店舗別の売上ダッシュボード

4店舗・5カテゴリの月次売上(2025年1月〜2026年9月)を、1枚にまとめたレポートです。年のスライサーで2026年を選ぶと、売上合計、前年比、月ごとの推移(前年と並べて)、店舗別、カテゴリ別、店舗ごとの前年比の表が出ます。棒をクリックすると、ほかのグラフが連動して絞り込まれます。

使ったデータ

• 架空のダミーデータです(乱数で作った420行。店舗・カテゴリ・月ごとの売上と数量)。実在の会社のデータではありません。
• 日付テーブルを DAX で作り(2025年1月〜2026年9月)、売上の表と結びつけ、「日付テーブルとしてマーク」しました。

DAX のメジャー

売上合計 = SUM(retail_sales[売上])
前年売上 = CALCULATE([売上合計], SAMEPERIODLASTYEAR('日付テーブル'[Date]))
前年比 = DIVIDE([売上合計], [前年売上]) - 1

確かめたこと(Power BI Desktop 2.159.883.0、日本語)

• 2026年(1〜9月)の売上合計は 55,261,000 円、2025年の同じ期間は 51,227,000 円で、前年比は +7.87% でした。CSV から別に計算した値と一致しました。
• 最初は、スライサーを、売上の表の日付(年)にしたところ、前年のデータもスライサーで消えてしまい、前年比が -100% になりました。日付テーブルを作り、そちらの「年」でスライサーにすると、直りました。
• 日付テーブルの終わりを 2026年12月31日にしていたときは、年を絞らない状態の前年比が 77.35% でした。データの最終月(2026年9月30日)に変えると 147.33% になり、値が変わりました(年のスライサーで 2026 を選んだ状態の +7.87% は、9月30日にそろえたあとの値です)。

確かめていないこと

• Power BI サービスへの発行と、Web での共有。
• スマートフォン用のレイアウト。
• 大きなデータでの速さ。

ダウンロード

• レポートのファイル(.pbix)
• データ(CSV、420行)

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