Power BI 如何从众多的指标发现问题？

指标多是常态，以零售业为例，业绩相关的指标有达成率、增长率，和人相关的有进店率、客流数、成交率、连带率（客单量）、客单价，和货相关的有销售折扣、库存周转天数、售罄率、品类销存占比、齐码率等等。

如何从众多的指标发现异常？前文《Power BI解决多指标批量展示问题：字段参数、计算组以及手工表》介绍了多指标排名展示的方法，即对所有指标进行排名，排名靠后和靠前的指标设置不同颜色，以便识别异常。本文介绍另一种方法：通过位置识别异常。

下图反映了不同门店若干指标的排名状态，越靠左排名越高，靠右则表示落后。以台州市幸福路店为例，销售折扣排名相对落后，折扣会影响到客单价的水平，进而影响业绩。每个门店的优劣势一览无余。

这种可视化效果在Power BI使用SVG一个度量值生成，完整度量值如下，把度量值标记为图像URL，放入矩阵使用。

为使得指标纵向排列，需要将”值切换到行“进行勾选。

以上是基础版，也可以为圆圈加上排名标签或者直接显示指标值。

这个思路还可以进一步深化，将图表做出一种烤串造型，每个指标均显示所有店铺，对当前店铺红色突出显示，越靠右表示指标值越高。

这种做法的好处是不仅看到排名，还可以看到整体分布，以业绩为例，可以看到右方有2家店铺业绩远远甩开别的店铺，衢州市上街店是其中之一，并且红线在最右边，排名第一。

还可以换一种展示方式，横向查看：

本文通过排名的位置变化、实际值的位置变化，可以实现对门店所有指标进行体检，一眼发现问题所在。本文的方法使用Power BI内置表格或矩阵即可实现，不需要第三方视觉对象。