這一篇想來分享在 POWER BI 裡面可以常用的視覺化圖表，包括：資料卡片、矩陣表、長條圖與折線圖。這些圖表大家絕對不陌生，但如何在 POWER BI 裡應用，讓我們能做出一份具有分析意義的數據報告呢？這一篇文章將從實際營收數據出發，分享如何用這些圖表，回答常見的商業問題，那就開始囉！
這一篇文章將使用2012年到2015年的訂單資料，我想透過訂單的數據分析，回答以下幾個問題：
- 2015年的營業額目標是500萬，毛利額目標是50萬，兩項指標是否有達標？如果沒有達標的話，有什麼方法可以改善？
- 哪些產品是2015年營收最高的產品？哪些產品是2015年營收最低的產品？
- 有哪個產品類別是值得重點發展的商品？哪些商品又是需要重點觀測的商品呢？
KPI與卡片：掌握總體數據
第一個問題是所有業績檢視環節都會想知道的資訊，那就是公司到底整年度有多少收入？有多少毛利額？（更多時候會計算到淨利是多少，但這份資料僅有利潤資料，所以先分析到毛利額）
在看總體資料的時候，最適合使用的就是POWER BI 裡面的卡片以及KPI的視覺效果。兩者的差別在於，當我們想看趨勢或是看目標有沒有達成的時候，KPI這項視覺效果會更適合，但如果我們只需要知道總體營收數字，不需要做任何比較的話，那麼卡片的呈現就非常足夠了！
今天我想知道營業額以及毛利額有沒有達到設定的目標，所以就選擇使用KPI的卡片，接著設定KPI卡片的資料，包括：值、趨勢軸以及趨勢（這邊的趨勢其實就是目標的意思），最後就會出現一個總計的值，告訴我們2015年一整年的營業額是4,299,866，沒有達到營業額目標，與目標業績差距14%的圖卡。
毛利額的作法也一樣，把相關的欄位拉選好欄位之後，就可以看到是否達標，以毛利額來說，毛利額就達到了目標，所以系統預設以綠色文字搭配小勾勾呈現，如下圖所示。
當我們使用KPI或是卡片呈現數字的時候，最大的好處是立刻知道總計數據，但相對的，缺點是我們沒辦法單用這個資訊知道達標與否的原因是什麼，所以看完總體營收資料，接下來我們就需要往下以不同維度來分析訂單的營業額從哪裡來。
以什麼面向延伸分析沒有標準答案，方向取決於你數據服務的單位是哪個單位，或是公司想以什麼面向先進行檢討改進，例如說：以產品的角度分析：是哪些產品沒有達到營收目標？為什麼沒有達到營收目標？是對於產品的需求預估與市場需求有差異？整體市場消費萎縮？或是整體行銷宣傳不足嗎？
以市場的角度分析：是哪些市場未達到營收目標？這些市場的行銷怎麼樣？通路渠道銷售狀況怎麼樣？
以客戶的角度分析：以這家公司來說，客戶就分成個體消費者、公司戶以及家居辦公的三種類型，客戶消費上哪些族群的消費力度和我們預期的營收目標有落差？
雖然有不同的分析角度，但唯一不變的是，我們都需要鎖定一個想要解決或是了解的方向，然後以那個方向需要的維度深入看看數據的組成與分佈，從中找到問題或是機會點。
資料表與矩陣表：呈現完整資料
第二個要分享的是資料表與矩陣表，用這種方式呈現資料可以補足一部分KPI或是卡片沒辦法呈現的「多維度資料面向」，呈現詳細的資料組成，例如說我可以把營業額的資料展開，變成完整呈現每個市場的營業額，以及和營收相關的各種數據，像是利潤、毛利率與銷售數量等數據資料。
雖然矩陣表與資料表可以呈現詳細的數據，但是詳細的數據有時候未必是好事，特別是當我們想要一眼看出數據多寡差異的時候，過於詳細的數字比較容易讓人眼花撩亂，這也是資料表會有的缺點。面對這個缺點我們可以有兩種解決辦法，第一種解決辦法是搭配其他圖表輔助呈現，這個我後續會分享更多可以使用的圖表，另一種就是在資料表建立格式化的條件來標注表格重點。
在 POWER BI 裡面有五種可以選擇的資料標註，可以在背景或文字更換顏色、建立資料橫條、圖示或是新增URL，讓我們能強調想要重點溝通的資料重點。
舉例來說，我想在資料上呈現每個市場的銷售額高低，那我就可以使用資料橫條的功能，讓資料表不僅呈現數字，還可以依照數字高低呈現資料橫條圖，這樣營收高低立刻就看出來了！
除了資料橫條之外，資料圖示也是我經常使用的功能，舉個例子來說，如果對於這家公司來說毛利率低於10%就會非常危險，那麼我就可以針對毛利率低於10%設定警告圖示，所以當資料表有低於10%的狀況出現，那我一樣可以立刻知道哪些銷售市場需要注意，甚至是深入挖掘毛利率低的原因。
最後分享一個從資料表也能簡單看出數據趨勢的功能，那就是「新增走勢圖」，這個功能可以讓我們設定小要呈現趨勢的時間軸，然後選定資料表裡的其中一個指標，讓我們看出數據增長情況趨勢走向。
長條圖：呈現多維資料分析
說完資料表，接著來談談長條圖，常常用來比較資料的高低多寡，例如不同銷售地區的產品銷售數量、營收高低，我們可以輕易的用長條圖來呈現數據的高低。
回到一開始的問題，長條圖就可以告訴我們：哪些產品是2015年營收最高的產品？哪些產品是2015年營收最低的產品？比較簡單粗暴的方法是直接把產品名稱放到長條圖的X軸、營業額放到Y軸，然後看哪個產品的營收比較高。
但現實總是沒有這麼容易，當公司的產品數量超過20個品項以上，又有不同產品類別的時候，當我們一展開產品銷售的長條圖，就會像下圖一樣密密麻麻，什麼資訊都判斷出來。
所以，當我們遇到產品品項非常多的時候，一種做法就是把商品做分類，例如說手機的商品一類、書櫃一類、桌子一類、飾品一類等，先看產品種類對於公司營業額的佔比，接著再針對想要深入了解的產品種類進行資料展開跟向下挖掘。
進行產品分類之後，我們就可以看出在2015年的銷售當中，營業額最高的品項是手機，而業績最低的則是標籤。知道最高業績佔比跟最低業績的產品之後，我們還可以往下延伸做很多探勘。
例如說手機這個產品品項因為對於公司的整體業績很重要，所以未來在監測產品業績的時候，這個品項可能需要被重點觀察。又或者，針對業績佔比低的品項，也不是就放任不管，因為這些商品可能是新推出的商品或是未來需要重點發掘的商品，又或者其實這些佔比低的商品雖然現在業績不高，但也許他整體的成長趨勢是很可觀的，這些也都需要再針對不同的產品品類去一個一個把數據展開來看。
折線圖：呈現資料趨勢
最後，來談談折線圖，折線圖最主要用來呈現的就是數據的時間軸變化，例如說近5年的銷售額變化、客戶數的增長等，當我們想知道整體趨勢是往上、往下還是持平的時候，折線圖就可以清楚的讓我們掌握狀況，在 POWER BI 裡面，除了折線圖之外，區域圖跟緞帶圖也都有類似的功能，都可以讓我們看到數據的消長變化。
在數據消長對我來說非常重要的時候，我會更傾向使用緞帶圖，為什麼呢？可以看看下面兩張折線圖與緞帶圖的視覺化圖表。
上面這張圖是LATAM（拉丁美洲區域）在2014年到2015年的時候，銷售數量雖然有提升，但是首度被Europe（歐洲區域）以及USCA（美國加拿大區域）超越，當銷售數量與其他市場相比有小幅衰退的時候，緞帶圖會較明顯的呈現出不同市場的上升與下降狀況，而折線圖在小幅下降或是小幅的差異的狀況下，數據間的差異就相對不容易被凸顯出來。
回到最一開始的問題：哪個產品類別是值得重點發展的商品？哪些商品又是需要重點觀測的商品呢？要回答這個問題，一種切入的角度是，我們可以從產品的近5年營收成長率來看，市場對於產品的消費力趨勢怎麼樣。
一種作法是跟公司整體的營收成長率比較，例如說公司在2013年營收成長率是18.5%、2014年是27.20%、2015年是26.25%，那各產品種類的營收成長率有沒有連續三年都高於公司成長率的品項。又或者，可以用產品跟產品之間比較，例如說哪些產品持續成長，哪些產品可能在別的產品營收衰退的時候持續成長，這些趨勢都可以讓我們了解可能可以重點發展的未來之星是哪些產品。
以科技以科技類產品來看，科技類的營收成長率持續都有20多％的成長，Copiers影印機持續都比整個產品品類的營收成長率高，往下就可以看看市場是不是持續需要這個產品以及深度討論是否要成為公司的重點發展品項。
好啦，那POWER BI 的常用圖表就先分享到這裡，我們下篇文章見～
Sharon
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