用PowerBI做相关性分析，其实还有这个超级简单的方法

PowerBI星球 · 公众号 · · 2024-12-12 12:00

正文

相关性分析是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，在数据分析中被广泛应用，前面我们已经介绍了如何在PowerBI中计算相关系数的方法：

虽然DAX公式功能强大，但手动编写公式做数据分析，存在一定的学习门槛，尤其对于只听说过PowerBI但是还没有入门的人而言。幸运的是，PowerBI中提供了"快速度量值"，可以更简单地实现相关性分析。

快速度量值是一种预定义的度量值模板，允许用户通过图形界面快速生成复杂的计算逻辑，之前我们也介绍过它的用法：

对于相关性分析，快速度量值提供了一种无需编写公式即可计算相关系数的方式，打开快速度量值窗格，在数学运算中可以找到它：

下面仍然用前面计算相关系数的示例，来看看如何用快速度量值来计算。

选择相关系数后，分别将类别、自变量和因变量字段放进去：

然后自动生成一个度量值（自动生成度量值名称可根据需要重命名）：

通过这个度量值的写法，可以看出它其实和我第一次介绍计算相关系数时，用常规DAX方法逻辑一致，但这个快速度量值的写法明显更加臃肿。

从上面的公式也可以看出，这是很多年前设计的，一直没有更新，没有用更简单的LINESTX函数来计算。

不管怎么样，不理解这个写法也没有关系，有了这个度量值，直接用就可以了，它计算的相关系数与我们前面介绍的两种方法也是一致的：

当你需要计算相关系数时，不妨尝试一下这种方法~

使用PowerBI进行相关性分析，既可以选择灵活性高的DAX方法，也可以使用便捷的快速度量值。对于经验丰富的PowerBI高手，DAX是最佳选择； 而对于初学者或时间紧迫的项目，快速度量值则提供了更简单的解决方案。

快速度量值的优点是简单易用，无需编写公式，只需通过图形界面操作即可完成；并且节省时间，特别适合初学者或需要快速生成结果的场景。

虽有快速度量值有这些优点，但是灵活性不足，只能处理有限的预定义十来个计算逻辑，无法满足个性化的分析需求，所以如果你想用PowerBI做数据分析，DAX还是需要掌握的，你最终也会发现，它值得你投入精力去深入学习~