使用DAX计算组分析辽宁各城市各年龄段人口占比的环比数据

我们想要分析一下辽宁省各地级市的人口年龄段数据，看看老龄化是个别城市的问题，还是全省的问题？

数据收集

辽宁省统计局网站上可以下载到2012年到2020年的辽宁省统计年鉴：

每年的年鉴中的4-6就是各城市的各年龄段数据：

我们把这些文件复制出来，重命名放到一个单独文件夹中：

使用Power Query合并这些数据：

调整好数据类型就可以加载了。

数据模型

我们要计算环比增长，就要用到年这一列，单独建一个表：

建立关系：

度量值编写：

各年龄段占比的度量值：

18岁以下占比 =
VAR OLD =
	SUM ( csv[18岁以下] )
VAR T =
	SUM ( csv[总人口] )
VAR RE =
	DIVIDE (
		OLD,
		T
	)
RETURN
	RE

其他几个度量值参照这个编写。

接下我们打开Tabilar Editor

Power BI Desktop虽然支持计算组，但没有提供计算组的编辑工具，所以我们要自己安装一个三方工具来编写计算组。

我们创建一个环比的计算组，然后在计算组中添加计算项：

DAX函数中SELECTEDMEASURE函数就是专为计算组设计的，我们可以通过这个函数，在前端交互中对添加到分析中的度量值，运行计算组中计算项中规定的运算。

VAR p =
    SELECTEDVALUE ( '年表'[年] )
VAR t =
    CALCULATETABLE (
        csv,
        FILTER (
            ALL ( '年表' ),
            '年表'[年] = p - 1
        )
    )
VAR e =
    CALCULATE (
        SELECTEDMEASURE (),
        t
    )
VAR re =
    DIVIDE (
        SELECTEDMEASURE (),
        e
    ) - 1
RETURN
    IF (
        e = 0,
        BLANK (),
        re
    )

这个计算项中，我们用SELECTEDVALUE来计算本年与上一年的选中的度量值的值。

计算本年度量值就用这个计算项：

计算上一年的度量值的值：

然后我们按这个按钮，同步到PBI：

我们来到Power BI Desktop中，看看我们添加的计算组：

相当于在模型中增加一个表，表中有两列一列是计算项的名称，一列是计算项排序。大家可以把这个想象成切片器，事实上也确实可以用作切片器，我们来做一个矩阵表，用我们之前设计的各个年龄段的人口占比的度量值：

计算组的计算项名称和各城市作为切片器，我们就可以方便地查看各城市各年龄段人口占比的近几年的变化：

通过上面的动图查看各城市的人口变化情况：

• 老龄人口（60岁以上人口）占比，各城市环比增长，所以人口老龄化在辽宁省不是哪一个城市的问题，是所有城市共同的问题。
• 18-35、35-60两个主要劳动力人口占比大部分城市都处于环比下降的情况。
• 18岁以下人口占比只有沈阳与大连近两年稍微上升，其余的城市都是环比下降。

当然我们也可以查看各城市人口占比的本年数据与上年数据：

如果我们对照沈阳市的这两张图，就能看到老龄化率是在不断升高，但是从每年6%的增速降到了1.8%。

以上就是我们从统计局网站获取数据，到实现人口占比增长率分析的过程。