CALCULATE(DISTINCTCOUNT(Fact_Sales[Customer]), FILTER('Fact_Sales', [SalesVolume]>0)) 新客户数量: #New_Customer = VAR _vm_CurrentEndDate = MAX('Dim_Date'[Date]) // 当期结束日期 VAR _vm_PreviousEndDate = MIN(Dim_Date[Date])-1 // 上期结束日期 VAR _vm_Customer_ToCurrent = // 截...
业绩完成率=DIVIDE(SUM('销售业绩合并'[业绩金额]),SUM('业绩金额合并'[销售目标])) 4、CALCULATE() 筛选求和 业绩_本期=CALCULATE(SUM('销售明细'[业绩金额]),'销售明细'[年]=2017) 5、DISTINCTCOUNT() 非重复计数 销售笔数_本期=CALCULATE(DISTINCTCOUNT('销售明细'[销售单编号]),'销售明细'[年]=2018...
如果要按月来统计类别的数量，只需要增加一个筛选的条件即可：List.Count( Table.SelectRows( 源,...
OrderPurchaseNumber = CALCULATE( DISTINCTCOUNT( 'Order'[OrderID] ) , FILTER( ...
款式数量 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT('存货明细'[货号]),'存货明细'[库存数量]>0) 零星款式数量 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT('存货明细'[货号]),'存货明细'[库存数量]>0&&'存货明细'[库存数量]<6)√公式解析:这里用到了CALCULATE和DISTINCTCOUNT,CALCULATE行上下文函数,用于表达式添加筛选条件,DISTINCTCOUNT对列中...
AVERAGE 函数可以受益于聚合。 以下查询将命中聚合,因为 AVERAGE 的内部计算方法为 SUM 除以 COUNT。 由于 UnitPrice 列具有针对 SUM 和 COUNT 定义的聚合,因此将命中聚合 。 在某些情况下,DISTINCTCOUNT 函数可受益于聚合。 下面的查询将命中聚合,因为 CustomerKey 有 GroupBy 项,可在聚合表中维持 CustomerKey 的...
'点菜明细'[消费金额])/DISTINCTCOUNT('店面情况'[店名]),ALL('店面情况'[店名]))-1 在计算销售额均值时需要注意，DISTINCTCOUNT('店面情况'[店名])是对店铺数量进行非重计数，需要把它放入CALCULATE函数里面。如果放在外面，就会受到店名切片器的控制，计数得到结果永远只有1个，算出的销售额就成了销售总额。
瀑布图 = VAR Item_Count=CALCULATE(DISTINCTCOUNT('表'[店铺]),ALL('表'))VAR Actual=CALCULATE([实际],ALL('表')) //总实际值VAR Target=CALCULATE([目标],ALL('表')) //总目标值VAR ALL_GapaboveTarget=SUMX(FILTER(ALL('表'),'表'[实际业绩]>='表'[销售目标]),'表'[实际业绩]-'表'[销售...
款式数量 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT('明细'[货号]),'明细'[库存数量]>0) (4) 计算零星款式数量 零星款式太多意味着大量的断码款式,占用货架空间影响成交率,需要处理。 零星款式数量 = CALCULATE(DISTINCTCOUNT('明细'[货号]),'明细'[库存数量]>0 && '明细'[库存数量]<6) ...
在Power BI的查询编辑器中,我们可以使用distinctcount函数来处理和转换数据。在“转换”选项卡中的“列”分组下,我们可以找到distinctcount函数,并将其应用于所选列。 具体用法如下: 1.打开Power BIDesktop并导入数据。 2.打开数据视图并选择要计算不重复值数量的列。 3.在“建模”选项卡中的“计算”分组下,单击...