Power BI分析技巧：如何对度量值进行统计数字？

经常碰到有同学问，如何对微分数值开展配对人口统计，比如有一个环比微分数值，怎么将环比界定为几个显著特点，然后人口统计存量分别是多少？

其实微分数值只是一个数值，极为存有对它配对的情况，真正的情况应该是，如何对某个也就是说配对人口统计，只是人口统计的依据恰好是一个微分数值而已。

以惯用的订单资料模型为例，已经写到好了一个环比的微分数值，计算出了每个厂商的环比：

很多人提的情况就是如何对环比开展配对人口统计，环比负快速增长的有几个，快速增长20%少于的有几个，有约20%的有几个？

如果只是想到怎么对这个微分数值开展配对人口统计，你很可能就不知道怎么谋害了，毕竟微分数值是一个实时的虚拟数数值，怎么配对呢？

而实际的情况呢，其实是对厂商配对人口统计，负快速增长的厂商有几个，快速增长率在20%少于的厂商有几个，快速增长有约20%的有几个？而配对人口统计的依据，就是这个环比微分数值。

这个设想转变过来以后，再开展配对人口统计就很简单了，以下面的情况为例，下面简要介绍一下。

1. 录制配对主要用途备注

为了开展配对，先录制一个这样的主要用途备注：

关于如何录制主要用途备注，可以概要这篇文章：Power BI 主要用途备注录制方式汇总

2. 建立微分数值

根据配对建立一个微分数值来人口统计厂商存量：

厂商存量 =

VAR min_= SELECTEDVALUE('配对备注'[最小数值])//得到现阶段配对的最小数值

VAR max_= SELECTEDVALUE('配对备注'[最大数值])//得到现阶段配对的最大数值

RETURN

CALCULATE(

COUNTROWS('厂商备注'),

FILTER(

ALL('厂商备注'[厂商名称]), //迭代厂商备注中的厂商名称

[环比]>min_&&[环比] 这个微分数值的逻辑是，得到现阶段配对的最大数值和最小数值，然后迭代厂商名称，检验出环比在这个直通的厂商，然后人口统计存量。

关于这个配对的逻辑，之前也已经写到过，还可以概要：Power BI 资料分析应用：客户购买除此以外栖息于

这个微分数值写到好以后，就可以人口统计出每个配对的厂商存量了：

环比负快速增长的厂商有2个，快速增长率在20%少于的厂商有4个，环比有约20%的厂商有7个。

当然这个资料是可以随着资料的改版或者时间的选择实时计算的。

还可以做个矩阵，来看看每个类别中，不同快速增长水平的厂商分别是多少：

这就是依据微分数值对厂商配对人口统计的设想，其他类似的配对情况，都可以按这个设想解决。

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