如何做时间分析？例如，你不希望看到一组数据中的每个时间戳，而是希望将这些时间戳分组在一起，以获得特定时间间隔内的时间计数。例如，将一天24小时划分为1小时的时间间隔。假设我们有呼叫中心的数据，我们希望看到一天中呼叫中心运营商通常效率最高的时间。换句话说，什么时候打电话最多？在这种情况下，Power BI中的“装箱”非常适合将时间单位分组到相同大小的“箱子”中。反过来，这将使我们能够识别数据的趋势，比如打电话最多的时间与打电话最少的时间。
接下来，我们将向你展示如何创建一个有用的方法来查看打电话最多的时间。本文的步骤也可以应用于其他类型的仪表板，例如需要分组的销售数据、销售类别等等。
创建箱组所需的步骤
在此示例中，使用了呼叫中心数据和"时间"字段。"时间"字段为每次调用的时间。
在开始之前，让我们先看看矩阵视觉对象中每个时间戳的外观，时间计数：
从上面的矩阵视图中，你可以看到，当打电话最多的时候，很难看到一个具体的时间趋势，因为详细程度非常细。同时我们也希望看到细节，因为它的粒度更小，更容易解释。这就是为什么对我们分析数据来说，“箱”和“组”是个很好的分析方法。
继续以下步骤：
Step1 确保数据类型正确
当我们导航到Power Query编辑器并仔细查看“时间”字段时，我们看到类型被设置为时间。
Step 2创建新箱（组）
在"字段"窗格中，右键单击要为其创建条的 时间字段。然后选择"新组"。
Step 3 设置“装箱”大小
然后在显示的"组"窗口中，需要设置"装箱"时所需的大小。
Step 4创建分析时间
创建所需的视觉效果分析效率最高的时间；如下操作选择某一年的数据，按时间段对电话数量进行计数，如下：
提示
对于此分析，你希望以分类格式而不是连续格式查看数据。因此，一旦你创建了你的视觉，你就可以格式化箱子所在的轴，在本例中是Y轴，然后选择“类别”。
最终显示结果如下：
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