高颜值PowerBI模板介绍
博主原创PowerBI行业通用模板，涵盖了产品、客户、区域、趋势及对比分析,多指标、多维度自定义筛选。DashBoard链接：https://notjustbi.netlify.app/posts/PowerBITemplate，可以在浏览器中打开直接体验。模板中所有数据均为随机生成。
概览
首页概览主要用于展示关键KPI指标：注册用户数、交易金额、订单数、单均金额。
左上卡片图展示关键指标值及按月趋势，可筛选卡片图关联其他控件指标
左下展示各会员等级、产品大类、大洲的所选KPI指标
右侧主体区域为所选KPI指标国家分布情况，悬浮工具提示可查看具体国家情况
右下方为到日的所选KPI指标趋势
产品
产品页面左侧上方为关键指标筛选区域，可筛选KPI及时间维度；
左侧中部及下方展示了各个产品大类所选指标的累计值及趋势
右侧为TAB区，可选多种产品相关分析：波士顿象限、分解树、关联分析、交叉分析、帕累托分析及产品日历
波士顿象限
波士顿象限根据用户数及单均所选参数（默认为中位数)，将产品子类分为四个象限：用户(多/少)，单均(高/低)，基于产品的不同特征可以帮助企业制定不同的产品战略。
产品分解树
对各产品关键指标进行分解，可以基于分解树快速定位问题产品的来源
关联分析
关联分析是一种强大的工具，可以帮助我们从数据中发现隐藏的价值。关联分析页面可以筛选出购买A类产品的客户中在指定的支持度、置信度、提升度的情况下有多少购买了B类产品 ，通过发现隐藏的关联关系，可以进行产品推荐，提高决策的准确性。
交叉分析
交叉分析用于分析各个产品大类之间的用户交叉情况，发现用户与产品之间的关系。这种分析方法可以帮助我们更好地了解用户的行为习惯和需求，从而做出更有效的产品决策。
帕累托分析
产品帕累托分析是指根据帕累托法则，将产品的各种属性或指标按照重要性进行排序，并将其分为20%的重要因素和80%的次要因素。这种分析方法可以帮助我们快速识别产品中最重要的因素，从而进行重点优化。模板中将20%与80%作为可选参数，基于可选参数将产品分为ABC三类，提高了分析的灵活度。
产品日历
产品日历用于察看各个产品的上线、下线时间，用于进行辅助分析
客户
客户分析左上区域为客户相关的四个关键指标卡片图，可通过点击对应卡片图来切换对应关键指标
左下区域为对关键指标的指定维度趋势分解
右侧区域为Tab分析区：分解树，RFM与用户画像
分解树
分解树用于将关键指标在用户相关维度进行维度分解
RMF
RFM客户分析是根据客户的最近一次交易日期（Recency）、交易频率（Frequency）和交易金额（Monetary）三个维度，对客户进行分类和评估的一种方法。模板将RFM参数化，支持调整RFM权重来实现高度自定义的客户分群
用户画像
用户画像页面提供了多种用户维度的筛选，可以导出目标客群的数据
区域
区域分析左侧为散点图，展示各个国家历史指标趋势
右侧为形状地图，展示各个国家区域分布
趋势
趋势分析按渠道、产品及区域维度进行划分，对出现连续增长或连续下跌的渠道做出预警
对比
对比分析支持筛选出两个不同的群体进行指标及趋势的对比
字典
字典页面给出了报表中出现的所有维度的字段说明
源文件获取
本模板源文件已发至B站工房 “不止BI”