数据可视化之DAX篇(二十八)Power BI时间序列分析用到的度量值,一次全给你

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在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求。

下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法。

 

如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章:

一文帮你掌握时间智能函数

 

假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值:

收入 = SUM('订单'[销售额])

下面的所有度量值都是以此为基础。


 

本期至今

XTD Month/Quarter/Year To Date

 

从本期的第一天到当前日期的累计,比如收入的YTD就是从本年1月1日到当前上下文日期的累计收入,MTD就是当前上下文月份的第一天到当前日期的累计收入。

月初至今

MTD Month To Date

MTD = CALCULATE([收入],DATESMTD('日期表'[日期]))

 

当然并非只有这一种写法,比如还可以直接用TOTALMTD:

MTD1= TOTALMTD([收入],'日期表'[日期])

 

下面其他各种计算同理,带数字的度量值是等值的替代写法,熟练掌握其中一种写法就可以了。

季初至今

QTD Quarter To Date

QTD =

CALCULATE([收入],DATESQTD('日期表'[日期]))

QTD1=

TOTALQTD([收入],'日期表'[日期])

 

年初至今YTD Year To Date

YTD = CALCULATE([收入],DATESYTD('日期表'[日期]))

YTD1= TOTALYTD([收入],'日期表'[日期])

 


上期的本期至今PXTD Previous Month/Quarter/Year to Date

上期的MTD,简称为PMTD,就是上个月MTD,有了这个数据,计算环比时十分方便;而PYTD,上年的本年至今,计算年累计的同比也需要该数据。

并且在写PXTD时,上面已经建好的XTD度量值也可以直接复用。

上月的月初至今

PMTD Previous Month to Date

 

PMTD =

CALCULATE([MTD],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))

PMTD1=

TOTALMTD([收入],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))

 

上季的季初至今

PQTD Previous Quarter to Date

PQTD =

CALCULATE([QTD],DATEADD('日期表'[日期],-1,QUARTER))

 

PQTD1=

TOTALQTD([收入],DATEADD('日期表'[日期],-1,QUARTER))

上年的年初至今

PYTD Previous Year to Date

PYTD =

CALCULATE([YTD],DATEADD('日期表'[日期],-1,YEAR))

 

PYTD1= 

TOTALYTD([收入],DATEADD('日期表'[日期],-1,YEAR))

 

灵活使用时间智能函数,上年的年初至今还有很多种写法,比如:

 

PYTD2= 

CALCULATE([YTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))

PYTD3= 

TOTALYTD([收入],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))

PYTD4=

CALCULATE([收入],DATESYTD(SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期])))PYTD5= CALCULATE([收入],SAMEPERIODLASTYEAR(DATESYTD('日期表'[日期])))

(从上面的这些度量值也可以看出,SAMEPERIODLASTYEAR的功能都可以用DATEADD来代替;DATESYTD与SAMEPERIODLASTYEAR完全可以互换位置)

 

上面只是写出了常用的PXTD,可能有些个性的计算不止于此,比如要求计算上个月的QTD,掌握的上面的思路以后,你应该可以很轻松的写出来。

 

上年的本期至今PY XTD Previous Year Month/Quarter/Year to Date

上年的本年至今,其实通过PXTD的思路也能计算出来,只是因为上年的本期至今太常用了,就单独再介绍一下,只列出一种写法,其他写法也很简单,自己琢磨一下吧。

 

上年的月初至今

PY MTD Previous Year Month to Date

PY MTD =

CALCULATE([MTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))

 

上年的季初至今

PY QTD Previous Quarter Month to Date

PY QTD =

CALCULATE([QTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))

 

上年的年初至今

PY YTD Previous Year Month to Date

PY YTD =

CALCULATE([YTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期])

PY YTD其实和上面写的PYTD等价。

 

 


差异比较

有了上面的这些本期、上期、上年的度量值,再计算与上期的差异,以及同比和环比就非常简单了。

与上个月的差异

MOM Month Over Month

MOM = IF([PMTD]<>BLANK(),[MTD]-[PMTD])

 

月环比

MOM % Month Over Month Percentage

MOM % =

DIVIDE([MOM],[PMTD])

与上个季度的差异

QOQ Quarter Over Querter

QOQ =

IF([PQTD]<>BLANK(),[QTD]-[PQTD])

季度环比

QOQ % Quarter Over Querter Percentage

QOQ % =

DIVIDE([QOQ],[PQTD])

与上年的差异

YOY Year Over Year

本年累计、本季累计以及本月累计与上年的同期比较,都比较常用,这里都列出来。

 

本月累计与上年同期的差异YOY MTD = IF([PY MTD]<>BLANK(),[MTD]-[PY MTD])

本季累计与上年同期的差异YOY QTD = IF([PY QTD]<>BLANK(),[QTD]-[PY QTD])

 

本年累计与上年的差异

YOY YTD = 
IF([PY YTD]<>BLANK(),[YTD]-[PY YTD])

同比增长
YOY % Year Over Year Percentage

 

本月累计的同比
YOY MTD% = DIVIDE([YOY MTD],[PY MTD])

本季累计的同比
YOY QTD % = DIVIDE([YOY QTD],[PY QTD])

本年累计的同比
YOY YTD % = DIVIDE([YOY YTD],[PY YTD])

 


上面这些关于时间计算的度量值,以及上一篇MAT的计算(Power BI 度量值 | 滚动聚合),记住这些度量值的写法,基本可以满足大部分的正常需求,

 

上述度量值的示例文件已分享在知识星球,需要的请自行下载练习。

 

posted @ 2020-05-03 11:40  秋华  阅读(2058)  评论(0编辑  收藏  举报