在公司也实习半年了，半年做了很多Dashboard，也经常用Tableau，但是我还是觉得PowerBI更好用一些，可能比较适合小白，入门简单，很容易就能做出不错的Dashboard。
前一段时间老板让我做一组数据的柏拉，之前也接触过柏拉，不过都是在PPT上基于一个Excel表格做的柏拉，如果数据有变动，需要经常去维护。事实上老板要看的这个柏拉数据每天都会多一些，随着时间的推移，数据会变动很多，但不能每天都重新做一张Excel表格来做柏拉，所以我想在PowerBI上根据数据源做实时刷新数据的柏拉，话不多说，上例子。
现有五组人员做生产，生产的不良数量如下：
| 班组 | 不良数量 |
| A | 25 |
| B | 45 |
| C | 18 |
| D | 30 |
| E | 28 |
我们要做柏拉，必须要有两个数据，一个是所有的不良数量总和，作为分母，另一个就是每多一行就累加一次的数据作为分子，两者相除便是柏拉的折线数据。所有不良数量的总和比较简单。做一个度量值为：
接下来是分子怎么处理，处理分子时需要使用var创建虚拟的列表。此外，分子的处理需要用到两个函数，一个是CALCULATE，这个函数的作用是在筛选器修改的上下文中对表达式进行求值，这里的表达式是求和。还一个函数是FILTER，这个函数的作用是返回以筛选的表。有了这两个函数，就可以完成分子的构建了。
累积百分比 =
var number=[总和] //创建虚拟列表放每行的的数据
var molecule=CALCULATE([总和],FILTER(ALL("Sheet1"[班组]),[总和]>=number))
//创建虚拟列表存放每行的累加值
var denominator=CALCULATE([总和],ALL("Sheet1"[班组]))
//筛选掉所有班组对不良件数求和存入虚拟列表
return DIVIDE(molecule,denominator) //分子除以分母得出累积百分比
//运行过程如下：
//A组的不良数25存放到number，FILTER函数将表格中大于等于25的数据筛选出来，由CALCULATE函数将筛选出的数据求和，所以这里的molecule=25+28+30+45=128
//同理denominator的数据为整个班组表格的数据求和，也就是总和，所以这里denominator=146，且之后的denomination一直都是146
//最后一行代码通过DIVIDE除法函数，将分子除以分母得出每组的累积百分比度量值通过以上一段代码就可以实现每行数据的累积百分比，作为度量值计算后就可以放入PowerBI的折线和柱状使用了，使用效果如下：
至此，整个柏拉的制作过程就结束啦。
有不懂的欢迎评论区讨论
文章为作者独立观点，不代表股票量化交易软件接口观点
