在微信公众号后台，内容分析中有个昨日关键指标对比，对比周期分为日、周、月。 在用户分析环节也有类似的模块，微信官方对日、周、月的解释如下： Power BI如何实现类似的可视化？...首先是指标的计算，日、周、月可以使用DATEADD函数倒推，参考此文业绩相关指标的计算（完成率、同比、环比、累计业绩） 增长率度量值如下： 对比_日 = DIVIDE([指标]-[昨日],[昨日])...对比_周 = DIVIDE([指标]-[7天前],[7天前]) 对比_月 = DIVIDE([指标]-[30天前],[30天前]) 图表的实施方法是DAX嵌入SVG矢量图代码生成。...以下给出居中对齐的度量值，其他两种方式可以按下方示例自行调整，主要是改变text anchor的值。..." " RETURN IF ( HASONEVALUE ( '日期表'[Date] ), SVG, BLANK () ) 实现的方式是DAX
年季月周日 在业务中，由于管理和运营的周期不同，大部分情况会涉及到：年，季，月，周，日。 其中，周 是一个比较特殊的周期。 年是最大的范围，没有问题。 季度一年固定出现 4 个，也没有问题。...周，不管在月，季，年的范围来看，都是一种不固定的周期，例如： 1、不同的月，周的规律不同 2、不同的年，周的规律也不同 然后，很多业务都是以周作为周期来进行的，因为人们日常周一到周五上班，周六和周日休息...Power BI DAX 对周的支持 Power BI DAX 对周的内置支持是：无。 ? DAX 的时间智能函数固然强大而且方便，但却没有提供对于周粒度的内置支持，可见：周问题并无统一规律。...否则正常按上述方式计算。 很可惜，很快又会发现问题： 去年最后 1 周，并不是 1 个完全周 彻底崩溃，即使处理这个问题，也会导致逻辑很复杂。 没有错。这是一个分水岭。...这里给出全局周的概念，从历史开始，逐个累计，那么就不存在跨年的问题了。
在 PowerBI 中，模拟类似的需求，实现计算每天的累计未发货量，未发货量由昨日累计订单量 - 昨天累计发货量得到，效果如下： PowerBI DAX 表达式： 这看似一种递归的效果，但其实可以转化为非递归实现...这里，我们使用 Superstore 销售数据进行加权平均： 在 PowerBI 中，模拟类似的需求，实现按子类别销售额利润率加权来计算类别的平均销售额，效果如下： PowerBI DAX 表达式可以直接由快速度量值给出...按计算分组 如果您管理公司的配送运营，可能会对哪些产品的运输成本高于平均值感兴趣。在 Tableau 6 中，可以计算整个时间窗口的平均值，并在计算中使用该值对各值进行分组和配色。...例如，一次可疑事件可能是一次意外，但是如果在 x 天里发生次数超过 n 次，那就值得调查一下。...这里 Tableau 用到了参数和计算的结合，主要的计算如下： 在 PowerBI 中，模拟类似的需求，实现 X 天内小于上月日平均销售额的次数达到指定阈值，效果如下： 如果在连续的X天内次数超过了阈值次数则显示
可以看出，星期五和星期六的指标值显著降低，其他日期类似，也许这就反应了一种规律。 动态推演 如果结合 PowerBI 的筛选，还可以实现动态计算的效果，例如： ?...周内日权重指数的计算 因此，周内日权重指数应该在实际可用日中计算，为了计算的公平性，应该采用指标的平均值，而非累计。得到： ?...从趋势上来看，其规律是不变的，但从数值上来看，后者（按均值）计算显得更加合理。...我们按照以下方法处理： 选出权重最小的周内日，并将其权重置为1； 其他周内日则相应的按比例计算。...给出该 DAX 实现为： DWI.Benchmark.Value = // DWI 周内日权重基准 按 指标 VAR vDaysInWeek = ALL( Model_Calender[DayInWeek
举例子如下： 当 X 为 3 时候，累计销售额指的是包括自己在内的最近 3 个月的销售额的累计求和，移动平均则是对前者的平均。（注意：如果有年月没有销售额，则不应该记录进入移动平均的分母。）...（请自行思考实现） DAX 窗口函数实现方法，如下： WindowFun.CaseStudy.按年月移动平均销售额.年月合并 = VAR xNumber = MIN( 'Var X'[X] ) - 1...但如果将年和月分开使用，则有这样的效果： DAX 窗口函数实现方法，如下： WindowFun.CaseStudy.按年月移动平均销售额.年月独立 = VAR xNumber = MIN( 'Var...X'[X] ) - 1 RETURN AVERAGEX( WINDOW( -xNumber , REL , 0 , REL , ALLSELECTED(...至此，这个案例让我们体会到了 WINDOW 的作用，那就是： 将年和月的组合进行排序，取出包括当前行在内的前 X 行，再进行计算。
最近有特别特别多小伙伴问了很多和职场有实际关系的案例，我们会分专题来一一区分讲解。另外，对于 DAX 的很多特性直接去讲解，显得有些突兀。...我们将按这个思路在实际案例中为大家带来解决问题以及感悟其中的公式。这里会涉及：设计模式，常见招式以及业务问题。...问题重述 按年，月，部门计算当月离职人数； 按年，月，部门计算当月积累离职人数； 按年，月，部门计算当月在职人数； 值得注意的是，以上三个问题有一定的相关性。 数据模型 ? 实现效果 ?...在 环境1 和 环境2 的综合影响下计算 [Measure]。 如果你仔细来思考，你会发现 环境1 和 环境2 的综合影响应该得到 2019.03.01 到 2019.03.31，这并非预期效果。...第 7 行，由 DAX 引擎添加。 综上，我们实现了度量值的累计计算。
但是，以下2个生命周期钩子函数被改名后，在 Vue3.x 中将不会再有 beforeDestroy 和 destroyed。...3.1 Vue2.x + Composition API 生命周期执行顺序 如下示例，在 Vue2.x 中引入兼容包 Composition API，然后Vue2.x 和 Vue3.x 的生命周期函数混合使用...中，为了兼容 Vue2.x 的语法，所有旧的生命周期函数得到保留（除了 beforeDestroy 和 destroyed），当生命周期混合使用时：Vue3.x 的生命周期相对优先于 Vue2.x 的执行...在 Vue3.x 中，为了兼容 Vue2.x 的语法，所有旧的生命周期函数得到保留（除了 beforeDestroy 和 destroyed）。...为了给减小以后不必要的麻烦，如果大家在 Vue2.x 中通过补丁形式引入 Composition API的使用的时候，建议： 不要混用Vue2.x和Vue3.x的生命周期。
常在群里看到很多关于对日期表的疑问和困惑，尤其是刚进群的初学者。那今天我们就来聊一下，日期表是怎么回事，在业务分析里究竟起了什么作用？...大家都知道，不管零售、制造、金融还是其他什么行业，但凡涉及到数据统计，都离不开日期维度的分析，如累计销量、环比增速、同比增长等。...对于此类问题，DAX专门提供了一批函数来解决，就是“时间智能函数”（公众号之前的“东哥陪你学DAX”系列卡片已经介绍过不少） 时间智能函数的参数大多以日期为主，之所以不用业务表的日期列，是因为单独日期表有以下几个特点...如果想按季统计销量，按月统计采购、按周统计销量、就必须同时扩充这三张表里的日期列——毫无效率，凭添隐患 下图就是最明显的实证，业务日期的缺失，当天没有业绩可以理解，但全月累计还是要正常统计，不应略过，使用单独日期表就不会出现这种情况...2、在PBI中利用DAX函数建立日期表 （calendar和calendarauto两个函数可参见之前的DAX专题） 往期回顾：Calendar，CalendarAuto ?
特点看起来窗口函数和CALCULATE+FILTER+ALL实现的清除筛选效果差不多，而且DAX也确实能在不用窗口函数的前提下实现与其相同的效果，但是实现基于行的位置进行的移动相对于窗口函数还是有些复杂...家族成员窗口函数在微软学习文档的DAX函数分类中，放在了筛选器函数类别下，包括：1 WINDOW，基础窗口函数，取“窗口”新表的一个区间，支持绝对位置和当前行的相对位置；2 OFFSET，WINDOW函数的变体...举例1WINDOW计算累计求和：按产品销量从大到小累计求和 = CALCULATE([Sales], WINDOW(1,ABS,0,REL,ALLSELECTED(Fact_Sales[产品]),ORDERBY...CALCULATE([Sales], OFFSET( -1, ALL('Date'[YearWeek]), ORDERBY('Date'[YearWeek],ASC) ))举例3ROWNUMBER计算相对排名：产品按Sales...ALL('Date'[YearWeek]), ORDERBY('Date'[YearWeek], ASC)), ALLEXCEPT('Date', 'Date'[YearWeek]))另一种是，想把年月和年周的每一行当作一个统计周期
我们一起来说明这个问题： 若，一个问题难度 = （正比于）元素个数N，把它分成 X 份，则该问题难度 = （正比于）X × ( N / X )。...若，一个问题难度 = （正比于）元素个数N²，把它分成 X 份，则该问题难度 = （正比于）X × ( N / X )²。...注意： N = X × ( N / X ) 而： N² > X × ( N / X )² = N² / X 因此，分治策略可以加速一个算法复杂度是O(n)²的问题，但却无法加速一个算法复杂度本身就是O(...从算法复杂度的角度来看： 直观计算法：O(n²) 累计元素法：O(n²) BI佐罗版累计元素法：O(n²) 分治+BI佐罗版累计元素法：O(n²/x)，x为分治的组数 交错算法：O(n) BI佐罗版交错算法...：O(n) 最强算法：O(n/a)，n/a 为0元素的个数 本文从基础直通到顶级性能优化，不仅给出了说明，更加从理论和实践给出了解释和思考过程。
按KPI积累，模型层计算 DAX 公式如下： KPI.组内积累.按KPI大小.模型法 = VAR _value = [KPI] VAR _items = FILTER( CALCULATETABLE...积累，视图层计算 DAX 公式如下： KPI.组内积累.按KPI大小.视图法 = VAR _value_current = [KPI] VAR _view = CALCULATETABLE( ADDCOLUMNS...，模型层计算 DAX 公式如下： KPI.组内积累.按元素名称.模型法 = VAR _value = [KPI] VAR _item = SELECTEDVALUE( Customer[Occupation...，视图层计算 DAX 公式如下： KPI.组内积累.按元素名称.视图法 = VAR _value_current = SELECTEDVALUE( Customer[Occupation] , "座座座座...本案例技巧 本案例在计算按名称累计时，使用了一个非常有创意的技巧：SELECTEDVALUE( Customer[Occupation] , "座座座座" ) 默认返回"座座座座"，将作为中英文世界的词语几乎是最大字符而使得在小计行或总计行可以完成正确的计算
2、使用DAX函数创建日期表 DAX函数创建日期表的方式网上有很多种，这里我就介绍最简单的两种方式：CALENDARTAUTO和CALENDAR函数构建日期表。 ...小结：使用DAX函数创建日期表最大的好处不用外置表格，不用担心文件路径发生改变。这里只是展现了PowerBI DAX函数创建日期表的两种方式。...累计销售额是指从某年的1月1日到当前的销售额，累计销售额和年度销售目标或者去年累计销售额做对比查看销售情况。...方法一、按色阶设置同比环比的背景色。步骤：选择同比，条件格式，背景色 ? 选择格式模式为色阶，进行调整相应颜色设置 ?...方法二、按度量值设置环比和同比YTD背景色 新建背景色度量值，环比公式：环比背景色=IF([环比]>=0,"Green","Red") 同比YTD公式：同比YTD背景色 = SWITCH(TRUE(),
用途：用来计算月初/季度初/年初迄今的累计值。...语法 语法1： DAX= TOTALMTD(,[,]) 语法2： DAX= TOTALQTD(,[,]) 语法3： DAX= TOTALYTD(累计值。 而TOTALMTD只是单纯的计算累计值，用途更纯粹一点。 后续不再对比QTD和YTD，效果都差不多。...例子2： TOTALQTD例子 = TOTALQTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), '销售明细'[销售日期] ) 结果： [1240] 逐日累计，计算本季度至今为止的累计值。...到这里，时间智能函数基本上就告一段落了，对于刚开始学DAX的小伙伴来说，这一类函数作为过渡使用是再好不过的了，如果想根据具体的案例去解决具体的问题，那么还需要多多深入了解DAX哦。
DAX使用场景及常用函数 Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据...六、累计统计 在Power BI中针对时间维度进行累计值统计也是常见的场景，例如统计每月累计交易额、统计每个季度累计交易额等，这就要使用到累计相关的DAX函数，累计相关的DAX函数有三个：TOTALYTD...TOTALYTD: 计算从本年开始到当前的累计。 TOTALQTD: 计算从本季度开始到当前的累计。 TOTALMTD: 计算从本月开始到当前的累计。 这几个函数的用法一致，只不过计算的时间维度不同。...完成以上需求首先创建"年累计营收"度量值，并输入度量值DAX公式：年累计营收 = TOTALYTD('度量值表'[总营收金额],'动态日期表'[Date]) 在"报表"视图中创建创建可视化"矩阵"，在动态日期表中依次选择..."季度"和"月份"设置为列，在度量值表中将刚刚创建的"年累计营收"设置为值，绘制可视化图如下： 按照以上同样的方式，创建"季累计营收"和"月累计营收"度量值，并输入对应的度量值DAX公式为： TOTALQTD
有一张系统输出的事实表，是按照门店和日期时间（连续的以1小时为间隔）生成的当天的累计数量，现需要在PowerQuery中还原成每个日期时间对应的当期的数量。...解决方案优先考虑在上游系统中对数据源进行调整；在PowerQuery中，按门店、日期时间排序，然后按门店取出累计列当前行的上一行数据，然后用累计数字减去上一行累计数字就得到了当期数字。...当然，通过DAX也能解决这个问题，但不建议这样做，因为数据清洗最好在数据加载前PowerQuery中完成，以减少冗余数据和对运行内存的占用。...Table.AddColumn(展开表, "数量", each if [门店按日期时间排序]>1then [累计数量]-展开表{[门店=[门店],门店按日期时间排序=[门店按日期时间排序]-1]}[累计数量...]else [累计数量])STEP 6 删除不需要的列，去掉累计列，保留数量列，修改数据类型，如下：
通过对场景1和场景2的优化，可以看出： 理论的零售中指标计算概念仅仅是理论的，实际中必然会做更精确的调整。 指标的计算调整和优化使得某个指标更加合理和严谨。...+ Y // 单据数 按 负单扣除： 单据数3 = VAR X = CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( 'Model-Factsales'[...所不同的是在单据数的计算上，一销一退两张单据并没有累计为 2 张，而是通过精准的计算逻辑抵消为 0。...通过单据数和连带率两个核心指标的思考和用 PowerBI DAX 给出的过程，可以发现这是在零售分析的理论逻辑下，不断优化以更加接近现实。...这也进一步证明了 PowerBI DAX 的强大和其极具实用性的应用价值。学好商业分析，从搞懂基本指标的业务含义、计算逻辑和计算口径开始。
这个图首先对业务来说是很有意义的，它同时显示了： 实际与目标的对比； 实际与目标的差异； 实际与目标的差异率； 累计完成与累计目标的对比。...对于其中的某个图，可能需要施加 DAX 驱动可视化。这里我们做一些重点说明。 例如： ? 这个图的特别之处在于： 正数和负数的颜色是不同的。...我们要想实现预期效果需要完成： 将线拉平； 只显示点，不显示线； 按正负分别显示。...原生视觉对象可以做的，那么本文就展示了一定可以做出来的步骤和方法； 如果本文展示的方法无法实现某图，则该图是无法通过 PowerBI 原生视觉对象制作的。...在作图时，可采用 DAX 驱动可视化 的思想。 由于在现实中将大量出现这种模式，为此，我们需要一套更加大的项目框架来管理，就是 MVC 设计思想和框架。
度量值也可实现视觉对象计算的效果，有些情况下，视觉对象计算操作更简单、性能更好，但是视觉对象计算只存在具体的视觉对象中，不存在模型里，所以不利于从模型中调用和重复利用。...视觉对象计算可以直接调用字段，也可以使用一些移动函数对视觉对象中的数字进行调用，还可以用一些现成的视觉对象函数或DAX函数。...默认是按第一个轴移动，通常是ROWS。视觉对象中可能只有行字段或列字段中的一个，按实际情况选择参数。...拓展视觉对象计算的更多知识，可以访问sqlbi.com网站查看《视觉对象计算白皮书》获得更多的功能介绍和举例。...https://www.sqlbi.com/whitepapers/understanding-visual-calculations-in-dax/
比如用公司今年累计至今的营业额和去年同期对比，计算同比增长率为20%，这个数字很好地反映了公司整体规模的增长幅度，但能否真实地反映公司的经营业绩水平，说服力稍显不足。...同样，为了进一步统一时间口径，店效分析也建议选择具有完整营业周期的门店。如果是计算本期店效和同期店效，建议选择可比店，这些店在本期和同期均有完整的营业天数。...如果只计算本期店效，建议选择可比店和满年店，既保证在分析周期内有完整的营业天数，而且尽可能把更多的门店纳入分析范围。...单店单日营业额 = 累计营业额 ÷ 店天 店效(所有店) = 单店单日营业额 * 营业天数 用 PowerBI DAX 实现如下： 店天 = VAR MaxDay = MAX ( 'Model-Factsales...总结 本文经零售分析专家郑老师授权发布，用 PowerBI DAX 给出了对可比店，店效以及新开店的店天计算。 大家可以直接使用这套逻辑来放入自己的模型。
（这一列不参加任何计算，白茶只是想和小伙伴们说一下什么意思。）...背景介绍完毕，开始编写DAX： 基本代码： 聚合 = SUM ( '示例'[销售金额] ) 有的小伙伴们说，好弄，利用CALCULATE+FILTER模式就行了！...换个角度思考一下，我要是BOSS，我肯定只是想看每个周期累计到周二的销售数据，不想看其他日期的，这怎么办呢？...RESULT是利用CALCULATE+FILTER的累计求和模式，求出每个七日周期的累计。 最后，利用IF进行判定，周2显示累计求和，否则显示为空。...去掉聚合和汇总项，结果如下： [1240] 看起来是不是简洁多了？
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