数据可视化之分析篇（七）Power BI数据分析应用：水平分析法

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首先，以财务报表分析为例，介绍通用的分析方法论，整体架构如下图所示：

(点击查看大图)

接下来我会围绕这五种不同的方法论，进一步的阐述他们在 PowerBI 中的应用,本文先谈一下水平分析法的应用。

01 | 水平分析法

水平分析法，指将反映企业当前状况的信息与前期或历史某一时期财务状况的信息进行对比，研究企业各项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种财务分析方法。

①绝对增减变动

同比环比

可以适用在收入、成本、利润、费用、税金缴纳、应付周转、应收周转、库存周转、资金周转等分析中

涉及的常用DAX函数

DATEADD

按指定的间隔移动给定的一组日期

DATESBETWEEN

返回两个给定日期之间的日期

DATESINPERIOD

返回给定期间中的日期

DATESMTD

返回此月份中截至当前日期的一组日期(QTD/YTD)

SAMEPERIODLASTYEAR

返回上一年度中当前选择的一组日期

示例

首先创建度量值，验证数据准确性

销售利润 =SUM('订单'[利润])上年销售利润 =CALCULATE('度量值'[销售利润],DATEADD('日期'[日期],-1,YEAR))利润差异 = [销售利润]-[上年销售利润]

并用图表展示出变化的趋势。

从上图可以看出17-18年，利润增幅14.9万，但18-19年利润增幅则只有6.2万，较18年增幅减少。

那究竟是什么原因呢？我们继续向下看。

先来看下是否是收入的影响。
创建度量值

销售收入= SUM('订单'[销售额])上年销售收入 =CALCULATE('度量值'[销售总额],SAMEPERIODLASTYEAR('日期'[日期]))收入差异 = [销售收入]-[上年销售收入]

我们可以看出，19年收入涨幅为124万，大于18年涨幅80万，那为什么19年利润涨幅下降了呢，需要进一步寻找原因？

是成本增加了，还是费用增加了，还是其他因素影响，我们也可以通过使用同样的方式对其他影响因素进行对比分析，寻找影响利润原因。

说明：上面两个差异变化图中16年因是第一年，所以变化是不准确的，这也是需要调整的地方，第一年应为零。

②增减变动率

在某些情况下，绝对增减变动不能反映分析的可比性，那就要借助增减变动率；

例如：两公司的利润情况对比，因环境、体量差异，那他的绝对值可比性就会下降，但对应的比率对比则依然具有可比性.

涉及的常用dax函数：

DIVIDE

能够处理分母为零的情况 ，也被称为Safe Divide 函数

创建度量值：

利润增长变化率 = DIVIDE([利润差异],[上年销售利润])
收入增长变化率 = DIVIDE([收入差异],[上年销售收入])

首先通过下图的利润增长变化率也可以得出我们在前面使用绝对值对比的方法得出的结论，但使用变化率的对比，则剔除掉了基期16年数据的影响，对比下，使用变化率进行分析则更有效。

其次通过收入增长变化率情况，可以更清晰的看出19年收入增长比率为29.26%，而利润增长幅度只有9.97%。

显然利润增长幅度变缓，不是收入的影响，那是什么吞噬掉了利润？需进一步对其他因素进行分析。

瀑布图展示收入和利润的变动情况

今天的内容就暂时写到这里，水平分析方法在分析中可以应用到很多地方，具有很广泛适用性，接下来我将继续分享其他几种方法的使用，希望可以把这些方法灵活的与PowerBI相结合，应用到我们的工作中。