教學課程：使用 Power BI 範例建立分解樹狀結構

適用於： Power BI Desktop Power BI 服務

在本教學課程中，您會從內建 Power BI 範例語意模型開始，並使用分解樹狀結構建立報表。分解樹是一種互動式視覺效果，用於探索和進行根本原因分析。

分解樹也是一種人工智慧（AI）視覺化。您可以要求它根據特定條件尋找下一個類別或維度，以向下切入。如需詳細資訊，請參閱在 Power BI 中建立及檢視分解樹狀結構視覺效果。

備註

您也可以遵循類似的步驟，在 Power BI 服務中建立分解樹狀結構。為了簡單起見，本教學課程的其餘部分會示範 Power BI Desktop 中的程式。

本教學課程會示範如何：

如果您想要熟悉本教學課程中的內建範例及其案例，請參閱 Power BI 的零售分析範例：開始之前先導覽。

必要條件

小提示

您不需要 Power BI 授權，即可在 Power BI Desktop 中瀏覽範例。

現在您可以建立分解樹狀結構來分析範例資料。

在視覺效果窗格中的建立視覺效果下，選取分解樹狀結構圖示。
分解樹狀結構會變得更寬。選取焦點模式圖示或拖曳邊緣，讓視覺效果填滿大部分頁面。在此範例中，我們處於焦點模式。
展開 銷售額>今年銷售額，然後選取值。 Power BI 會將對應的值新增至 [分析] 方塊。

分解樹可透過多種類別或維度來分析某個值。
接下來，選取您要新增至 [說明依據 ] 方塊的每個維度欄位。讓我們選取這些欄位：
- 區>DM （區域經理）
- 項目>類別
- 項目>FamilyNane （姓氏）
- 款>段
- 連鎖店>
- 店>郵遞區號
- 店>店鋪類型
- 店>地區
新增所有您需要的欄位，順序隨意。您可以在分解樹中以任何順序選擇使用或不使用它們。

現在是分析部分。

選取 [今年銷售額] 旁的加號 (+)，然後選取 [高值]。

這表示 Power BI 使用人工智慧來分析 [說明依據] 方塊中的所有不同類別，並挑選要深入鑽研的類別，以取得分析量值的最高值。
Power BI 會選取 [商店類型]。
選取 [相同商店] 旁的加號 (+)，然後選取 [高值]。繼續從頂端節點選取高值，直到您有如下所示的分解樹狀結構。

我們選擇了同店連鎖地區DM類別。或自行選取其他值，並查看最後的成果。
您可以選取對應標題旁邊的 X 來刪除維度。
選取 [共用>] 或 [共用>複製連結] 來儲存報表。