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
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‘
官方描述:对某个列中的所有数
值
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
值
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
值
概念
度量
值
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
值
度量
值
一般都放到一张表中。
点击【输入数据】,将表名称修改为
度量
值
,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
值
,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
值
的
值
,然后扫描另一个表,查找该
值
的实例
RELATED 函数不能
在
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。