fbpx

Jak zrobić klasyczny wykres słupkowy w Excelu, a jak w Power BI?

23.01.2024 | Analizy sprzedaży, Power BI, Relacje, Wykresy

Najprościej mówiąc Power BI to narzędzie służące do raportowania. Bardzo popularne i potężne narzędzie. 

Zakładam, że prędzej czy później Wasze – Twoje i Power BI – ścieżki się zejdą, zatem za pomocą tego artykułu, chciałam zacząć wprowadzać Cię w świat Power BI. Potraktuj więc ten artykuł jako wprowadzenie do wprowadzenia do Power BI 😊. Zakładam, że do taj pory nie miała(e)ś doświadczenia z tym narzędziem, natomiast miała(e)ś jakiekolwiek z Excelem. 

 

Na pierwszy ogień wybrałam wykres słupkowy. Jest on bowiem często używany i bardzo intuicyjny. Przypomnę Ci najpierw jak go zrobić w Excelu, a następnie w Power BI. 

Dane do wykresu postanowiłam trochę utrudnić, żeby porównanie miało większy sens. Zobacz: 

1. Cel zadania: wykres sprzedaży po klientach

Będziemy chcieli stworzyć wykres sprzedaży po klientach (słupkowy). Czyli coś takiego: 

WYNIK

Klasyczny wykres słupkowy (nazwy klientów są czasem dość długie i na zwykłym wykresie kolumnowym mogłyby być wyświetlane pod kątem, co utrudniałoby odczytywanie ich), bez linii siatki, z etykietami danych. Aby ułatwić wyciąganie wniosków z tego wykresu – chcemy, aby dane na nim były sortowane malejąco według wielkości sprzedaży klienta (od największego do najmniejszego). 

 

2. Dane do wykresu słupkowego w Excelu 

Aby stworzyć powyższy wykres, potrzebujemy informacji o łącznej sprzedaży danego klienta. W naszym przypadku dane wyglądają nieco inaczej. Dysponujemy bowiem dwiema tabelami: 

  1. Tabelą z poszczególnymi transakcjami, zawierającą jedynie id klienta, a nie jego nazwę 
  2. Tabelą słownikową z przypisaniem id klienta do jego nazwy. 

W Excelu wygląda to tak: 

Tabela z transakcjami: 

Tabela transakcyjna

Tabela z przypisaniem id do nazwy klienta: 

Tabela słownik

Obie tabele są obiektami Tabela, a nie zwykłymi zakresami danych. Nazywają się odpowiednio: tbDane, tbKlienci. 

Ponieważ na wykresie chcemy wyświetlić nazwy klientów, a niech ich id, zdecydowanie czeka nas pewna praca przygotowawcza, zanim stworzymy wykres. I to zarówno w Excelu, jak i w Power BI. 

 

3. Tworzenie klasycznego wykresu słupkowego w Excelu 

Jak już wcześniej wspomniałam, wykres słupkowy potrzebuje sumarycznych danych sprzedażowych klientów, a nie pojedynczych transakcji. Musimy zatem podsumować wartości wszystkich transakcji dla każdego klienta. 

Potrzebujemy listy wszystkich klientów, którzy u nas kupili. Na potrzeby tego ćwiczenia użyjemy słownika klientów, czyli tabeli tbKlienci i dorobimy do niej kolumnę z podsumowaniem sprzedaży dla klientów, a następnie potraktujemy to jako źródło do naszego wykresu. 

W komórce D6 wpiszę więc następującą formułę: 

=SUMA.WARUNKÓW(tbDane[Wartość sprzedaży];tbDane[Klient_ID];[@[ID_Klient]]) 

Ponieważ formuła opiera się na tabelach, znajdują się w niej odwołania strukturalne, a nie odwołania do komórek. Jeśli Cię to wkurza, śmiało użyj klasycznych odwołań do komórek 😉. 

Dodatkowo polecam posortować malejąco tabelę tbKlienci według tej nowej kolumny. 

Efekt tego jest następujący (+ zmieniłam od razu nazwę kolumny): 

Przygotowane dane w Excelu

Teraz wystarczy już tylko stworzyć wykres. Będziemy go tworzyć na drugiej i trzeciej kolumnie tabeli (nazwa klienta i wartość sprzedaży): 

  1. Zaznacz drugą i trzecią kolumnę tabeli 
  2. Wstawianie/ Wykres kolumnowy lub słupkowy i wybierz pierwszy możliwy wykres słupkowy 2D 

To, co otrzymamy, nie będzie jeszcze tym, co tygryski lubią najbardziej. Czeka nas bowiem trochę dostosowań 😉. Zobacz, co jest na razie: 

Wykres słupkowy do dostosowania

 

FORMATOWANIE WYKRESU SŁUPKOWEGO W EXCELU 

  1. Z pewnością warto dostosować rozmiar wykresu, gdyż nie pokazuje on wszystkich nazw klientów. 
  2. Warto dostosować tytuł, gdyż samo słowo „Wartość” jest średnioinformacyjne 😉 
  3. Usunęłabym linie siatki i oś poziomą: kliknij w plus obok wykresu i odznacz te opcje:

Dostosowywanie elementów wykresu

4. Dodałabym etykiety danych (patrz rysunek wyżej)

5. Odwróciłabym kategorie osi pionowej (zobacz, że klient z najwyższą sprzedażą jest teraz na samym dole wykresu, a ja go chcę na samej górze): aby to zrobić, zaznacz oś pionową i użyj skrótu Ctrl + 1. W okienku ustawień zaznacz opcję Kategorie w kolejności odwrotnej: 

Kategorie w kolejności odwrotnej

 

I to z grubsza tyle. Można jeszcze dopieścić etykiety i nie wyświetlać im miejsc dziesiętnych. Jak uważasz (ja jestem na nie uczulona 😉). Efekt jest taki: 

WYNIK

I to tyle jeśli chodzi o Excela. Lecimy do Power BI ! 

 

4. Tworzenie wykresu słupkowego w Power BI 

W Power BI sytuacja wygląda nieco inaczej. Dane do wykresu również trzeba oczywiście podać, jednak najpierw należy je pobrać. Za pobieranie danych do Power BI odpowiedzialne jest Power Query. Pobierzemy oczywiście takie same dwie tabele, jak w rozwiązaniu w Excelu. 

Natomiast, aby przyporządkować nazwę klienta na podstawie jego id, użyjemy relacji między tymi dwiema tabelami, a nie funkcji. 

Zobaczmy, jak to zrobić od początku. 

 

1. POBIERANIE DANYCH DO POWER BI ZA POMOCĄ POWER QUERY 

W Power BI idziemy do menu Narzędzia główne → Pobierz dane → Skoroszyt programu Excel. 

Wskazujemy plik, w którym znajdują się nasze dane: u mnie jest to Dane Excel PBI.xlsx. 

Pojawi się Nawigator, w którym wybieranym dane do importu, czyli w naszym wypadku obie tabele z danymi: 

Nawigator w Power Query

Klikamy Przekształć dane. Skieruje nas to do edytora Power Query, gdzie możemy sprawdzić, czy wszystkie dane się poprawnie zaimportowały i dokonać ewentualnych zmian. U nas wszystko jest OK, w Power Query wygląda to tak: 

Edytor Power Query

Jedziemy zatem dalej, a więc śmiało można klikać Narzędzia główne/ Zamknij i zastosuj. 

2. TWORZENIE RELACJI MIĘDZY TABELAMI W POWER BI 

Dane pobrane, zatem przyszedł czas na stworzenie relacji między zaimportowanymi tabelami. Tabele te „łączą się” po id klienta. Pole to występuje bowiem w obu tabelach (nie musi się identycznie nazywać – wystarczy, aby zawierało odpowiadające dane). Przekładając to na język Excela – to właśnie po id klienta pisalibyśmy funkcję WYSZUKAJ.PIONOWO 😉. 

Do widoku relacji wchodzimy, klikając ikonkę relacji na lewej belce głównego okna: 

Ikona widoku relacji

W widoku tym widzimy obie nasze tabele, między którymi w sposób automatyczny została wykryta relacja (po najechaniu myszką na tę relację, podświetlą się pola, po których tworzona jest relacja):

Relacje między tabelami

Gdyby nie stało się to automatycznie, należałoby chwycić pole np. Klient_ID z tabeli tbDane i metodą drag-and-drop upuścić je na pole ID_Klient w tabeli tbKlienci. 

3. TWORZENIE MIARY ŁĄCZNEJ WARTOŚCI SPRZEDAŻY W POWER BI 

Z takimi danymi, jakie mamy obecnie, byłaby techniczna możliwość stworzenia wizualizacji, jaką jest wykres słupkowy. Byłoby to bardzo podobne do tabeli przestawnej. 

Jednak my wykonamy jeszcze jeden krok, czyli stworzymy miarę podsumowującą sprzedaż. Jest to odpowiednik tego, co w Excelu robiliśmy poprzez funkcję SUMA.WARUNKÓW – podsumowujemy sprzedaż, agregujemy ją. 

Jeśli w Excelu coś obliczasz, tworzysz do tego formułę 😉. Tworząc miarę, też napiszemy formułę, jednak będzie korzystała ona z innego języka niż Excel. Jest to język DAX (Data Analysis eXpressions). 

Generalnie zasada jest taka: jeśli coś obliczasz w Power BI – tworzysz do tego miarę 

Aby stworzyć miarę, przejdźmy do widoku raportu: 

Ikona widoku raportu

Miary żyją w tabelach, zatem to właśnie w tabeli stworzymy naszą miarę (dobrą praktyką jest tworzenie osobnej tabeli dla wszystkich miar). 

Po prawej stronie, w okienku Dane, kliknij więc prawym przyciskiem myszki na tabelę, w której miara będzie żyła i wybierz Nowa miara. Pojawi się wtedy pasek formuły, w którym wpiszmy następującą formułę (tekst przed znakiem równości to nazwa miary): 

Wartość sprzedaży = SUM(tbDane[Wartość sprzedaży]) 

… i zatwierdź ją Enterem. 

Tadam! Miara utworzona. Teraz tę miarę możemy już wykorzystywać w wizualizacjach: w naszym przypadku będzie to wykres słupkowy. 

4. TWORZENIE WIZUALIZACJI W POWER BI: WYKRES SŁUPKOWY 

Aby utworzyć wykres słupkowy, wybierz jego ikonkę z okienka Wizualizacje: 

Ikona wykresu słupkowego

Na razie wizualizacja jest pusta, zatem będziemy ją teraz zapełniać danymi. Interesuje nas pole Klient_nazwa z tabeli tbKlienci oraz przed chwilą utworzona miara Wartość sprzedaży. W naszej sytuacji wystarczy zaznaczyć ptaszka obok tych pól i same wskoczą one w odpowiednie miejsce wykresu. 

To zaznaczamy w okienku Dane: 

Wybór danych do wykresu

A tak, po poszerzeniu wizualizacji, wygląda nasz wykres: 

Wykres słupkowy v.1.

W sumie to wykres mógłby nawet taki zostać. Zobacz, że Power BI sam posortował dane od najlepszej sprzedaży! No wielkie WOW! Excel tak mądry nie jest i trzeba mu palcem pokazać 😉. 

5. FORMATOWANIE WYKRESU SŁUPKOWEGO W POWER BI 

Mimo wszystko ja bym trochę sformatowała ten wykres. Zasada formatowania wizualizacji (u nas jest to wykres słupkowy) jest taka, że należy zaznaczyć wizualizację i w okienku Wizualizacje kliknąć ikonkę Sformatuj element wizualny. Potem to już jak w Excelu – szukamy na liście elementu, który chcemy sformatować i odpowiedniej opcji. Bułka z masłem 😉. 

Dla naszego wykres dokonałabym następujących zmian: 

  1. Dodałabym etykiety danych 

Dodawanie etykiet danych

2. Usunęłabym tytuły obu osi i etykiety osi poziomej: 

Dostosowywanie osi poziomej x

I wynik mamy taki (odpowiednio dostosuj wielkość wizualizacji): 

WYNIK wykres słupkowy w Power BI

 

Wow! To chyba najdłuższy artykuł, jaki kiedykolwiek napisałam 😊. Ale ma dużo obrazków, więc znośnie 😂. Mam nadzieję, że dzięki niemu wiesz już jak stworzyć prosty wykres słupkowy w Power BI 😉. 


Plik do pobrania:

https://malinowyexcel.pl/wp-content/uploads/2024/01/MalinowyExcel-20240116-Wykres-Excel-vs-PBI-YT.xlsx

 

I film na Youtubie, gdzie pokazuję powyższe rozwiązanie:

 

 

 

Chcesz nauczyć się efektywnie analizować dane i tworzyć czytlene raporty? Zapisz się na listę zainteresowanych kursem Power BI od podstaw! Podczas oczekiwania na kurs będę Ci wysyłała informacje, ciekawostki i excelowe triki. Bezpłatnie! 

Pomogłam Ci? Postaw mi wirtualną kawę! →

Przeczytaj podobne wpisy

Kategorie

0 Comments

Submit a Comment

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *