在商业智能与数据分析领域，矩阵分析作为一类核心分析手段，在各类型分析项目中均有广泛的应用。其涵盖了波士顿矩阵、通用矩阵、安索夫矩阵等众多模型。基本原理在于，通过两个维度的分类组合，形成四分类或九分类的图形分析工具。尽管这种双维度的方法能直观地展现数据，但有时也面临信息表达不够全面的挑战。
今日我们将深入探讨如何在PowerBI中实现矩阵分析。借助DAX语句的灵活性，我们可以自由调整参数字段，随心所欲地调整图形。此种效果的操作逻辑并不复杂，下面我们将逐步展开讲解实现过程。
让我们从一组订单数据开始介绍。由于Python在后台持续产生最新数据，这使得我们的演示变得有趣而富有现实意义。这里我们以品牌的金额环比变化和品牌金额整体占比为两个维度来展开说明。在实际情况下，如果有条件，我们更倾向于使用品牌整体的同比数据和在行业中的占比。
针对这两个度量值，我们首先在DAX中编写相应的计算语句。
接着，我们插入散点图，将这两个度量值分别作为横纵坐标轴。经过一番颜色和标签的设置后，我们得到初步的图形效果。
为了达到更理想的展示效果，我们需要进一步优化。具体来说，我们需要添加两条分隔线来划分四个象限。这可以通过在分析菜单中添加自定义的横线和纵线来实现。为了实现线条位置的自由控制，我们将这两条线设置为参数选项，并通过自定义线条的方式加载到图形中。
随后，为了更清晰地区分不同的分类，我们需要为不同象限设置不同的颜色。这同样需要结合自定义线条的动态变化来实现。我们新建一个颜色度量值，并将其应用到散点图的颜色设置中。
至此，我们的主要工作已完成。只需再添加几个筛选器，就可以更加灵活地控制线条位置和其他参数了。
值得注意的是，我们这里采用的是二分类方法，将数据划分为四个象限。同样的方法也可以应用于更复杂的九分类分析中，只需再增加两条分隔线并相应地调整颜色度量值即可。
总结
本文介绍了在PowerBI中如何实现矩阵分析以及如何通过DAX语句的灵活性进行自定义调整。还提到了其他一些与数据分析相关的主题如PowerBI_RFM客户关系模型、饼图、圈图、旭日图等工具的使用方法。
希望这些内容能对您的数据分析工作有所帮助。