博客:www.jiaopengzi.com

焦棚子的文章目录

请点击下载附件

1、背景

在财务科目中,需要按照科目层级来显示;在excel中都是用公式来实现,而且对于数据的管理及更新是一件头痛的事情,那么PP来做一个如何呢。

2、必备知识
前提知道PATH相关父子层级的公式及ISFILTERED不知道的去看看官网解释。

传送门:

Parent and Child Functions (DAX)

ISFILTERED 函数 (DAX)

3、上案例


维度表科目ID与事实表科目ID建立1:n的关系

在pp模型中处理下维度表的层级。

新建列公式如下:

PATH=PATH('科目管理'[科目ID],'科目管理'[父级ID])
一级=LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],1,1))
二级=IF(LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],2,1))=BLANK()
,'科目管理'[一级]
,LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],2,1)))
三级=IF(LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],3,1))=BLANK()
,'科目管理'[二级]
,LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],3,1)))
四级=IF(LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],4,1))=BLANK()
,'科目管理'[三级]
,LOOKUPVALUE('科目管理'[科目名称],[科目ID],PATHITEM('科目管理'[PATH],4,1)))
是否末级=
var s='科目管理'[科目ID]
return
(CALCULATE(COUNTROWS('科目管理'),ALL('科目管理'),'科目管理'[父级ID]=s)=0)*1
PATHLENGTH=PATHLENGTH('科目管理'[PATH])

正常情况下,在事实表,建立total然后拉透视表即可。


事实表建立total
科目total:=SUM('科目明细'[value])

模型中建立层级

常态下的透视表

于是,我们发现其中蓝色的部门显示的比较重复了,这样的报表不是很友好。(其中绿色是一种特殊情况,下文讲解)

所以这样写个普通的度量值是不行的,所以我们需要对度量值进行优化。

在这里我们需要引入两个概念:层级深度,筛选深度

筛选深度

F0:=ISFILTERED('科目管理'[一级])+ISFILTERED('科目管理'[二级])+ISFILTERED('科目管理'[三级])+ISFILTERED('科目管理'[四级])

层级深度

PL:=MAX('科目管理'[PATHLENGTH])

于是我们得到这样一个透视表

通过观察红色区域我们可以发现,这些需要显示的的都是层级深度>=筛选深度,即PL>=F0

优化后公示如下:

VV1:=VAR F0 = ISFILTERED ( '科目管理'[一级] )
+ ISFILTERED ( '科目管理'[二级] )
+ ISFILTERED ( '科目管理'[三级] )
+ ISFILTERED ( '科目管理'[四级] )
VAR PL =MAX ( '科目管理'[PATHLENGTH] )
VAR V0 = '科目明细'[科目total]
RETURN
SWITCH(
TRUE (),
PL >= F0, V0
)

大多数财务科目这样显示就完成了,因为遵循的都是上一级科目=下一级科目总和

拓展

但是绿色的情况,还没有说明,因为有的情况,不遵循上一级科目=下一级科目总和,更多的是出现在业务管理中,如人事层级,上级和下级做同样的事情,需要展现包含自己和下属的明细及总和。

于是末级科目大于0,非末级科目就等于0

MJ:=SUM ( '科目管理'[是否末级] ) = 0

关注total和MJ

VV2中,第二个条件MJ * V0 > 0 && F0 = PL + 1,适合这种非末级科目,具体情况需要具体分析,这里给出的是一种思路。

VV2:=VAR F0 = ISFILTERED ( '科目管理'[一级] )
+ ISFILTERED ( '科目管理'[二级] )
+ ISFILTERED ( '科目管理'[三级] )
+ ISFILTERED ( '科目管理'[四级] )
VAR PL =MAX ( '科目管理'[PATHLENGTH] )
VAR MJ =SUM ( '科目管理'[是否末级] ) = 0
VAR V0 = '科目明细'[科目total]
RETURN
SWITCH(
TRUE (),
PL >= F0, V0,
MJ * V0 > 0 && F0 = PL + 1, V0
)

结果2重点关注绿色区域

4、总结

总结下父子层级主要理解path相关公式,同时对ISFILTERED理解,其中对层级深度及筛选深度需要深入理解,才能对透视表更灵活的展示。

参照圣经Handling parent-child hierarchies章节

是否末级字段使用的var变量写法,如果是早期版本用earlier

传送门:EARLIER 函数​docs.microsoft.com

by焦棚子

焦棚子的文章目录

105_Power Pivot财务科目(层级深度&筛选深度)的更多相关文章

  1. Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3

    Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep ...

  2. MyDAL - 引用类型对象 .DeepClone() 深度克隆[深度复制] 工具 使用

    索引: 目录索引 一.API 列表 .DeepClone() 用于 Model / Entity / ... ... 等引用类型对象的深度克隆 特性说明 1.不需要对对象做任何特殊处理,直接 .Dee ...

  3. Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1

    Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark ML ...

  4. Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2

    Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep ...

  5. 条带深度 队列深度 NCQ IOPS

    http://blog.csdn.net/striping/article/details/17449653 IOPS 即I/O per second,即每秒进行读写(I/O)操作的次数,多用于数据库 ...

  6. 深度学习——深度神经网络(DNN)反向传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, ...

  7. 深度学习-深度强化学习(DRL)-Policy Gradient与PPO笔记

    Policy Gradient 初始学习李宏毅讲的强化学习,听台湾的口音真是费了九牛二虎之力,后来看到有热心博客整理的很细致,于是转载来看,当作笔记留待复习用,原文链接在文末.看完笔记再去听一听李宏毅 ...

  8. paper 53 :深度学习(转载)

    转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算 ...

  9. 深度树匹配模型(TDM)

    深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match(TDM)是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发,基于深度学习上的大规模(千万级+)推荐系统算法框架.在大规模推荐系统的 ...

随机推荐

  1. PAT B1076 Wifi密码

    题目描述: 下面是微博上流传的一张照片:"各位亲爱的同学们,鉴于大家有时需要使用 wifi,又怕耽误亲们的学习,现将 wifi 密码设置为下列数学题答案:A-1:B-2:C-3:D-4:请同 ...

  2. java基础-多线程互斥锁

    多线程(JDK1.5的新特性互斥锁)* 1.同步 * 使用ReentrantLock类的lock()和unlock()方法进行同步* 2.通信 * 使用ReentrantLock类的newCondit ...

  3. EMS修改邮箱容量限制的方法

    使用PowerShell命令完成邮箱数据库限制任务. 以Exchange管理员身份打开EMS控制台.在PowerShell命令提示符下,键入如下命令. Set-MailboxDatabase Test ...

  4. JavaScript面向对象的方式开发轮播图插件

    轮播图是很多页面必不可少的组件.这里来使用面向对象方式开发一个插件.减去开发的痛楚 首先需要寻找对象:只有一个对象,轮播图!关键点在于找到这个对象所拥有的属性以及方法,通过代码实现出来,这是面向对象最 ...

  5. git clone 遇到的问题

    经常遇到这个问题, 所以今天决定把它记录下来 当使用git clone时,会报Please make sure you have the correct access rights and the r ...

  6. Blazor组件自做六 : 使用JS隔离封装Baidu地图

    1. 运行截图 演示地址 2. 在文件夹wwwroot/lib,添加baidu子文件夹,添加baidumap.js文件 2.1 跟上一篇类似,用代码方式异步加载API,脚本生成新的 body > ...

  7. linux中sort、uniq、cut、tr、wc命令的使用

    文本处理命令 1.sort命令 使用场景 : 用于将文件内容加以排序(可以和cat一起用) 参数 作用 -n 依照数值的大小排序 -r 以相反的顺序来排序(默认只比较第一个数,-rn是按所有数值比较) ...

  8. 如丝般顺滑:DDD再实践之类目树管理

    在上次反思DDD实践之后,在类目树管理项目中再次实践DDD.从需求分析到建模和具体的落地,结合个人体会,都是干货.

  9. javascript中的宏任务和微任务(二)

    js事件轮询执行顺序总结: 1)所有的同步任务都在主线程上执行,行成一个执行栈. 2)除了主线程之外,还存在一个任务列队,只要异步任务有了运行结果,就在任务列队中植入一个时间标记. 3)主线程完成所有 ...

  10. Jmeter监控平台搭建:JMeter+InfluxDB+Grafana

    背景 平时一般用Jmeter的Gui模式,添加对应的插件,查看每秒线程数.TPS.响应时间等曲线,其实高并发是不建议这么看的. 解决方案 可以搭配InfluxDB+Grafana工具,使Jmeter异 ...