我將結(jié)合近期工作中總結(jié)出的分析思路槽棍，對PowerBi中【工作日/周末】分析進(jìn)行總結(jié)贬墩，希望能夠幫助到正準(zhǔn)備著手進(jìn)行【工作日/周末】分析的讀者。

本文引用的報(bào)表叉寂，分析主體是商場，報(bào)表閱讀者為商場管理者（收租度日）总珠。

首先要明確一點(diǎn)屏鳍，【工作日/周末】分析一般不會(huì)作為獨(dú)立的專題報(bào)表出現(xiàn)，大多數(shù)時(shí)候局服，只是需要在做報(bào)表的時(shí)候順便區(qū)分出【工作日/周末】的數(shù)據(jù)钓瞭。當(dāng)然，如果要深入挖掘淫奔，也無不可山涡。

至于為什么要在報(bào)表中區(qū)分【工作日/周末】，原因當(dāng)然是工作日和周末的數(shù)據(jù)有差異 ，而且往往差異不小鸭丛。

接下來進(jìn)入正題竞穷。

1. 分析日均

直接對比工作日總量與周末總量顯然是不合理的，畢竟一周七天里有五天是工作日鳞溉。
相較而言瘾带，“日均”是個(gè)不錯(cuò)的指標(biāo)。按照我的習(xí)慣熟菲，定義以下細(xì)碎度量值：

    零級基礎(chǔ)度量：SlaesTotal看政、DaysCount
    一級度量：SalesPerDay= DIVIDE([SalesTotal],[Days_Count])
    二級度量：SalesPerDay_Workday、SalesPerDay_Weekend
             SalesPerDay_Workday = CALCULATE([SalesPerDay],FILTER('Dim_Date','Dim_Date'[IsWorkDay]=1))
             SalesPerDay_Weekend = CALCULATE([SalesPerDay],FILTER('Dim_Date','Dim_Date'[IsWeekend]=1))
    展示度量：將其余度量值按需除以10000等數(shù)值抄罕，可以附帶上單位允蚣，代碼省略  

這里插入一個(gè)思考，稍后討論： 周末的銷售額也可以由總銷售額減去工作日銷售額得到呆贿，再除以周末天數(shù)就是日均嚷兔，這與上面代碼段的寫法在性能與使用上是否有差異？

在得到工作日與周末的指標(biāo)后做入，我們可以繪制卡片圖：

卡片圖

2.分析趨勢

分析趨勢首選折線圖谴垫，這在當(dāng)前是公認(rèn)的。我們將時(shí)間軸母蛛、工作日銷售額、周末銷售額拖到折線圖上乳怎，設(shè)置好形狀與標(biāo)簽彩郊，就可以得到一個(gè)能夠區(qū)分工作日與周末的折線圖，它既可以反映出總體的走勢蚪缀，也能體現(xiàn)工作日與周末的差異：

橫軸為日

橫軸為月

連續(xù)折線

還有一種方法是用柱子為折線圖劃分區(qū)域以突出顯示周末：

柱子標(biāo)記周末

    Const_Weekend = Var SalesPerDay_Max=MAXX(ALLSELECTED(Dim_Date),[SalesPerDay])
    Var DaysCount_Weekend=CALCULATE(COUNT(Dim_Date[FullDate]),Dim_Date[IsWeekEnd]=1)
    Return IF(DaysCount_Weekend=1,SalesPerDay_Max)/10000*1.618
    （魔法數(shù)1.618涡拘，乘不乘無所謂玲躯，看心情）

3.拓展分析的維度

熟練運(yùn)用以上基本圖表技巧之后，就可以加入更多維度鳄乏，比如跷车，是不是所有行業(yè)都是周末比工作日銷售更好呢？
當(dāng)這個(gè)問題被提出時(shí)橱野，BI工程師必須給出可視化的答案：

日均銷售額對比（按業(yè)態(tài)）

4.拓展至其它度量

在上面最后一張圖中，餐飲的日均銷售額看起來非常高楷兽，表面原因是餐飲業(yè)在商場占的面積更大框仔，根本原因是選擇的度量粒度還不夠細(xì)。這種高低之間的差別不能說完全沒有意義拄养，但確實(shí)意義不大离斩，且高低差如此明顯的度量银舱，放在這里過于吸引眼球，閱讀者的注意力都跑去餐飲日均銷售額很高上面去了跛梗，很難注意到我們是在比較工作日/周末寻馏。業(yè)態(tài)間銷售額高低的比較完全可以放在其它報(bào)表中——比如各業(yè)態(tài)面積、銷售額占比之類的核偿，用扇形圖的形式來呈現(xiàn)诚欠。

至于現(xiàn)在的這個(gè)圖表，我希望它最好既能夠呈現(xiàn)不同業(yè)態(tài)的工作日/周末差異漾岳，也能夠不過于吸引眼球地在業(yè)態(tài)間進(jìn)行橫向比較——換句話說轰绵，這些柱子的高低要在不同業(yè)態(tài)間具有可比性，而且比較起來不那么搶眼尼荆。

我們可以進(jìn)一步分析其它度量值左腔，不局限于日均度量值。比如捅儒，大額訂單更容易在工作日還是周末發(fā)生液样、工作日與周末的日均客流量對比、工作日與周末的客單價(jià)對比巧还、工作日與周末的銷售筆數(shù)對比……

不要以為這種拓展是一件很容易的事鞭莽，這并不是胡亂復(fù)制度量、拖拽圖表可以搞定的事兒麸祷。你必須用心精選度量澎怒，不然你的報(bào)表最終就是由一大堆不太有意義的指標(biāo)和趨勢圖堆砌而成，看起來還不錯(cuò)阶牍，也挺漂亮丹拯，可就是產(chǎn)生不了太大價(jià)值。

下面將要達(dá)成既能夠呈現(xiàn)不同業(yè)態(tài)的工作日/周末差異荸恕，也能在業(yè)態(tài)間具有可比性，要回答的問題是“是不是所有行業(yè)都是周末比工作日銷售更好”：

1. 新增度量值

    Sales_PerSM_PerDay = DIVIDE([SalesTotal],SUMX('Dim_Date',SUMX('Dim_Tenant',[AreaTotal_Renting]*[DaysCount_TenantRenting])))
   

該度量值的意義為“坪效”死相，單位是元/平米/天融求。通過使用SumX函數(shù)，已經(jīng)將坪效計(jì)算到了目前數(shù)據(jù)源的最細(xì)粒度算撮，它將具有最佳的橫向可比性生宛。同時(shí)，坪效也是商業(yè)地產(chǎn)中最有價(jià)值的指標(biāo)之一肮柜，管理者最關(guān)心的是收租金陷舅，而租金很大程度上由坪效決定。

    Sales_PerSM_PerDay_Workday = CALCULATE([Sales_PerSM_PerDay],FILTER(Dim_Date,Dim_Date[IsWorkDay]=1))
    Sales_PerSM_PerDay_Weekend = CALCULATE([Sales_PerSM_PerDay],FILTER(Dim_Date,Dim_Date[IsWeekEnd]=1))  

2.制作圖表
橫軸放業(yè)態(tài)审洞，縱軸放工作日坪效與周末坪效莱睁，同時(shí)分別加上均線待讳。

業(yè)態(tài)坪效工作日周末對比

這樣，我們就繪制出了一個(gè)既能表現(xiàn)工作日與周末間差異仰剿、又能無意間在不同業(yè)態(tài)之間對關(guān)鍵指標(biāo)形成對比的圖表创淡。
如果嫌棄它太復(fù)雜，我們也可以弄一個(gè)簡約點(diǎn)的：

業(yè)態(tài)坪效工作日周末對比-折線簡約

梳理一下整個(gè)過程：

首先瘟仿，指標(biāo)卡呈現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)；其次必孤，在趨勢圖中利用各種手段區(qū)分出工作日與周末猾骡。做好這兩點(diǎn)，已經(jīng)足以在絕大部分場景下體現(xiàn)工作日與周末的數(shù)據(jù)差異了敷搪。

要充實(shí)報(bào)表內(nèi)容兴想，可以拓展維度與度量。這里赡勘，我結(jié)合一個(gè)具體需求——“是不是所有行業(yè)都是周末比工作日銷售更好”嫂便，拓展了維度，并給出了一個(gè)錯(cuò)誤示范闸与。它應(yīng)該能讓你明白毙替，增加分析的維度是充實(shí)報(bào)表內(nèi)容的好手段，但也不能盲目增加践樱，同時(shí)還一定要注意選取合適的度量厂画。

最后，我又為“是不是所有行業(yè)都是周末比工作日銷售更好”找出了更為合適的可視化解答拷邢。我希望這能讓你明白袱院，業(yè)務(wù)人員或者老板提出的需求，其關(guān)鍵詞直接作為BI的度量并不好瞭稼，比如明明是要比較工作日與周末的銷售忽洛，最后怎么就輾轉(zhuǎn)跑到坪效上去了呢？

技術(shù)靠讀書环肘、靠練欲虚；而維度與度量的選取，要靠對業(yè)務(wù)的理解悔雹，還要用心复哆。