火星撞地球，【實現分組】對比Tableau和PowerBI產品設計思路
- 2019 年 10 月 6 日
- 筆記
介紹一位PowerBI戰友聯盟大咖：葉雲。
本文來自葉雲。
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培訓活動中，小夥伴當場拿出實際業務來希望實現作圖，從開始到超預期的完美實現，共計20分鐘。小夥伴可親自見證在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驅動作圖實現原來無法完成的效果。
以下內容全部來自 葉雲 老師，感謝分享。
前言
2019年的Gartner又發布了最新的分析及BI平台的魔力象限報告，可以看出其中Tableau和PowerBI遙遙領先，把對手遠遠的甩在了後面。
正如西門吹雪和葉孤城，誰是天下第一，誰能稱霸武林，武林人士都想窺得真相。本文想從一個簡單的分組直方圖的需求出發，來聊聊誰是天下第一。
需求解析
分組分析是最常見的分析需求，直方圖又是分組分析中最常見的數據可視化形式。今天我們就從如何完成以下這張直方圖來聊聊誰是天下第一。
該直方圖按照如下序列分組，同時包含了一個區間篩選，要求在篩選區間控制項內篩選的圖為綠色，篩選外的圖為紅色。
|
區間標籤 |
最小值 |
最大值 |
|---|---|---|
|
<-24 |
-∞ |
-24 |
|
[-24,-12) |
-24 |
-12 |
|
[-12,-6) |
-12 |
-6 |
|
[-6,0) |
-6 |
0 |
|
[0,6) |
0 |
6 |
|
[6,12) |
6 |
12 |
|
[12,24) |
12 |
24 |
|
>=24 |
24 |
∞ |
為此我們按需準備了源數據，源數據結構如下，事實表為訂單運輸時間表，我們需要分組的就是其中的「計劃-實際」列，源數據包含1000條數據。
|
訂單編號 |
運輸距離(km) |
計劃時間(h) |
實際時間(h) |
計劃-實際 |
|---|---|---|---|---|
|
#0001 |
6894 |
230 |
121.9 |
108.1 |
|
#0002 |
9484 |
317 |
332.85 |
-15.85 |
|
#0003 |
9498 |
317 |
171.18 |
145.82 |
|
#0004 |
8353 |
279 |
267.84 |
11.16 |
|
#0005 |
2406 |
81 |
59.94 |
21.06 |
|
#0006 |
554 |
19 |
14.82 |
4.18 |
|
#0007 |
2813 |
94 |
140.06 |
-46.06 |
|
#0008 |
1302 |
44 |
50.16 |
-6.16 |
|
…… |
…… |
…… |
…… |
…… |
Tableau實現
1. 繪製直方圖
觀察分組要求得知，這是一個不均勻分組，同時種類眾多，所以無法使用Tableau內置的數據桶工具，只能使用在數據源處增加計算列的方式實現，公式如下：
if [計劃-實際] <-24 then '<-24' elseif [計劃-實際] >= -24 and [計劃-實際] <-12 then '[-24,-12)' elseif [計劃-實際] >= -12 and [計劃-實際] <-6 then '[-12,-6)' elseif [計劃-實際] >= -6 and [計劃-實際] <0 then '[-6,0)' elseif [計劃-實際] >= 0 and [計劃-實際] <6 then '[0,6)' elseif [計劃-實際] >= 6 and [計劃-實際] <12 then '[6,12)' elseif [計劃-實際] >= 12 and [計劃-實際] <24 then '[12,24)' else '>=24' END
以此增加一個分組列，用於分組。再將分組列拖入列，記錄數拖入行，即可得到下圖
2. 增加顏色標註
由於Tableau中沒有表示範圍選擇的控制項，所以增加兩個參數，分別表示區間的最大值和最小值。詳見如下設置。
反思一下我們的需求，我們的需求是對於軸的最大最小值進行篩選，那麼就必須在源數據中增加最大最小值的數據。所以返回需要訂單數據和分組數據做鏈接，此處的聯接鍵使用之前的計算列，為了減少冗餘列，我在此處使用了聯接計算，計算公式同之前使用的計算列公式。完成聯接後即得到以下數據。
現在萬事具備，我們僅需寫個計算欄位用於標記哪些X軸上的選項在區間之內即可，在此一共創建了兩個公式，一個是協助判斷軸區間的，一個是用於判斷軸區間是否在選擇區間之內的。
輔助的計算欄位公式如下：
if MIN([最小值])<0 then MIN([最大值]) ELSE MAX([最小值]) END
著色的計算欄位公式如下：
IF [輔助] > [區間最小值] and [輔助] <=[區間最大值] then 'y' ELSE 'n' END
將計算欄位著色拖入顏色標記中，即可實現要求的效果，滑動滑塊也能產生相應的變化。
Power BI實現
1. 繪製直方圖
傳統方式
傳統方式類似與Tableau的模式類型，都是通過計算列做出的，此處不做冗餘介紹，僅給出計算列的公式：
分組列_方法1 = SWITCH ( TRUE (), [計劃-實際] < -24, "<-24", [計劃-實際] >= -24 && [計劃-實際] < -12, "[-24,-12)", [計劃-實際] >= -12 && [計劃-實際] < -6, "[-12,-6)", [計劃-實際] >= -6 && [計劃-實際] < 0, "[-6,0)", [計劃-實際] >= 0 && [計劃-實際] < 6, "[0,6)", [計劃-實際] >= 6 && [計劃-實際] < 12, "[6,12)", [計劃-實際] >= 12 && [計劃-實際] < 24, "[12,24)", [計劃-實際] >= 24, ">=24" )
相信對於PowerBI熟悉的朋友是小菜一碟。將分組列拖入X軸中即可得到需要的直方圖。
進階方式
當然這種方式的缺點顯而易見，即區間變化時，公式就需要重寫。所以更加推薦以下的寫法，即先創建一張如下所示的分組表。 | Label | 最小值 | 最大值 | | ————- | ————— | ————- | | <-24 | -999999999 | -24 | | [-24,-12) | -24 | -12 | | [-12,-6) | -12 | -6 | | [-6,0) | -6 | 0 | | [0,6) | 0 | 6 | | [6,12) | 6 | 12 | | [12,24) | 12 | 24 | | >=24 | 24 | 999999999 |
然後創建一個計算列，公式如下
分組列_方法2 = CALCULATE ( VALUES ( '分組方式'[Label] ), FILTER ( ALL ( '分組方式' ), '分組方式'[最大值] > '訂單明細'[計劃-實際] && '分組方式'[最小值] <= '訂單明細'[計劃-實際] ) )
這種做法的好處是，需要更改分組方式時，無需修改公式，直接修改分組表即可。
宗師級方式
很多小夥伴以為以上就是最好的方式了？No，最好的方式是度量值，原則上計算列消耗的資源比度量值高得多，尤其是在大數據量時，所以能用度量值解決的，絕不用計算列。以下就給出宗師級的解決方案。詳細的度量值公式如下：
分組方法3 = //確定所選軸標籤 VAR CurrentItem = SELECTEDVALUE ( '分組方式'[Label] ) //確定分組的左值 VAR LeftValue = CALCULATE ( MIN ( '分組方式'[最小值] ), '分組方式'[Label] = CurrentItem ) //確定分組的右值 VAR RightValue = CALCULATE ( MAX ( '分組方式'[最大值] ), '分組方式'[Label] = CurrentItem ) //篩選出符合分組的數據表 VAR ItemRange = FILTER ( ALLSELECTED ( '訂單明細' ), '訂單明細'[計劃-實際] >= LeftValue && '訂單明細'[計劃-實際] < RightValue ) //計算分組的數值 RETURN CALCULATE ( [OrderQty], ItemRange )
是不是有點看暈了，其實很簡單，就是一步一步從訂單明細中篩選出符合分組原則的子集，然後進行計算即可。
2. 增加顏色標註
至此我們已經介紹了如何進行分組，距離成功還差一部，那就是塗色，得益於最近發布的Power BI Desktop（針對Power BI Service，本地部署暫不支援該功能）已經可以使用度量值控制顏色，那麼我們僅需創建進行控制度量值即可。我們可以創建如下度量值：
顏色方案1 = VAR LeftX = MIN ( '區間參數'[區間參數] ) VAR RightX = MAX ( '區間參數'[區間參數] ) VAR RangeItem = IF ( MIN ( '分組方式'[最小值] ) < 0, MIN ( '分組方式'[最大值] ), MAX ( '分組方式'[最小值] ) ) RETURN IF ( RangeItem > LeftX && RangeItem <= RightX, "#61AC85", "#EE3F4D" )
之後打開直方圖的高級設置。使用度量值「顏色方案1」控制顏色即可，最終就得到我們想要的效果啦。其實這部分的實現方式和Tableau中的實現方式算是如出一轍，只是通途異路而已。
3. 終極絕招
最最最終極的絕招來了！該方法的原創來自於BI佐羅，完美貫徹了非侵入式設計（不因可視化和分析的需求，增加任何多餘的關係），顯示了其深厚的DAX模型運用功底。用一個度量值，直接解決了顏色和分組的雙重問題，詳細的度量值如下：
顏色方案2 = VAR CurrntItem = SELECTEDVALUE ( '分組方式'[Label] ) VAR CurrentValue = [分組方法3] VAR CurrentX = IF ( MIN ( '分組方式'[最小值] ) < 0, MIN ( '分組方式'[最大值] ), MAX ( '分組方式'[最小值] ) ) VAR XLeftValue = MIN ( '區間參數'[區間參數] ) VAR XRightValue = MAX ( '區間參數'[區間參數] ) VAR CurrentLegend = SELECTEDVALUE ( RedGreenLegend[Item] ) RETURN SWITCH ( TRUE (), CurrentLegend = "Green" && CurrentX > XLeftValue && CurrentX <= XRightValue, CurrentValue, CurrentLegend = "Red" && ( CurrentX <= XLeftValue || CurrentX > XRightValue ), CurrentValue, BLANK () )
同時這張直方圖並非是簇狀直方圖，而是堆積直方圖，其原理就是如果滿足區間條件，則綠色部分顯示計算值，紅色部分顯示空值（blank），其中奧妙無窮。
總結
本文從一個簡單的需求出發，深入講解了其在Tableau和Power BI中的應用技巧，足見以下這些結論：
- Tableau中在數據可視化的強大能力，其完善的可視化功能足以控制到可視化中的每一個元素，在數據可視化的多樣性和便利性，無人能出其右；
- Power BI在DAX語言的強大能力，微軟將其強大運用與Power BI的每一個角落，從可視化，到建模，到分析，無所不能。也正是如此，Power BI充滿了無限的可能性。也正是微軟在Tabular模型的多年深度耕耘，造就了Power BI今天的厚積薄發；
- 其實沒有真正的天下第一，只是思路不同。Tableau在BI的數據可視化部分深入探索，不停給用戶帶來了便利多樣的數據可視化實現方式，而Power BI貫徹著自己將DAX部署到每一個角落的宏遠，不受任何外界任何影響，它還是沿著自己的道路在前進。
