揭密‼️Power BI 的底層邏輯🤫

Stark's Power BI
電子報#85

嗨 Reader

這週過得好嗎？

今年的中秋節落在禮拜二，不知道你週一有沒有請假，自主連成四天連假呢？

我的話是沒有，剛好這陣子專案在趕進度，因此週一就還是乖乖上班 😂

今天的電子報，我想跟 Reader 分享一個基礎但新手不一定都容易明白的概念。

前幾天在與學生諮詢的時候，他突然問了我一個問題：「請問什麼時候要用到 CALCULATE？什麼時候不用呢？」

經他這麼一問，我才意識到，原來平常一直使用的 CALCULATE ，其實對於新手來說會是一個滿陌生的概念。畢竟，在 Excel 中並沒有這個函數。

因為要解釋 CALCULATE 的概念會需要用比較長的篇幅，因此我預計將內容分成兩篇電子報來寫。

今天會是第一篇，解釋篩選的概念。

剛接觸 Power BI 的使用者可能很快就會發現一件事情，就是 Power BI 每一個圖表（精確來說是「視覺效果，Visual」）之間都具備很高的互動性。

而不同視覺效果間的互動性是 Power BI 內的第一種篩選。

如圖一，當我們在交叉分析篩選器選了 2023 年，畫面上就會呈現 2023 年的資料。

圖一、利用篩選器進行篩選

又或是如圖二，在直條圖上點選電子產品的類別，其它圖表也會跟著呈現電子產品的結果。

圖二、點選視覺效果進行篩選

要觀察第一類的篩選很容易，你只需將滑鼠移到每一個視覺效果上，在右上角都會出現一個漏斗圖示。

接著再把滑鼠移到漏斗圖示上，就會發現它會顯示目前視覺效果受到哪些欄位的篩選影響。

例如：圖三顯示目前受到 Year 欄位篩選為 2023 年、圖四顯示目前受到類別欄位篩選為電子產品。

圖三、利用漏斗圖示觀察來自篩選器的篩選

圖四、利用漏斗圖示觀察點選視覺效果的篩選

上述都是不同視覺效果之間的篩選。而 Power BI 還有另外一個篩選是「視覺效果本身」。

這類的篩選比較不容易觀察，不像是第一類有漏斗圖示可以查看。但是這第二類的篩選卻是可以直接看到最後的計算結果。

例如：圖五的表格顯示銷售額依據不同產品類別展開後的數值。

紅框內的每一個格子在計算時，是會根據自己左邊對應的類別來先篩選原始資料表，再執行計算。

像是電子產品的數字在計算時，就會先從產品類別中篩選出電子產品的銷售紀錄，再把這些紀錄加總起來。

圖五、單一視覺效果篩選：資料表

其實不光是表格有這個現象，前述圖一的折線圖也是會有一樣的行為。

在圖一中，X 軸上的每一個點是不同的年度月份。在計算每一個年度月份的值時（即圖上的每一個點），Power BI 就會到原始資料表中篩選出對應年度月份的紀錄，再加總之。

例如：2023-01 就先篩選出 2023-01 的紀錄，再進行加總。

你有沒有發現，無論是視覺效果之間或是視覺效果本身，這些篩選都是對欄位進行篩選。

而就是透過這些欄位的篩選，讓 Power BI 的圖表之間具備很強的互動性、圖表本身可以自適應地計算數字。

這便是 Power BI 作為 BI 軟體的獨特之處。

而當你了解何謂篩選後，其實就會對 DAX 公式有一定程度地基礎。這也會幫助 Reader 理解下一篇電子報要介紹的 CALCULATE 函數。

不知道今天對篩選的解釋有讓你更了解 Power BI 的運作機制嗎？歡迎你回信跟我說唷 😁 也請期待下禮拜的分享！

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