财务分析的小伙伴们在日常工作汇报中时常会遇到领导对于不同维度的业务数据在同比或者环比上面的分析需求，今天我便给大家介绍一种实用且灵活的DAX数组分类的套路，可以提高在数据分析过程中的灵活度以及商业价值洞察力。
此案例最具价值之处是它的思路和通用性，大家理解之后便可以基于数据发挥想象力，创造出更有说服力，更加可靠的分析方法。
话不多说，进入正题：
本案例的数据源为一个虚构的公司Northwind1996-1998年间的销售数据。我们现在需要就其Year On Year （年同比变动率）进行对比分析，以此来发现销售的驱动力以及潜在的增长机遇。
我将案例总结为三个套路（单独使用发挥想象，组合使用效果更佳）：
套路一
建立辅助表来区分变动类型：
在此我们利用Power BI 的直接录入数据的功能创建表，而不是从其他数据源导入。此方法适用于少量类别维度，优势在于可以随时修改类别名称以及参数，适合强迫症玩家，可以通过Query步骤一直不停修改；
见下图：
分类表的类型与值都可以根据自身需求进行修改与划分（如客户细分、商品价格区间划分等）
套路二
这是一个DAX的写法套路，是本文章的重中之重；它易打理，好理解，放之四海而皆准。为了好记，我们姑且把它称为 “双Filter Countrows 数据分类模版”。
效果是对销售数量同比去年变化率的一个分类，可以把数据分成增长或者下降类型以便在套路三中呈现。
代码语言：javascript复制Invoiced Quantity YoY% 分类 =
CALCULATE (
[Invoiced Quantity YoY%],//需要分类的数据的表达式；
FILTER (
VALUES ( 'Northwind Customers'[Country] ),//需要分类的维度；
COUNTROWS (
FILTER (
'变动情况分类',//分类辅助表，通过套路一创建；
[Invoiced Quantity YoY%] <= [高]
&& [Invoiced Quantity YoY%] > [低]
)
) > 0
)
)函数解析：我们通过Calculate的Filter Table，也就是外层Filter，来筛选不同国家的增长率。
而内层的Filter则筛选辅助表“变动情况分类”，通过在Legend（图例）里加入分类表的类别列来引入Filter Context，同时理所当然的引入了对国家的增长率分类。
内层Filter 用Countrows(Table)>0来作为外层国家Filter的判断条件。
是不是有点晕？没有关系，效果达到了就好。关键是这个函数很好修改成自己想要的参数和维度，是一个固定套路。
度量值以及辅助表都建立好后，本案例借助散点图来说明此法的用途：
X轴放入套路一的销量增长率度量值，Y轴放本年销量绝对值；Legend（图例）里面放入辅助表的维度列；在数据颜色里修改类别的颜色；加入0值线，打开类型显示，选择好当年年份。
大功告成！
值得注意：
我们可以看到在散点图里用颜色清晰地区分出来了快速增长的国家和拖后腿的国家。
注：在其他日常分析中最好也用增长率 增长值的模式来分析各种维度，这种方法是最有洞察力的。
套路三
多散点图 柱形图交互筛选
这个之所以是一个套路，是因为它反应了一种分析思路。
用柱形图显示更加明细维度的同比变化情况（案例里为产品），可以从大到小或者从小到大排序，从而一眼就能看出业务的增长点或者突破口；而交互筛选，又可以看出国家和对应国家的客户同比情况，从而将效果最大化。
代码语言：javascript复制Invoiced Quantity YoY% 客户分类 =
CALCULATE (
[Invoiced Quantity YoY%],
FILTER (
VALUES ( 'Northwind Customers'[CompanyName] ),
COUNTROWS (
FILTER (
'变动情况分类',
[Invoiced Quantity YoY%] <= [高]
&& [Invoiced Quantity YoY%] > [低]
)
) > 0
)
)
Invoiced Quantity YoY% 国家分类 =
CALCULATE (
[Invoiced Quantity YoY%],
FILTER (
VALUES ( 'Northwind Customers'[Country] ),
COUNTROWS (
FILTER (
'变动情况分类',
[Invoiced Quantity YoY%] <= [高]
&& [Invoiced Quantity YoY%] > [低]
)
) > 0
)
)最终效果呈现：
如下：
通过以上演示，各位是不是眼前一亮，实用的数据分类“三套路”：
套路一：创建筛选表；
套路二：建立DAX模型；
套路三：散点图 柱形图交互筛选
让你快速的将数据进行划分，找到其突破口，还在等什么，快开启你的PBI，领略其中巧妙吧~
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