? 在管理咨詢和商業(yè)分析中，矩陣分析是最常見的一種分析方法，比如波士頓矩陣、通用矩陣、安索夫矩陣等等。其基本思路就是根據(jù)兩個維度，每個維度兩個分類，組成一個4分類的圖形；如果每個維度多分一類就是9分類的圖形。之所以選擇兩個維度，是為了在二維圖形上能直接表達出來，但這往往也會出現(xiàn)信息不全的尷尬問題。

? 今天介紹在PowerBI里面實現(xiàn)矩陣分析，并且因為DAX語句的靈活性，還可以自由的調(diào)整參數(shù)字段，做到圖形隨心所動。效果就是上面這樣，思路也不復雜，下面來介紹一下實現(xiàn)方式。

? 首先介紹一下我們使用的數(shù)據(jù)，還是熟悉的訂單數(shù)據(jù)，Python一直在后臺不停產(chǎn)生最新數(shù)據(jù)，所以還是很有意思的。我們這里就使用品牌的金額環(huán)比變化和品牌金額整體占比兩個維度來演示。實際如果正常情況下我們有條件最好選擇品牌整體的同比數(shù)據(jù)和品牌在行業(yè)的占比。兩個度量值的DAX語句如下↓

金額環(huán)比 = VAR last_m = CALCULATE([銷售金額(萬)],DATEADD('Date'[日期],-1,MONTH))RETURN DIVIDE([銷售金額(萬)]-last_m,last_m)??金額品牌占比 = DIVIDE([銷售金額(萬)],CALCULATE([銷售金額(萬)],ALL(brand[品牌])))

? 然后插入散點圖，用這兩個度量值做橫縱坐標，在設置一下顏色和標簽，效果如下↓

? 但這離我們的理想效果還有一定的差距，首先我們需要插入兩條線來進行分隔，分成四個象限。方法是在分析菜單里面新增一條自定義的橫線和縱線就行了，這里為了能夠自由的控制橫縱線條的位置，我們需要把兩條線做成參數(shù)選項，然后通過自定義線條的形式加載進來，效果如下↓

? 最后我們需要設置不同象限的顏色，以便更清楚的區(qū)分不同的分類，這里還需要結合到自定義線條的動態(tài)變化，我們新建一個顏色的度量值，然后應用到散點圖的顏色里面就可以了，顏色的DAX語句如下↓

交易金額四象限color = var mks = [BCG_h Value]var yoy = [BCG_v Value]RETURN SWITCH( TRUE(), [金額品牌占比] >= mks && [金額環(huán)比] >= yoy, "#65DE5D", [金額品牌占比] >= mks && [金額環(huán)比] < yoy, "#FDDE46", [金額品牌占比] < mks && [金額環(huán)比] >= yoy, "#FF774A", [金額品牌占比] < mks && [金額環(huán)比] < yoy, "#AAAEB0", BLANK() )

? 到此我們的內(nèi)容就完了，再加幾個篩選器就可以了，可以自由靈活的控制線條的位置和其他參數(shù)。

? 這里我們使用的是二分類的方法，是分成四個象限，我們也可以分成9個維度來做，只需要再新增兩條線就行了，然后顏色的DAX語句在新增點顏色值就可以了。?

?

End

◆?PowerBI_RFM客戶關系模型

◆?PowerBI餅圖、圈圖、旭日圖

◆?Excel時間序列預測函數(shù)

◆?Python操作MySQL數(shù)據(jù)庫

◆?Python企業(yè)微信機器人

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PowerBI矩阵分析模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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