Tworzenie parametru analizy warunkowej

Parametr odnaleźć można na wstążce Modelowanie > Analiza warunkowa > Nowy parametr.

Po wybraniu przycisku zostanie wyświetlone okno umożliwiające konfigurację parametru. W oknie mamy następujące możliwości:

– Nazwa – nadanie nazwy dla parametru

– Typ danych – do wyboru są trzy: liczbowy całkowity, liczba dziesiętna, stałoprzecinkowa liczba dziesiętna (przecinek jest w ustalonym z góry miejscu)

– Minimum ­– jaką minimalną wartość powinien przyjąć parametr

– Maximum – jaką maksymalną wartość powinien przyjąć parametr

– Zwiększ – w jakich odstępach powinien parametr przyrastać

– Domyślny – domyślna wartość parametru

– checkbox Dodaj fragmentator do tej strony – zaznaczony checkbox oznacza dodanie na stronie raportu fragmentatora dla tworzonego parametru

Gdy tworzony jest parametr powstaje również miara, która pozwala na wizualizację wybranej wartości parametru analizy warunkowej. Po utworzeniu parametr i miara stają się częścią modelu, widoczne są na liście pól, a co za tym idzie są dostępne w raporcie i można ich używać na innych jego stronach.

Przykłady parametrów analizy warunkowej i ich działanie

W przykładzie zastosuję parametr regulujący wzrost sprzedaży na podstawie pliku sprzedaż załączonego do artykułu. Oprócz utworzenia parametru konieczne będzie utworzenie w kolejnym kroku miary, która będzie przeliczać wartość sprzedaży w zależności od wartości parametru.

Zaczynam od utworzenia parametru Modelowanie > Analiza warunkowa > Nowy parametr. Poniżej wartości jakie wpisuję do interfejsu tworzonego parametru. Nazwę go Wzrost sprzedaży , Typ danych to liczba dziesiętna, planuję wzrost sprzedaży do 200 % w związku z czym Minimum określam na poziomie 0, zaś Maksimum na poziomie 1. Wartości parametru będą wzrastały co 10 % czyli co 0,1. Oczywiście chcę by na stronie raportu pojawił się fragmentator, zatem zaznaczam dolny checkbox >OK.

Następnie ładuję dane z pliku Sprzedaż > Narzędzia główne > Dane zewnętrzne > Pobierz dane > Excel.

Następnie dodaję wcześniej wspomnianą miarę, czyli tworzę przeliczenie wartości sprzedaży w zależności od wartości utworzonego parametru Wzrost sprzedaży Narzędzia główne > Obliczenia > nowa miara, następnie w pasku formuły wpisuję poniższą formułę.

Na stronę raportu dodaję wizualizację w postaci Wykresu słupkowego zgrupowanego, wybieram dla niego jako wartości Sprzedaż oraz Sprzedaż po wzroście.

Oczywiście dodaję również fragmentator dla parametru. Przesuwając wartość parametru na osi fragmentatora widać jak na wykresie (gdzie została umieszczona miara zależna od parametru) Sprzedaż po wzroście zmienia wartość.

Oczywiście miar można tworzyć więcej, parametrów również, dzięki czemu można otrzymać ciekawe analizy typu wynagrodzenie w zależności od zrealizowanego targetu sprzedaży, wielkość zysku w zależności od ilości zamówień i wartości rabatów itp.

Pobierz plik i sprawdź działanie parametru w Power BI

Pobierz plik Analiza warunkowa – parametr i przetestuj działanie parametru analizy warunkowej w Power BI

Tworzenie wykresu kolumnowego / słupkowego

Aby utworzyć wykres kolumnowy, wystarczy stworzyć tabelę z interesującymi nas danymi, po czym (mając ją zaznaczoną) kliknąć PROJEKT > Wykres kolumnowy, a następnie wybrać jeden z trzech dostępnych typów tej wizualizacji: Wykres skumulowany kolumnowy, 100% skumulowany kolumnowy, kolumnowy grupowany.

Każdy z tych wykresów ma nieco inne zastosowanie i powinnyśmy je stosować w różnych sytuacjach.

Rodzaje wykresu kolumnowego

Przy pomocy wykresu skumulowanego kolumnowego przedstawiamy udział elementów w poszczególnych kolumnach, jednocześnie zachowując różną ich wysokość. Typ ten przydaje się szczególnie w przypadkach, gdy chcemy przedstawić zróżnicowanie wartości tworzących jeden słupek. Uwaga: Wykresy tutaj prezentowane są opracowane na przykładowych danych, które znajdziecie w pliku Excela, do którego odnośnik znajdziecie pod artykułem. Załóżmy, iż chcemy przedstawić liczbę klientów, rozróżniając ich przynależność do poszczególnych segmentów w ujęciu regionu, w którym mieszkają.W obszarze WARTOŚCI umieścimy obiekt Liczność Nazwa Klienta, który będzie determinował wysokość naszych pasków. W obszarze OŚ umieścimy to, co chcemy aby było na naszej osi poziomej – a więc kolumnę Region. Podziału słupków dokonamy według przynależności klientów do segmentu – dlatego też w obszarze LEGENDA umieścimy obiekt Segment.

W efekcie powinniśmy uzyskać wykres przypominający poniższy:

Istotne jest, aby obiekt Segment nie wylądował w obszarze Wartości – wtedy program przedstawi w jednym słupku liczebność klientów oraz liczebność wartości w kolumnie segment. Oznacza to, iż po prostu podwoi wartości na osi pionowej, ponieważ wartości w kolumnie segment jest przecież tyle samo co liczby klientów. Jeżeli byśmy tak zrobili – otrzymamy poniższy wykres, który jest nieprawidłowy, ponieważ przedstawiane dane nie mają po prostu sensu.

Widzimy więc, iż program PowerView, pomimo znacznego przyśpieszenia tworzenia wykresów, nie zwalnia użytkownika z myślenia i w bardzo łatwy sposób można zrobić nieprawidłowy wykres.

Wykres 100% skumulowany kolumnowy służy do porównywania części, które składają się na jedną kolumnę pomiędzy cechami zdefiniowanymi przez oś poziomą – w naszym przypadku porównujemy procentową wartość każdego segmentu w poszczególnych regionach.

W tym typie wykresu kolumny zawsze mają maksymalną wysokość, dzięki czemu łatwiej porównywać między nimi części, które je tworzą.

Ostatnim typem wykresu jest wykres kolumnowy grupowany – w tej odsłonie wizualizacja wygląda tak jak na poniższym rysunku:

Typ ten służy głównie to porównywania kolumn wewnątrz grupy zdefiniowanej przez cechę przy pomocy której definiujemy oś poziomą. Jednocześnie umożliwia (choć nie tak efektywnie, jak w przypadku wykresu kolumnowego skumulowanego) porównywanie całych grup – w naszym wypadku regionów. Wykres grupowany szczególnie nadaje się do porównywania dwóch różnych wartości – na przykład liczbę transakcji oraz liczbę sprzedanych urządzeń (podczas jednej transakcji można sprzedać więcej niż jedno urządzenie):

Wykres słupkowy

Wykresem słupkowym nazywamy wykres, w którym kolumny są obrócone o 90 stopni w stosunku do omawianego wyżej wykresu kolumnowego. Oznacza to, iż mają one położenie poziome. Ich początek znajduje się naturalnie z lewej strony.

Wykres ten ma analogiczne typy co wykres kolumnowy – to znaczy słupkowy skumulowany, 100% słupkowy skumulowany, grupowany. Zasadą jest, iż wykres słupkowy stosuje się w przypadkach długich etykiet danych – zbyt długich, aby przedstawić je w estetyczny sposób na wykresie kolumnowym.  

Wykres z dwoma osiami pionowymi

W PowerView, w przeciwieństwie do skoroszytu Excela, nie mamy możliwości utworzenia wykresu kolumnowego z dwoma osiami pionowymi.

Ucinanie kolumn

Podczas tworzenia wykresu kolumnowego w skoroszycie Excela w przypadkach danych o wysokich wartościach często zachodzi ucinanie kolumn, które jest zjawiskiem niekorzystnym – zaburza właściwą percepcję danych. Na szczęście w PowerView skala na osi pionowej zawsze zaczyna się od zera, co jest prawidłową praktyką.

Ćwiczenia praktyczne

Powyższe wykresy można utworzyć przy pomocy przykładowych danych dostępnych w tym pliku. Kolumny Nazwa Klienta oraz Segment wykorzystane do wykresu kolumnowego skumulowanego oraz 100% kolumnowego skumulowanego znajdują się w tabeli Tabela­_Klienci, natomiast obiekt Region w tabeli Sprzedawcy. Kolumny ID transakcji oraz Liczba znajdują się w Tabela_sprzedaż. Obiekt Województwa, wykorzystany do stworzenia wykresu słupkowego, znajduje się w tabeli województwa.

Oczywiście z powodzeniem można użyć swoich danych, bądź też wykorzystać inne kolumny z naszego pliku.

Czy macie jakieś pytania odnośnie tego typu wykresów? Jeżeli tak – nie wahajcie się i zadajcie je w komentarzach!