杜邦分析法（DuPont analysis）是一種分析企業(yè)財務狀況的方法，得名于美國杜邦公司。該方法可以應用于銷售業(yè)績分析。如下圖模擬杜邦分析圖對門店零售業(yè)務的業(yè)績進行分解（參考：黃成明老師的《數(shù)據(jù)化管理》）

同一層級的指標相乘即可得到上一層級的數(shù)據(jù)。這種分析方法有助于快速定位到門店的可提升點，指導工作方向，進而提升門店業(yè)績。

1.提升成交率有助于提升成交筆數(shù)，從而提升業(yè)績；

2.提升平均零售價或銷售折扣，有助于提升件單價，從而提升業(yè)績；

3.提升客單量有助于提升客單價，從而提升業(yè)績。

我在《Power BI商業(yè)數(shù)據(jù)分析項目實戰(zhàn)》這本書中，使用參數(shù)功能做了一個動態(tài)杜邦分析模型，可以動態(tài)改變相應指標，觀察業(yè)績變化狀況，如下圖所示。

微軟Power BI圖表市場近期推出了一個大殺器-ValQ，可以更加簡潔有效的實現(xiàn)該模型。我們首先看看該方法展示效果。

我們可以動態(tài)調(diào)整各個指標，觀察業(yè)績的變化情況。該圖表有豐富的顯示細節(jié)：

1.展示某個指標的變化會對關(guān)聯(lián)指標產(chǎn)生什么樣的影響，如下圖客流提升5%，會對成交筆數(shù)有5%的影響，進而對業(yè)績產(chǎn)生影響。

2.可以顯示影響的方向，左側(cè)為綠色邊框時意味這該影響為正向影響，紅色為負向。

3.左上角羅列出了所有變化因子，可以集中查看。當某個影響因子不需要時，直接點刪除即可，也可點擊"Reset all"還原為默認數(shù)據(jù)。

那么，如何實現(xiàn)？

1.將自定義圖表ValQ加載到Power BI中，選擇需要的數(shù)據(jù)到Value字段，激活該圖表。

2.選擇Creat a New Model from scratch進行創(chuàng)建。

3.通過不斷點擊下圖紅框處的加號，生成不同層級的節(jié)點，并點擊加號旁邊的修改按鈕，對節(jié)點名稱進行修改。

生成的節(jié)點網(wǎng)絡如下圖

4.對節(jié)點之間的數(shù)學關(guān)系進行定義

（1）業(yè)績的數(shù)據(jù)來源于成交筆數(shù)*客單價，因此計算方法如圖設置。成交筆數(shù)、客單價、件單價設置方法相同。

（2）客流數(shù)量、成交率、零售價、銷售折扣、客單量是最底層指標，指標的數(shù)據(jù)可以來源于指定數(shù)據(jù)源，也可以手工自定義一個。

如果是指定數(shù)據(jù)源，選擇data source

如果是手工隨機自定義，選擇Manual

5.對格式進行修改

（1）小數(shù)位數(shù)的保留

銷售折扣比方保留兩位小數(shù)，在Display進行設置

（2）增加前綴后綴

業(yè)績后要增加一個“元”字，在Display設置

（3）數(shù)據(jù)按百分比顯示

如圖增加一個數(shù)據(jù)后綴，做一個假百分比。

這樣實際成交率其實是個整數(shù)，比方顯示50%，其實背后的值是50，不是0.5，那么為什么成交筆數(shù)的計算結(jié)果是正確的？

是因為成交筆數(shù)的計算并不是直接兩個相乘，而是使用了公式，如圖

公式中的3,4指的是指標編號，該編號并非手動輸入，而是使用@符號自動彈出。

經(jīng)過以上設置，再對格式進行美化之后，我們就得到了想要的結(jié)果。