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随着移动互联网和电商的发展，业务场景和企业数据呈现复杂化，多维化，海量化的特征，传统的Excel工具已经不堪重负，难以胜任。因此，企业人员急需一款易上手，简单实用的BI软件，便于对大数据中进行数据清洗，数据建模，并形成可视化动态图表分析，实现数据驱动业务决策。目前，Power BI无疑是最佳的商业智能分析工具之一。

PowerBI是国际上通用的一款商务智能软件，想象一下全球有超过150万的组织在使用Power BI。如果把学习看成一种投资，那么学习Power BI就是一项非常保值的学习投资。

数据处理与分析能力已经成为职场人士的基本要求。熟练使用Excel已经成了职场人士基本必备技能，进一步掌握数据分析利器Power BI可以为职场人士提供重要的竞争力。Power BI拥有强大的数据清洗与整理，数据建模，数据可视化功能，可以很好地提升业务人员的数据处理分析能力。掌握Power BI甚至可能成为业务人员在未来 5 年安身立命的专业技能。那么，Power BI到底强在哪里呢？

1.我们可以将Power BI看作Excel和PPT的后辈。它整合了Excel里面的三大插件Power Query、Power Pivot、 Power View并加入了社交分享的功能。

2.Excel可以做出“精彩“的图表，但Power BI能作出效果令人“惊叹”的图表。

3.Power BI可以让用户以极高的效率完成数据处理和分析，快速得到炫酷的可视化结果。

眼见为实，举个例子，来看看Power BI是如何应用于业务实践。在企业中，库存周转率是一项重要的供应链指标，如何用Power BI做库存周转率分析呢？

首先要深刻理解什么是存货（库存）周转率。存货是仓储物流指标，存货周转率本质上是财务指标，属于管理会计范畴。以财务视角，就是优化企业存货管理，存货是企业的流动资产，但是流动性是所有资产中流动性最差的资产，是“不值钱”的资产，只有变现换成了钱才值钱，库存高的企业，占用资金额较大。所以，存货的周转速度，决定了企业资金的使用效率。

在财务管理中，存货周转率有两种指标公式。

第一种：目的是分析存货的流动性，则可以使用：

存货周转率（次数）=销货成本/平均存货余额

第二种：目的是分析盈利能力，则可以使用：

存货周转率（次数）=营业收入/平均存货余额

具体选择哪种，要结合业务场景和分析的目的。如一家制造业，为了提升运营效率，减少库存，分析时更适合采取销货成本的方法计算存货周转率；而在诸如电商企业，为了分析加快周转速度对盈利能力的影响，一般使用营业收入来计算存货周转率。

在仓储行业，主要目的是提升库存周转效率，监控库龄长的存货，适合选择以销货成本作为指标构建的存货周转率。

下面以一家电商企业案例来分享分析过程。背景：源数据是一家电商企业截止2019年12月31日的库存和销售情况，通过这个数据，利用Power BI构建可视化图表，分析监控库存、库龄及存货周转率。通过提高存货周转效率，提升企业盈利能力。

步骤1：数据整理-导入数据，表名改为库存表。

步骤2：数据建模-分别建立度量值：销售数量；销售金额；库存量；库存金额（SUMX）

步骤3：数据建模-插入计算列：库龄（DATEDIFF）

步骤4：数据建模-插入计算列：库龄区间（Switch函数分组）

步骤5：数据建模-建立存货周转率指标：

存货周转率（次数）=销货成本/平均存货余额 （从分析存货的流动性角度）

存货周转率（次数）=营业收入/平均存货余额 （从分析盈利能力角度）

平均存货余额=（期初采购库存金额+期末库存金额）/2

步骤6：数据建模-创建存货周转率度量值。自定义期初采购库存金额。Purchase。

提示：互联网促销，为了分析加快周转速度对盈利能力的影响，使用的是与营业收入相关的资产周转率。因此，为了提高库存周转效率，监控库龄长的存货，这里选择从销货成本作为构建存货周转率指标。

步骤7：可视化构建-库龄区间瀑布图。X库龄区间，Y库存量。

步骤8：可视化构建-卡片图。库存量；库存金额；库存周转率。

步骤9：可视化构建-品类切片器（Chiclet Slicer）。

步骤10：品类切片器排序。输入数据-创建新表：品类顺序表。构建一对多关系；新建列，用RELATED函数将品类顺序表中的顺序字段引入库存表。选择类别列，排列顺序选择按照 品类顺序。

步骤11：创建度量值-毛利率。创建各品类的毛利率柱形图。

步骤12：布局美化和调整。最终结果如下：

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