场景

假设你管理一家电子商务公司，需要分析产品销售、客户行为和市场趋势，以便制定策略和优化运营。

数据集

你将处理以下多个表：

1. 产品表 (Products)：

   产品 ID	产品名称	类别	单价	成本
   1	手机	电子产品	500	300
   2	笔记本电脑	电子产品	1000	600
   3	耳机	电子配件	100	40

2. 销售记录表 (Sales)：

   销售 ID	产品 ID	客户 ID	数量	销售日期	折扣
   1	1	101	2	2024-01-15	0
   2	2	102	1	2024-01-16	0.1
   3	1	103	1	2024-01-17	0.05
   4	3	101	3	2024-01-18	0

3. 客户表 (Customers)：

   客户 ID	客户名称	地区	注册日期
   101	Alice	北京	2023-05-01
   102	Bob	上海	2023-06-15
   103	Charlie	广州	2023-07-10

4. 广告支出表 (AdSpend)：

   广告 ID	广告渠道	日期	支出
   1	搜索引擎	2024-01-01	2000
   2	社交媒体	2024-01-01	1500
   3	电子邮件	2024-01-01	500

步骤

1. 导入数据：

   • 将所有表格导入 Power Pivot。

2. 建立关系：

   • 在“关系视图”中建立如下关系：
     • Sales[产品 ID] 与 Products[产品 ID]
     • Sales[客户 ID] 与 Customers[客户 ID]
     • AdSpend[日期] 与 Sales[销售日期]（虽然它们不是一一对应，但可以通过时间段进行分析）

3. 创建度量值：

   • 创建以下度量值：
     • 总销售额：

       Total Sales = SUMX(Sales, Sales[数量] * (1 - Sales[折扣]) * RELATED(Products[单价]))

     • 总成本：

       Total Cost = SUMX(Sales, Sales[数量] * RELATED(Products[成本]))

     • 利润：

       Profit = [Total Sales] - [Total Cost]

     • 广告投资回报率 (ROI)：

       ROI = DIVIDE([Total Sales] - SUM(AdSpend[支出]), SUM(AdSpend[支出]), 0)

4. 数据分析：

   • 创建数据透视表，以“广告渠道”为行，添加度量值“总销售额”、“利润”和“广告投资回报率”。
   • 创建切片器（Slicer）来筛选不同地区或日期范围的数据。

5. 可视化：

   • 根据数据透视表结果，插入图表（如柱状图、折线图）来展示各广告渠道的销售情况和 ROI。

结果

通过这种综合分析，你可以发现：

• 不同广告渠道的销售表现和盈利能力。
• 哪些地区的客户对特定产品的购买行为最活跃。
• 在特定时期内的销售趋势，以便及时调整广告预算和市场策略。

这种复杂的 Power Pivot 应用使你能够在多个维度上进行深入分析，帮助你制定数据驱动的商业决策，提高整体业务绩效。