指标多是常态，以零售业为例，和人相关的指标有进店率、客流数、成交率、连带率（客单量）、客单价，和货相关的销售折扣、库存周转天数、售罄率、品类销存占比、齐码率等等。

指标多是常态，以零售业为例，和人相关的指标有进店率、客流数、成交率、连带率（客单量）、客单价，和货相关的销售折扣、库存周转天数、售罄率、品类销存占比、齐码率等等。

拉新招新一直是各大企业业绩增长的命门，在维护好老用户，提升口碑的前提下，新用户的注入无疑会提升各项业绩。

PowerBI 的体系已经基本完善，我们将重新思考和拆解其中的固定规律给到大家。我们将这些组合成为：定式，模式，模板。

白茶在刚开始接触PowerBI的时候，经常被一些基础的概念搞懵，也不好意思问别人说的具体是啥意思，分享一下一个小坑。

在 Power BI 中常常遇到与周计算有关的问题。我们将按照不同场景分拆来进行介绍，给出最佳实践。

本文来研究客户的交易年龄。与自然年龄不同，交易年龄指的是客户在发生交易时的年龄，这在多年分析中的差异就会非常显著。

在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是：动态性。在用户选择切片器的不同值后，整个计算重算，并根据用户的选择完成重算，这个选择在实际应用中，可以是门店，品牌，商品等各个维度，以在更加定制化的方面发现其规律。

在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是：动态性。在用户选择切片器的不同值后，整个计算重算，并根据用户的选择完成重算，这个选择在实际应用中，可以是门店，品牌，商品等各个维度，以在更加定制化的方面发现其规律。

首先，要记录疫情导致对业务的影响。疫情的影响表现在：某些日期无法正常工作。我们将这样的情况进行记录如下：

很多企业实行比较人性化的管理，员工进出公司以打卡为安全保证，而很多时候会出现员工离岗很长时间的问题。作为一种了解，企业通过打卡机的记录可以了解到一个员工离开工位的时长。例如：

首先，要记录疫情导致对业务的影响。疫情的影响表现在：某些日期无法正常工作。我们将这样的情况进行记录如下：

非常碰巧，在最近几个项目中都遇见计算阶乘的情况，主要是计算排列组合数的时候会用到阶乘。

随着 PowerBI 在2020.7月的发布，迎来一个重要的功能：计算组（Caculation Group）。

小勤：大海，你最近一直叫我学Power Query，Power BI之类的，他们到底是啥呀？有啥牛B的呀？

很多战友问过一个问题，那就是如何设计一个PowerBI报告，对这个问题，需要一个系统化的回答，它足可以形成一个课程，该课程将完全讲述如何纯纯地构造一个PowerBI的报告，不包括对任何可视化元素的专有讲解，而是纯纯的打造一个报告。

好看的数据可视化图片是怎么样做的？这里我将介绍如下几个知识点，相信掌握如下数据可视化技巧和知识，一定可以让你的图表焕然一新，令人眼前一亮~

在这个PQ的最后章节，恭祝大家PBI身体Powerful，面容Beautiful，做事Insightful! 我们这一节来做点小补充以完善PQ的知识体系。

首先在Microsoft官方网站上下载PowerBI Desktop，然后进行安装。

一开始PBI催化剂不对此功能进行集成，后来收到的反馈还是较为强烈，所以重新对其进行开发并集成，此批量性的操作，同样地与Excel表单功能进行联合交互。