Power BI + Python:商品可视化建模一步到位
- 2026-02-10 04:16:56
Power BI + Python:商品可视化建模一步到位
昨天我们用 Power BI + Python 做了 战略目标表拆解，今天我们就来实战一篇：从 Python 生成商品表 → Power BI 建模 → 多维可视化分析。
这套方法特别适合： ✔ 想做供应链数据建模 ✔ 想练习 Power BI 全流程 ✔ 想生成模拟数据做 Dashboard 的同学！
🧩1. 用 Python 设计商品表结构（核心逻辑拆解）
在 Python 中，我们先定义了一个产品池，总共 12 个商品，并且给它们分品类
分类用 product_type 作为变量存储。
📌产品 ID 生成逻辑（超关键！）
我们用下面的格式：
例如：P001、P002、P010…
非常适合做维度表的主键！
📌产品名称
这样你的产品名称 = 产品 + 编号 示例：产品_P003
最终我们得到三大基础字段：
字段含义Product_id产品唯一识别码Product_name产品名称Product_type产品分类
Power BI 数据视图如下图，结构清晰，维度合理 👇 （附图）
📆2. 商品上市年份、价格、销量、毛利设计（随机但有逻辑）
为了让数据更真实，我们用 numpy.random 给每个商品随机生成上市年份：
上市年份 = np.random.randint(2016, 2025)
📌价格、销量、毛利的行业逻辑
我们用 if-elif-else 做了三类药品的价格模型
🔗3. 在 Power BI 中建立商品表与业务表的关联
接下来，将商品表加载 Power BI，并与：
采购表
生产表
营销表
销售预测表
进行关联。
✔ 关键关系：Product_id
商品表（维度） 👇 预测表（事实）
这样做的好处：
支持按“产品类型”“上市年份”等维度切片
可以从战略目标 → 商品维度 → 预测层深度联动
分析逻辑更加商业化而非纯数据化
如下图，Product_id 一连，各表全通
📊4. 最终可视化：多维筛选 + 战略预测对比
在可视化端，我们：
✔ 添加商品类型 / 上市年份 切片器 ✔ 加入战略目标收入对比 ✔ 显示预测销量、预测收入 ✔ 结合商品维度做多角度决策分析
一个 从商品 → 预测 → 战略 的完整分析链路就搭建好了！
#PowerBI #数据可视化 #数据分析 #excel #预算
这套方法特别适合： ✔ 想做供应链数据建模 ✔ 想练习 Power BI 全流程 ✔ 想生成模拟数据做 Dashboard 的同学！
🧩1. 用 Python 设计商品表结构（核心逻辑拆解）
在 Python 中，我们先定义了一个产品池，总共 12 个商品，并且给它们分品类
分类用 product_type 作为变量存储。
📌产品 ID 生成逻辑（超关键！）
我们用下面的格式：
例如：P001、P002、P010…
非常适合做维度表的主键！
📌产品名称
这样你的产品名称 = 产品 + 编号 示例：产品_P003
最终我们得到三大基础字段：
字段含义Product_id产品唯一识别码Product_name产品名称Product_type产品分类
Power BI 数据视图如下图，结构清晰，维度合理 👇 （附图）
📆2. 商品上市年份、价格、销量、毛利设计（随机但有逻辑）
为了让数据更真实，我们用 numpy.random 给每个商品随机生成上市年份：
上市年份 = np.random.randint(2016, 2025)
📌价格、销量、毛利的行业逻辑
我们用 if-elif-else 做了三类药品的价格模型
🔗3. 在 Power BI 中建立商品表与业务表的关联
接下来，将商品表加载 Power BI，并与：
采购表
生产表
营销表
销售预测表
进行关联。
✔ 关键关系：Product_id
商品表（维度） 👇 预测表（事实）
这样做的好处：
支持按“产品类型”“上市年份”等维度切片
可以从战略目标 → 商品维度 → 预测层深度联动
分析逻辑更加商业化而非纯数据化
如下图，Product_id 一连，各表全通
📊4. 最终可视化：多维筛选 + 战略预测对比
在可视化端，我们：
✔ 添加商品类型 / 上市年份 切片器 ✔ 加入战略目标收入对比 ✔ 显示预测销量、预测收入 ✔ 结合商品维度做多角度决策分析
一个 从商品 → 预测 → 战略 的完整分析链路就搭建好了！
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