本文來自星友Beau的分享，在進行數據指標的展現時，對關鍵的少數單獨展示，而對剩余的大多數折疊為其他項，是一個很常用的做法。Beau同學通過一個日常的辦公場景，詳細介紹了PowerBI實現的步驟，值得大家借鑒。
KPI指標動態展示之TOPN及其他
作者：Beau
一、背景故事
2020年第一天上班，B同學還沉浸在跨年的喜悅中，坐在工位上，喝了一口枸杞養生茶，隨即打開了電腦，郵箱提醒老板發來一封郵件，頓時心頭一緊，不會有重要工作吧，趕緊點開郵件，看着看着，眉頭漸舒，原來老板讓他對19年所有客戶的銷售做排名展示，以了解公司頭部客戶去年銷售表現，具體要求為：
1.TOPN中的N值動態可選。
2.除了TOPN中的客戶，其余客戶銷售歸為“其他”組顯示。
3.顯示TOPN和"其他"組的銷售占比情況。
B同學此時心中竊喜，這需求貌似在網上看到過現成解決方案，那就簡單了，打開度娘，照葫蘆畫瓢，不到半個小時，B同學就搞定把郵件發出。在釘釘上和同事聊了幾句，剛拿起茶杯，郵箱提醒老板郵件又來了，是不是被我的效率震驚了？趕緊點開郵件，郵件大意如下：
1.對完成速度和質量表示認可。
2.對內容有了新的要求：
*對於TOPN客戶，不要匯總在一起，要看到客戶明細。
*對於KPI指標要實現動態切換，比如銷售額，銷量，利潤等。
3.中午十二點前要給到老板。
B同學此時的心情悲喜交加，新訴求看起來簡單，但是對於之前沒有過類似實操經驗的B同學來說，難度頗大，度娘這次也不好使了，看了一下時間，離十二點還有三個小時，燒香拜佛已然來不及，求人不如求己，B同學放下茶杯，扶了扶眼鏡，帶上耳塞，點開PBI，開干......
二、制作步驟
1.模型概覽
四個維度表（地區，客戶，產品，日期）與一個事實表（訂單）分別建立一對多的單向篩選關系。其余是三個自建的輔助表以及一個存放度量值的表。
2.構造輔助表
根據老板的訴求，要實現對TOPN的客戶明細顯示以及KPI指標的切換，那么這里需要建立三個輔助表，具體如下：
參數N（范圍1-50）
KPI類別表（便於實現KPI動態切換）
KPI類別表 =
SELECTCOLUMNS (
{ ("銷售額", "1" ),( "銷量", "2" ),( "利潤額","3" ), ( "利潤率", "4" )},
"KPI", [Value1], "orderby", [Value2])TOPN參數表（包含所有客戶姓名+其他，便於后續動態展示）
TOPN參數表 =
VAR customer =
SELECTCOLUMNS ( VALUES ( '客戶'[客戶名稱] ), "TOPN參數", [客戶名稱] )
VAR others = { "其他"}
RETURN UNION ( custrom, others )這個輔助表的建立很重要，是在后續可視化中將客戶組與“其他“組同時展示的關鍵。
3.建立度量值
涼菜上完了，硬菜馬上端上桌，需要建立的具體度量值如下所示。
先嘮叨幾句，對於度量值要做好歸類整理和規范命名工作，否則后期度量多了之后你真的會懵逼（關於度量值的歸類整理可參考：利用這3個步驟，輕松管理你的度量值）
簡單的基礎度量就不在花時間贅述了，下面重點對核心度量進行解釋說明。
base.kpi.auto=
VAR kpiname = SELECTEDVALUE ( 'KPI類別表'[KPI] )
RETURN
SWITCH ( kpiname,
"銷售額", [base.salse],
"銷量", [base.volume],
"利潤額", [base.Profit],
"利潤率", [base.Profit%]
)度量本身不難，作用為實現對KPI的動態切換。
rank.kpi=
CALCULATE (
[base.kpi.auto],
TREATAS (VALUES ( 'TOPN參數表'[TOPN參數] ), '客戶'[客戶名稱] ))看着也很簡單吧，但很重要，我們從模型關系圖中可以看到在這里B同學並沒有將TOPN參數表與任何表建立關系，那么該如何實現利用TOPN參數表的字段對KPI指標進行篩選呢？這里我們用到了TREATAS函數，通過共有字段[客戶名稱]建立虛擬關系連接兩表，這也是一種無侵入式的設計思路。
rank.rank=RANKX ( ALL ( 'TOPN參數表'[TOPN參數] ), [rank.kpi] )有了rank.kpi度量，那么接下來就是自然的對此度量進行排名。
如果前面介紹的幾個度量可以稱之為后台度量或基礎度量，那么后面我們要介紹的度量便可以稱為前端度量或展示度量。
先上效果圖：
對上圖進行簡單分析，有三個列字段，TOPN即之前建立的輔助表TOPN參數表，KPI即為核心指標，還有對KPI排名的RANK。
接下來重點講一下KPI以及RANK度量值的構建
KPI度量值
view.topn&others=
VAR top_category = SELECTEDVALUE ( 'TOPN參數表'[TOPN參數] )
VAR N = TOPN ( [參數N 值], VALUES ( '客戶'[客戶名稱] ), [base.kpi.auto] )
RETURN
SWITCH ( TRUE(),
[rank.rank] <= [參數N 值],[rank.kpi],
top_category = "其他", CALCULATE ([base.kpi.auto], EXCEPT ( ALLSELECTED ( '客戶'[客戶名稱] ), N ) )
)整體思路是將參數N值和[rank.rank]進行對比，小於等於時顯示[rank.kpi]，其次當'TOPN參數表'[TOPN參數]=“其他”時，顯示除TOPN值以外的客戶匯總值，要重點注意函數EXCEPT在這里的使用邏輯，這里作為獲取差集來使用。
RANK度量值
view.rank=
VAR top_category= SELECTEDVALUE ( 'TOPN參數表'[TOPN參數] )
RETURN
SWITCH (
TRUE(),
HASONEVALUE ( 'TOPN參數表'[TOPN參數] ) && [view.topn&others] <> 0 && [rank.rank] <= [參數N 值], [rank.rank],
HASONEVALUE ( 'TOPN參數表'[TOPN參數] ) && [view.topn&others] <> 0 && top_category = "其他", 51 )回到效果圖，能看出對於RANK字段，我們實現了客戶KPI的降序排列，同時也將“其他”放在表格底部且不存在RANK值，大家這里會發現要實現這樣的效果，通過構建輔助表的常規方式也許可以實現，但是非常復雜，這里B同學采用了曲線救國的方法，我們給到“其他”一個很大的RANK數字，同時將這個數字顏色設置成與底色一致，那么就變相的實現了隱藏RANK值的目的。上面度量中的RANK值設置為51就是出於這個目的。
4.制作可視化
做完上面的工作，時間已到了十一點半，B同學長舒了一口氣，還好，核心工作已經完成，下面就剩可視化的展現。
老板要求看到累計占比，首先想到的就是折線和簇狀柱形圖，加切片器，調位置，上配色。一氣呵成，最終效果如下圖所示：
這時鬧鍾響了，還剩最后五分鍾，上傳，發送，B同學終於趕在12點前將郵件發出。
對着電腦屏幕，B同學陷入了沉思，切片維度能否加入年，季，月？對於TOPN客戶能否進行ABC分析？能否將客戶維度擴展到其他維度？是否應該第一次交差就做仔細思考而不是敷衍了事？茶雖已涼，心卻很熱，B同學發現能做的還有很多，這僅僅是開始......
三、寫在最后
通過本文希望能讓大家對（TOPN明細+其他）及KPI指標動態展示有較完整且清晰的了解。
文章有干貨也有情懷，在職場中的小伙伴們，是否從B同學的身上依稀看到了當年的自己，希望大家都能在新的一年中，發現關於自己更多未知的可能。
本人能力有限，文中如有不當之處，請各位小伙伴給予批評指正。
最后感謝@佐羅老師的數據源，感謝@采悟老師和@天行老師的不吝指導，他們不間斷高質量的輸出，使我受益良多，站在巨人的肩膀上，會讓我看的更遠。
PS:仔細看，圖中有亮點，源文件中有更多驚喜哦！