Introduksjon til Power BI Waterfall Chart
Generelt er Fossekartet et slags kolonnediagram som brukes til å vise dataene øker eller synker fra utgangspunktet gjennom serien med endringer. I virkeligheten har vi alle sett fosser, der fossefall tar sikte på å skape en serie iterasjoner på forskjellige nivåer. Tilsvarende viser Fossdiagrammet i hvilket som helst verktøy en økning og reduksjon i dataene og iterasjonen begynner fra sluttpunktet til det forrige datasettet. Dette betyr at hvis mitt første datapunkt er 100 og neste datapunkt er -50, så i diagrammet, vil mitt andre datapunkt starte fra slutten av det første datapunktet som gir +50 hopp i fossen trinn. Vi vil se mer i de kommende eksemplene.
Hvordan bruke Power BI-fossekart?
Fossdiagrammet i Power BI viser en positiv eller negativ varians (eller forskjell) i dataene ved hjelp av opp og ned økningen i kolonnene. Fossediagrammet i Power BI er lett tilgjengelig under visualiseringsdelen som fremhevet nedenfor.
Det er visse begrensninger ved bruk av Power BI Waterfall Chart. For dette bør vi ha to numeriske verdier som vi kan beregne varians eller forskjell til plott på diagrammet.
Nedenfor har vi oppsummert salgsdata på rundt 8 måneder. Vi har Totalt salg (valuta), solgt antall og målkolonne. Vi kan bruke de samme dataene ved å laste opp i Power BI og deretter beregne varians ved å bruke DAX, ellers kan vi få forskjellen i tallet her selv først, deretter laste dem opp.
Hvordan lage et fossekart i Power BI?
For å lage fossekartet i Power BI bør du vurdere dataene nedenfor som vi skal bruke. Så du kan laste ned Excel-arbeidsboken fra lenken nedenfor som brukes til dette eksempelet.
Du kan laste ned denne Power BI Waterfall Chart Excel Template her - Power BI Waterfall Chart Excel Template
La oss gjøre variansberegningen bare i Power BI.
- Ettersom vi har data, så vil vi laste dem opp til Power BI. For dette klikker du på alternativet Hent data under Hjem- menyfanen.
- Velg kilden til en fil som har data. Som vi kan se, dataene våre er i en Excel-fil, så vi velger de samme.
- Bla gjennom filstedet og klikk på Åpne .
- Velg arket med data fra Navigator-vinduet. Når vi har merket av i ruten, klikker du på Last inn for å laste opp dataene i Power BI.
- Vi vil kunne se de opplastede datafeltene under feltfeltet .
- Dette er de opplastede dataene under fanen Data.
- Vi oppretter en kolonne for å finne variansen eller forskjellen mellom Målmengde og Faktisk solgt mengde. For dette, under kategorien Modellering, klikk på Ny kolonne .
- Når vi har gjort det, vil vi få en ny dummy-kolonne uten data som vist nedenfor.
- Endre navnet på en kolonne etter behov.
- For å få forskjellen eller variansen, trekker vi målmengden solgt fra kolonnen Antall solgt som vist nedenfor.
- Trykk Enter for å fortsette. Vi vil få en ny kolonne med et beregnet felt Differanse in Sale .
- Gå nå til rapportvisning, og velg Fossdiagram fra visualiseringsdelen som vist nedenfor.
- Nå for å plotte fossen, drar du Måned i kategori og forskjell i salg til Y-akser, akkurat som å lage grafen i en normal akse.
- Etter det vil vi få et fossekart med dataene vi brukte.
- Nå for å gjøre diagrammet litt mer attraktivt og enkelt å forstå for brukerne, vil vi legge til datatiketter her.
- Vi kan gjøre ytterligere formatering fra Format-delen.
- Vi har noen flere alternativer hvis vi klikker på 3 Dots (…) som fremhevet nedenfor. Dette vil gi listen som har Eksporter dato, Vis data, Spotlight, Sortering.
- La oss sortere dataene etter måned og se hva som endres.
- Vi vil se at dataene er sortert slik de skal være i Fossskjemaet.
Som vi kan se i det opprettede fossekartet, når det er en positiv endring i data, vises det med grønne farger opp kolonner der negativ endring vises som rødfarge fallkolonner. Og den endelige totalsummen vises i blå farge.
Hvis vi nå ønsker å formatere diagrammet som kan gjøres ved å bruke Format- delen.
- Vi kan endre fargen på kolonnen fra Sentiment Colors- delen der vi kan definere hvilken farge vi ønsker.
- Vi kan til og med endre bakgrunnsfargen på diagrammet etter vårt valg og behov.
- Så har vi Tittel . Det hjelper oss å se navnet på diagrammet. Vi kan til og med tilpasse navnet her som vist nedenfor.
- Under formatet har vi et Border- alternativ. Som vi kan endre fargegrensen hvis vi vil.
- Hvis vi prøver å oppsummere dataene vi brukte. Vi kan se at ut av 8 måneder, 4 måneder er salget under målet. Og det er et stort fall i mai måned med 891 mengder.
Pros of Power BI Waterfall Chart
- Det gir en sammenligning mellom målverdiene og faktiske dataverdier.
- Vi kan enkelt analysere dataene og se hvor vi trenger å jobbe for forbedring.
- Vi kan lage et Power BI Waterfall Chart med alle data, selv etter at vi også har opprettet et kolonnediagram.
Ting å huske
- Vi kan bruke DAX til å lage forskjellige kalkulerte felt.
- Vi må beregne eller ha en varians for å få forskjellen i hver iterasjon.
- Forsøk alltid å vise gevinsten i data med grønnaktig farge og fall i dataene med rød eller mørk farge.
- Power BI setter automatisk inn varianskolonnen hvis vi ikke har den.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Power BI Waterfall Chart. Her diskuterer vi hvordan du bruker, lager og formaterer Waterfall Chart i Power BI sammen med et praktisk eksempel. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Trinn for å lage Power BI-dashbordprøver
- Power BI-kalenderfunksjon
- Hvordan bruker jeg IF-uttalelsen i Power BI?
- Power BI-rapporter (eksempel med maler)