我们需要求出当月每星期的平均销售额，然后再根据当日的销售额去对比看下完成比例情况。
通俗来讲，可以被累加数学运算的数字字段就是可度量字段，例如：销售额，利润，成本。本文字段除了计数不可以累加，叫做不可累加字段，如：地点，姓名，手机号等。
本文作者在找工作之前自己调研求职公司，并对目标公司的产品，使用常用的分析方法进行分析，最终成功入职该公司。
2019年3月1日，在SqlBits大会上，微软宣布DAX引入一项重大更新：Calculation Group（暂且不做翻译）。这项更新将对PowerBI及SSAS均构成重要影响。为此，微软SSAS团队官方，SQLBI.com以及Chris Webb分别在各自博客记录这一内容。（后两者为SSAS领域国际顶级专家博客）
这是kaggle上的一份巴西传统线下汽车服务类连锁店的实际销售数据，大小约3.43G，包含了从2017年3月31日到2020年4月1日大约2600万多的销售数据。
长期关注PowerBI战友联盟的战友会发现，我们现在的很多文章出现了连载的迹象。我们在此前的文章以及系统化的视频教程中已经讲解了PowerBI及DAX基础部分，我们的文章将不断基于这些基础给出非常现实的设计。每篇文章可能会以及此前的文章，并重点解决某类痛点，最后给出一个综合的标准实现。
通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。
单纯讲解时间智能函数犹如盲人摸象，不见全貌，更不见本质。 我们之前写过很多关于时间智能函数的文章，但文本将是最为本质以及最重要的。本文属于 BI佐罗 PowerBI VIP 线下培训部分抽取。
公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解之前，不能盲目拆解，需要有目的性的找方向，从而挖掘原因。
日本市场和欧洲市场的总交易是 1.2 亿，什么，单位是什么，如果不对单位做处理，那单位相当于是混合的，也就失去了意义。
订单明细表中记录了商品销售的流水；"订单明细表"中的'商品ID' 与"商品信息表"中的'商品ID'一一对应。
在2019年3月，微软连续发布了 SSAS 2019 的社区预览版CTP2.3及2.4，SSAS 引擎中加入了新的特性。就这点也可以从 Power BI 的引擎中看到。
比如说，假设某公司一月份销售额 1000 万，二月份销售额 500 万，为了体现各地区的销售额变化，我们可以画一张瀑布图如下。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
关于分析函数，可能大家基本都是从row_number()开始了解到的。分析函数的使用在某种程度上可以避免自连接，使得原本较为繁琐复杂的查询一下子变得精简起来。 分析函数分为分区子句，排序子句，和窗口子句，对于窗口子句来说，可能开始比较难懂，这部分的使用也尤为重要。 还是先举个例子，然后基于例子再来简单分析一下分析函数。 我们创建一个测试表sales_fact create table sales_fact( product varchar2(200) not null, country varchar2
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
PowerBI 原生支持矩阵行中迷你图，值得让人探索一番可能性，对此，我们分不同情况给出一些可能的延展。本文来实现行内的棒棒糖图。效果如下：
特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。
北京的特斯拉数量有多少。这个问题可以拆分为北京的汽车数量和北京特斯拉占比，第一个问题可以通过网上查询到，第二个问题可以通过实际在十字路口上观察，如果观察样本N=100，发现有五辆特斯拉那么特斯拉在北京的占比就是百分之五。
文章背景： 在进行商业数据分析时，经常需要给不同的度量值（如销售额、销量等）计算同比、环比、YTD（年初至今）等指标，如果给每个指标都写一个以上的时间智能函数，那么会写很多重复的度量值，这些度量值的唯一不同就在于引用的基础度量值。比如：上月业绩 = CALCULATE([销售业绩],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
在过去的一年里，Adobe (ADBE)和Salesforce(CRM)的股价都出现了很大的波动。其中Adobe增加了81%，Salesforce也增加了50%，两者表现都很不错。即使有了这么大的涨幅，我相信这两支股票目前仍然是不错的买入，并且它们都有足够的上行空间。话虽如此，但二者估值差距还是存在的，而且我相信Salesforce有更多的上行潜力。鉴于此，我们做了如下分析： 过往实绩： Adobe胜 这两家公司都有一些我喜欢的地方，但明显在过往实绩表现方面Adobe是赢家。我尤其喜欢Adobe的强劲收入增
ENDOFMONTH函数，ENDOFQUARTER函数和ENDOFYEAR函数三者都隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数，当然，有些时候也可以作为“值函数”使用。
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html
在Excel中，使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果，如下图所示。
近日，微信在支付页面开放“智慧零售”入口引发关注。继福州地区之后，深圳地区的用户同样可以通过微信客户端的“我-支付-腾讯服务-智慧零售”访问腾讯智慧零售小程序。这意味着，腾讯智慧零售小程序正逐步从小范围测试，慢慢变为全国开放，给商家们增加了一大流量入口。
SUMIFS(sum_range,criteria_range1,criteria1,[criteria_range2,criteria2],…)
在其他选手还在高歌猛进的时候，星巴克却戛然而止，离中秋节还有遥遥一周就把月饼下架了！
制定销售目标是销售的起点。销售目标的完成来自于每一天的跟进。因此，在零售等诸多业务中，有必要把销售目标分解到天。
当前任务（一般指机器自动完成，但需要耗费一定时间的工作）完成后，向后推移流程，可以调用runtimeService.signal(executionId)，传递接收执行对象的id。
在互联网+时代，一切都讲究“数据化”，而真正用好“数据”，不仅仅是“人看数据”，更要“数据追人”，才能让“数据落地”，如此才称得上将产品/运营/服务等实现“数据化”。
不久前，我们邀请零售业分析大咖郑老师和大家分享了以服装零售为例，来探讨的零售分析模型。
1985年，微软发布了第一代的Excel。现在，Excel成为了许多打工人的必备工具，却也在很多人的日常工作中，带来了海量跨表同步、大批数据对齐的日常繁琐工作，逐渐沦为“表哥”“表妹”。
数据的时间是从1月1日到10月30日。 原始数据的内容包括：销售日期、发票号码、销售人、地区、商品代码、商品类型、商品大小分类、销售数量、商品单价。 在数据步里我又根据原始数据生成了另
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了，近日朋友又问了一个实际工作中的问题，恰巧也与分组有关，便整理之后，与众位朋友共享，再谈 Power BI 分组的博大精深。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
本文将会讲述 BI/DW/DA 领域的一些常见概念，如：事实表、维度表、建模、多维分析、cube 等，但不涉及具体实例分析。
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格：预测结果2023.6.2.xlsx中，表头如下：
为了满足业务管理和决策的报表系统（包括传统报表、数据仓库、OLAP等）也被创建出来，企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是，随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快，企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如：制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是，越来越多的企业提出实时企业的要求，传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
美国的假日促销季正式落下帷幕。在通胀压力居高不下、消费动力不足的大背景下，这个为期5天、横跨感恩节、黑色星期五和网络星期一的购物节，在销售数据上超出了外界的预期。
五年前，一位28岁的徐州小伙子崔佳从北京回到徐州下决心创业。他动物医学专业毕业后，在民企外企打过工，卖过宠物、宠物药品、保健品、食品，做过宠物服务和宠物自媒体。2013年4月，崔佳终于在徐州经济技术开发区注册了一家公司：「徐州苏宠宠物用品有限公司」。公司成立的第二年，开始专注做「疯狂的小狗」品牌狗粮。
1024，2 的 10 次方，二进制程序世界和十进制现实世界的连接点，被公认为是程序员节。提到咱程序员这个群体，你会想到什么： 高薪的？头秃的？穿格子衬衫背双肩包的？ 其实没有刻板印象里说的那么简单、那么标签化！ 就拿今年双 11 预售首日来说吧，在李佳琦薇娅等带货主播的帮助下，单日销售额超 200 亿元。作为技术人，我们在惊讶于网友消费能力、网红带货能力的同时，也感叹在如此大的业务场景下，高并发秒杀架构是如何设计的，如何保证流量激发的时候不宕机，如此多的金额订单数据是如何存储的，数据安全方面的风控是如何
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