì)于這兩個(gè)自變量，只需要這樣寫就行了：多元線性回歸分析表 = LINESTX(''表'',''表''[利潤(rùn)額],''表''[產(chǎn)品售價(jià)],''表''[營(yíng)銷費(fèi)用])第2參數(shù)是因變量，后面可以跟多個(gè)自變量，結(jié)果如下：每個(gè)自變量會(huì)有一個(gè)斜率，這個(gè)例子因?yàn)橛袃蓚€(gè)自變量，所以LINESTX返回的表中有兩個(gè)斜率Slope1、Slope2。

在PowerBI報(bào)告中搜索，這3個(gè)視覺(jué)對(duì)象不要錯(cuò)過(guò)。有了文本切片器之后，之前用的自定義視覺(jué)對(duì)象Text Filter，可以完全用內(nèi)置的文本切片器替代。盡管內(nèi)置的文本切片器功能強(qiáng)大，但在某些特定場(chǎng)景下，自定義視覺(jué)對(duì)象依然有其不可替代的優(yōu)勢(shì)。這個(gè)自定義視覺(jué)對(duì)象支持多個(gè)維度的搜索，當(dāng)放入多個(gè)字段時(shí)，這時(shí)會(huì)在下方顯示字段按鈕。內(nèi)置的文本切片器適用于日常的數(shù)據(jù)篩選和分析，而自定義視覺(jué)對(duì)象則在特定場(chǎng)景下提供了更多的靈活性。

利用Power BI中的這個(gè)DAX函數(shù)，輕松計(jì)算相關(guān)系數(shù)。有專門的DAX函數(shù)，Power BI如何進(jìn)行相關(guān)性分析？這里面就是最小二乘法回歸分析的各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，其中CoefficientOfDetermination的值為0.7651，它就是相關(guān)系數(shù)的平方，我們可以直接寫度量值提取決定系數(shù)并進(jìn)行開方，來(lái)得到相關(guān)系數(shù)：相關(guān)系數(shù) =SQRT( SELECTCOLUMNS( LINESTX(''表'',''表''[利潤(rùn)額],''表''[營(yíng)銷費(fèi)用]), "決定系數(shù)",[CoefficientOfDetermination] ))

原來(lái)還有這個(gè)強(qiáng)大的DAX函數(shù)。仍以前面介紹相關(guān)性分析的數(shù)據(jù)為例，以營(yíng)銷費(fèi)用為自變量，利潤(rùn)為因變量，通過(guò)線性回歸分析來(lái)確定營(yíng)銷費(fèi)用和利潤(rùn)之間的關(guān)系，并以此來(lái)預(yù)測(cè)利潤(rùn)。以上是用常規(guī)DAX函數(shù)來(lái)進(jìn)行的簡(jiǎn)單回歸分析，其實(shí)對(duì)于線性回歸分析，還有個(gè)專門的DAX函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，它就是LINESTX。LINESTX 是DAX中一個(gè)功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)函數(shù)，下面先看看 LINESTX 函數(shù)的功能和基本用法。用LINESTX計(jì)算簡(jiǎn)單線性回歸的斜率和截距度量值如下：

利用Power BI內(nèi)置功能，輕松在文件之間遷移度量值。1、打開被復(fù)制的文件，進(jìn)入查詢視圖，右鍵任意一個(gè)表，在快速查詢中選擇“定義此模型中的所有度量值”。2、打開另一個(gè)需要?jiǎng)?chuàng)建度量值的pbix文件，進(jìn)入查詢視圖，右鍵任意一個(gè)表，在快速查詢中選擇“定義新度量值”。如果被復(fù)制的文件中，單獨(dú)建了表用于收納度量值，那么新的文件中，也要提前建好這個(gè)表，并且表名必須一致，才能成功遷移。

Power BI新的文本切片器功能詳解。本月的Power BI更新，新增了一個(gè)全新的對(duì)象-文本切片器，它旨在為用戶提供更靈活、直觀的過(guò)濾體驗(yàn)。借助此對(duì)象，用戶可以直接輸入文本來(lái)過(guò)濾報(bào)告中的數(shù)據(jù)，極大地提高了數(shù)據(jù)探索的效率，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)。然后重啟 Power BI Desktop，就能在視覺(jué)對(duì)象中看到新的文本切片器了。既然是文本切片器，所以只能放入文本型字段，日期和數(shù)值型字段是無(wú)法放進(jìn)去的。

一文了解PowerBI新卡片圖的小型序列圖功能PowerBI新卡片圖自去年發(fā)布以來(lái)，已經(jīng)成為最常用的圖表之一，其簡(jiǎn)潔直觀的展示方式以及靈活的格式設(shè)置，深受用戶喜愛。填充可以控制標(biāo)題的大小空間和顯示位置，比如讓上圖的標(biāo)題欄窄一些，并把標(biāo)題靠上顯示，就可以進(jìn)行如下的設(shè)置：以上就是關(guān)于新卡片圖中新增的小型序列圖的主要功能設(shè)置，為用戶提供了一個(gè)動(dòng)態(tài)、靈活的多維指標(biāo)展示工具，并擁有靈活的格式設(shè)置選項(xiàng)，來(lái)進(jìn)行個(gè)性化的設(shè)計(jì)。

文本切片器的工作原理是允許用戶輸入充當(dāng)篩選器的特定文本，以指定的數(shù)據(jù)字段為目標(biāo)。要篩選數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)模型中的文本字段添加到文本切片器的字段中，從而允許它根據(jù)用戶輸入篩選數(shù)據(jù)集。比如我們之前用新卡片圖展示的這些指標(biāo)：如果想把這些指標(biāo)按類別顯示，只需要把類別放到新卡片圖的小型序列圖中就可以了：這項(xiàng)新功能提供了廣泛的自定義選項(xiàng)，例如布局、高級(jí)格式選項(xiàng)、條件格式、邊框和網(wǎng)格線、溢出樣式和可自定義的標(biāo)題。

打造更個(gè)性化的柱形圖，再分享一個(gè)Power BI可視化設(shè)計(jì)思路柱形圖是數(shù)據(jù)可視化中的一種基礎(chǔ)且強(qiáng)大的工具，它通過(guò)直觀的柱子高度來(lái)展示數(shù)據(jù)之間的比較。在數(shù)據(jù)標(biāo)簽中添加增長(zhǎng)/下降圖標(biāo)：具體做法請(qǐng)參考：Power BI內(nèi)置的柱形圖，還能做成這樣？然后增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)標(biāo)簽顏色就調(diào)整好了：4. 細(xì)節(jié)美化調(diào)整通過(guò)前面的設(shè)置，主要效果已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，最后對(duì)圖表的其他視覺(jué)元素，比如折線和圖例進(jìn)行美化調(diào)整，以確保圖表更清晰、易于理解。