Power Pivot資料模型:資料表關聯性,壯大樞紐分析表

Excel Power Pivot通常會依照實務需求建立關聯性,整個資料模型架構好了之後,便能產生關聯式樞紐分析表。本文以傳票明細帳的科目部門分析為例介紹如何操作。

一、資料分析欄位

延續先前贊贊小屋相關文章,已經在Power Pivot匯入了ERP系統傳票明細帳,可是在實務上匯總分析的時候,除了系統本身報表之外,往往會有一些另外手工維護的分析欄位。例如截圖所示,依照部門名稱所定義的費用性質,依照科目名稱所定義的會科性質。

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二、Power Pivot資料表

同樣參考贊贊小屋相關文章,將上個步驟兩個不同的資料表或檔案匯入到Power Pivot,接著選擇【上方功能區】的【主資料夾】中最右邊的【圖表檢視】,可以參考一下圖示的說明,在這裡是準備建立資料模型的關聯性。

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三、資料模型方塊

進入資料模型的圖表檢視操作畫面,這個有點類似於建立SQL關聯資料庫時的視覺化輔助工具,每一個資料表呈現為一個方塊,方塊內是資料表的欄位。例如這裡的「2020傳票明細帳」,它的欄位非常多,可以將滑鼠游標移到邊框的位置,上下左右調整資料表方塊的大小。另外如果要移動資料表方塊的位置,可將滑鼠游標移動到資料表名稱的位置,例如游標停留在「2020傳票明細帳」上就可以拖曳移動方塊。

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四、資料表關聯性

在圖表檢視中,調整好了各個資料表的大小位置後,接著是建立資料模型的關聯性。在此很明顯是將科目名稱及部門名稱各自關聯起來,直接以滑鼠拖曳的方式將不同個資料表的相同名稱串連起來即可,表示這兩個欄位已經建立了報表之間的關聯性。

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五、確認關聯欄位

建立好了資料模型的關聯性之後,將滑鼠游標移到連線中間箭頭的位置,會有綠色框線顯示兩個資料表之間的關聯欄位。另外注意到這張截圖的顏色樣式跟文章其他步驟截圖不太一樣,這個是過了一段時間之後再做補充截圖,版本不同因此外觀樣式有些改變,不過在Power Pivot實質操作內容是一樣的。

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六、一對多資料關聯

沿續上個步驟,兩個資料表之間的關聯作用是以箭頭方向表示,例如截圖的箭頭方向是從「部門性質」資料表關聯到「2020傳票明細帳」資料表,而且是一對多的關係,「部門性質」是「1」,「2020傳票明細帳」是「多」,因此在「部門性質」那邊是有一個「1」的圖示,而在「2020傳票明細帳」有一個代表多的「*」字號圖示。如此對於資料表關聯特性有基本的認識之後,在實際進行資料模型分析的時候會有更具體的瞭解。

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七、建立樞紐分析表

整個資料模型建置好了之後,準備編製分析報告,上方功能區將【樞紐分析表】下拉,選擇最基本也是最常用的【樞紐分析表】。

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八、樞紐分析表位置

延續上個步驟會從Power Pivot回到Excel介面,會看到直接在Excel建立樞紐分析表同樣熟悉的視窗,只不過這裡的樞紐分析表資料來源是來自於先前步驟所建立的資料模型。

關於Excel如何直接建立樞紐分析表,有興趣可以參考贊贊小屋相關文章。

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九、關聯樞紐分析表

最終建立的樞紐分析表。主要的統計數字來自於傳票明細帳資料表的「借方金額」欄位,欄標籤及列標籤的分析欄位是「會科性質」及「費用性質」,則是來自於其他資料表的關聯欄位,如此應該能瞭解先前步驟建立關聯性的用意所在,這裡注意到如果是關聯性的樞紐分析表,在資料表上面會有一個小小的資料庫的圖標,例如截圖看到的「部門性質」及「會科性質」。

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Excel Power Pivot到Power BI

從本篇文章最終的樞紐分析表大致可以瞭解先前第六步驟所提到的一對多關係,亦即一個部門或者是一個會科會有很多筆的傳票資料,其實也正因為這個特性,才能夠進行樞紐分析。這個簡單直覺的一對多關係,便是SQL資料庫最常見的關聯式資料表概念。所以可以說當初微軟在開發Excel Power Pivot時已經把相當成熟的SQL資料庫技術配備到Excel裡面去,後來再發展成獨立的Power BI工具。

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