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累计需求 = SUMX(FILTER(‘summary’,‘summary’[索引]<=EARLIER(summary[索引])&&‘summary’[RM_PN]=EARLIER(summary[RM_PN])),
‘summary’[计划量])

SUMX(FILTER
在’summary’表里,按条件筛选,对’summary’[计划量] 求和

EARLIER函数 理解为current 当前行
具体参考 https://www.jianshu.com/p/1ec7bcfa92cd

‘summary’[RM_PN]=EARLIER(summary[RM_PN] 按零件号求和
在这里插入图片描述
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累计需求 = SUMX(FILTER(‘summary’,‘summary’[索引]&lt;=EARLIER(summary[索引])&amp;&amp;‘summary’[RM_PN]=EARLIER(summary[RM_PN])),‘summary’[计划量])SUMX(FILTER在’summary’表里,按条件筛选,对’summary’[计划量] 求和EARLIER函数 理解为current 当前行具体参考 https://www.jianshu.com/p/1ec7bcfa92cd‘ 官方描述:对某个列中的所有数 求和。 详细解说: SUM 是一个标准的常用的聚合函数。使用 SUM 对某列进行汇总求和,这里的某列通常是指可计算的 度量 列。 SUM 不对String类型进行转换汇总。 SUM 语法: SUM (<column>) SUM 示例 以下示例从表 Sales 中添加了列 Amt 中包含... 想知道某一段时间内某产品或者某类别的销售贡献。 品类的管理 等等,这些的分析维度里都可以涉及到累计销售这一概念,那么再 power bi 里如何求得累计销售呢?以下为常用到的两个方法利用 ear lier 函数和dax计算得出 初学 power bi 的同学可以考虑使用方法一,简单并且容易理解。  方法一 利用 ear lier 函数 利用行上下文嵌套做出相互对应的筛选 利用 EAR LIER 做以下几种分析: 1.求两个订单的时间间隔:下一个订单的日期减去当前订单的日期 步骤1:新建列[下个订单日期],先把下一行的订单日期提取过来,输入 DAX 公式: = SUM X( FILTER (‘订单表’,‘订单表’[序 度量 概念 度量 就是对表中数据求和、最大、平均等。如果想获取所有销售数量的最大、最小,在Excel中也非常方便来做,但是如果想获取某天销售额的最大、最小,就不是很方便了,可以使用 Power BI 。 创建 度量 度量 一般都放到一张表中。 点击【输入数据】,将表名称修改为 度量 ,则在字段菜单可以看到有一 RELATED 函数要求当前表和具有相关信息的表之间存在关系 RELATED 函数执行查找时,将检查指定表中的所有 ,而不考虑可能已应用的任何筛选器 RELATED 函数需要行上下文;因此,该函数只能在当前行上下文明确的计算列表达式中使用,或者在使用表扫描函数的表达式中用作嵌套函数。 SUM X 等表扫描函数获取当前行 ,然后扫描另一个表,查找该 的实例 RELATED 函数不能
Power BI 中,可以使用 Calculate 和 Filter 的组合来创建复杂的计算和筛选逻辑。下面是一些常见的用例: 1. 计算一段时间内的销售总额:使用 Calculate 函数计算销售总额,然后使用 Filter 函数筛选指定时间范围内的销售数据。例如:CALCULATE( SUM (Sales[SalesAmount]), FILTER (Sales, Sales[OrderDate] >= DATE(2021,1,1) && Sales[OrderDate] <= DATE(2021,3,31))) 2. 计算某个时间段的销售增长率:使用 Calculate 函数计算当前时间段的销售总额,然后使用 Filter 函数筛选上一个时间段的销售总额,最后计算增长率。例如:CALCULATE(DIVIDE( SUM (Sales[SalesAmount]), CALCULATE( SUM (Sales[SalesAmount]), DATEADD(Sales[OrderDate], -1, MONTH))), FILTER (Sales, Sales[OrderDate] >= DATE(2021,1,1) && Sales[OrderDate] <= DATE(2021,3,31))) 3. 计算不同分组的销售额占比:使用 Calculate 函数计算各个分组的销售总额,然后使用 Filter 函数筛选数据,并使用 SUM X 函数计算总销售额,最后计算占比。例如:CALCULATE(DIVIDE( SUM (Sales[SalesAmount]), SUM X(Sales, Sales[SalesAmount])), FILTER (Sales, Sales[ProductCategory] = "Clothing")) 4. 计算某个分组的排名:使用 Calculate 函数计算每个分组的销售总额,然后使用 Filter 函数筛选数据,最后使用 RANKX 函数计算排名。例如:RANKX( FILTER (VALUES(Sales[Product]), [Total Sales] > 0), [Total Sales], , DESC, Dense) 以上是一些常见的 Calculate 和 Filter 的组合用法,但实际应用中可能会更加复杂,需要根据具体情况进行调整。