例如:Sales Previous Month = CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]), DATEADD(Date, -1, MONTH)) SAMEPERIODLASTYEAR(): 返回与当前日期相对应的上一年度日期范围。例如:Sales LY = CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR(Date)) TOTALYTD(): 返回从年初到指定日期的总和。例如:YTD Sales =...
纯DAX方案:TotalSalesFirst3Days=CALCULATE( SUM('示例表'[营业额]), FILTER('示例表','示例表'[日期] >= CALCULATE(MIN('示例表'[日期]), ALLEXCEPT('示例表','示例表'[门店])) &&'示例表'[日期] <= CALCULATE(MIN('示例表'[日期]), ALLEXCEPT('示例表','示例表'[门店])) + 2) ) 看到这里...
powerbi calculate条件求和在Power BI中,可以使用DAX (Data Analysis Expressions)表达式来进行计算。要根据特定条件对数据进行求和,你可以使用CALCULATE函数结合FILTER函数来实现。以下是一个详细的示例: 假设你有一个数据表包含销售数据,其中包括销售额(SalesAmount)和产品类别(Category)。现在你想要根据产品类别为某一...
IF(SUM(Sales[TotalSale]) > CALCULATE(AVERAGE(Sales[TotalSale]), ALL(Sales[Product])), "高", "低"), ALL(Sales[Product]) ) 在此示例中,CALCULATE函数首先计算所有产品的总销售额和平均销售额,然后利用IF逻辑判断每个产品的销售表现是高于还是低于平均水平。 4. 多对一的筛选高级应用 在更复杂的数据模...
CALCULATE([Total sales], DATESBETWEEN( 'Date'[Date], [First Date], [Last Sales Date]) )) (表1-8) 这样就得出了一个完美的结果了。 当然最后一步就是计算出年增长比率了。 YoY Growth % = DIVIDE( [Total sales] - [Total Sales LY Correct], ...
按照PowerBI星球的案例数据,进行产品的帕累托分析,产品累计占比写法如下: 产品销售额累计占比 = VAR sales = [销售额] VAR cum_sales= CALCULATE( [销售额], FILTER( ALL('产品表'), [销售额]>=sales VAR total_sales=CALCULATE([销售额],ALL('产品表')) ...
CALCULATE([Total sales], DATESBETWEEN( 'Date'[Date], [First Date], [Last Sales Date]) )) (表1-8) 这样就得出了一个完美的结果了。 当然最后一步就是计算出年增长比率了。 YoY Growth % = DIVIDE( [Total sales] - [Total Sales LY Correct], [Total Sales LY Correct],0) ...
BI 学习资料（里面有很多学习课程是我亲自开发的，其中还有一些是付费的教程），主要包含有 Power BI ...
VAR total_sales=CALCULATE([销售额],ALL('产品')) RETURN DIVIDE( cum_sales , total_sales ) 这样就可以计算出每个产品所对应的累计占比: 2. 计算贡献前80%销售额的产品数量 关于这个计算,换一种说法是,按销售额从高到低排序,哪些产品的销售额合计超过总体的80%,所以并不能简单按累计占比小于等于80%来...
Delivered Amount = CALCULATE ( SUMX ( Sales, Sales[Net Price] * Sales[Quantity] ), USERELATIONSHIP ( Sales[Delivery Date], 'Date'[Date] ) ) (5)使用非活动关系和复制日期表是互补的。在大多数场景中,使用多关系的单个日期表是更好的选择。 3 理解基础时间智能计算 (6)时间智能计算遵循的过程:首先...