https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 经常碰到本年至今.本月至今的数据计算,其实还有一类计算是,从历史最早日期至今的累计计算,比如从开业到现在总共卖出了多少件商品,累计实现了多少销售额等. 本年累计称为YTD,历史至今的累计是不是可以称为HTD呢:) :这样的时间段很可能是跨年的,所以时间智能函数并不适用,不过不用时间智能函数依然可以很简单的进行计算. 模拟数据如下: 只是计算一个整体累计销售额很简单,我们想要计算的是从最初到任意一个日期的累计销售额,为了能

年初至今聚合和滑动聚合类似,不同的地方仅在于统计的仅为当前一年的聚合.唯一的区别体现在下限的开始位置上.在年初至今的问题中,下限为该年的第一天,而滑动聚合的下限为N个月的第一天.因此,年初至今的问题的解决方案如下图所示,得到的结果 SELECT a.empid, DATE_FORMAT(a.ordermonth, '%Y-%m') AS ordermonth, a.qty AS thismonth, SUM(b.qty) AS total, CAST(AVG(b.qty) AS DECIMAL(

焦棚子的文章目录 一.背景 DAX中已经有诸如YTD,QTD,MTD时间智能函数.用起来也比较方便. 但很多时候需要看历史累计至今的数据,需要自己根据实际情况写dax. 今天抛砖引玉,写一个示例. 二.数据源: 就两列 date:2017/8/1..2018/8/23(今天刚好是23号,就模拟来一个这样的数据) value:1(都是1方便观测) 如图: 习惯先写总计方便后续调用 total:=SUM([value]) 1.用filter写的如下: leiji_F:= var sd=firstda

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 时间相关数值比较 - 用非自带函数 文末有彩蛋,解决蛋疼问题 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 基于时间的汇总可能是最基础.最普遍用到的计算之一:计算年度销售总额,计算月度消费金额,某个店某个时期的销售情况等等.这里的时间模式介绍用DAX实现时间相关的计算,它不依赖于DAX自带的时间函数(譬如YTD,MTD等等).如果你有特殊的日历,特定特定时间段的计算(例如:按周计算.按trimester计算),用这个这个模式

盆友们,边看文章边玩,请耐心等待PowerBI load出来~~~~ (7.8秒钟) DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★☆☆(4星) 概况: 度量值,度量值,度量值!!!DAX提供了一堆的time intelligence的函数来计算,YTD(年初至今),MTD(月初至今),YoY(同比),MoM(环比)等等,如何有效的管理这些就会成为一个问题. A: YTD, QTD, MTD, YoY

周末放松一下,给大家分享一个小技巧,仅利用DAX制作一个简易的时钟. 时钟效果如下: 这个时钟的制作只需一个度量值,你信吗? 事实上确实如此,制作步骤介绍如下: 1,新建参数,生成一个数字序列作为小时数据. 然后会生成一个1到12的单列表,和一个切片器. 2,利用UNICHAR函数建立度量值. 度量值如下: 时钟 =UNICHAR(128335+SELECTEDVALUE('时钟'[小时],1)) 3,生成卡片图 使用第2步的度量值[时钟],生成一个卡片图,一个时钟就出来了, 是不是很神奇? 其

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57861350 计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度.总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的. 本文就通过 DAX 中的 ALL 和 ALLSELECTED 函数来看看在 PowerBI 中是如何快速计算出各种占比的. 数据为虚拟的某网上商城的电子产品的销售记录,我们根据销售额指标来计算某产品的占总体或者类别的比例. 首先写一个销售额的度量值

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55841964 时间可以说是数据分析中最常用的独立变量,工作中也常常会遇到对时间数据的对比分析.假设要计算上年同期的销量,在PowerBI中可以用CALCULATE来写个度量值[上年同期], = CALCULATE([数量],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期])) 这里SAMEPERIODLASTYEAR就是时间智能函数. 时间智能函数和普通函数的区别 时间智能函数与普通的时间或者日期函数的区别是, 日期函数直接依

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88528732 在各种经营分析报告中,我们常常会看到YTD,YOY这样的统计指标,这样的数据计算并不难,尤其是在PowerBI中,因为有时间智能函数的帮助,大大简化了这些计算,从而快速满足定期的报告需求. 下面就给你列出这些常用统计数据的度量值,帮你快速掌握各种期间数据的算法. 如果对时间智能函数不熟悉,可以先看看这篇文章: 一文帮你掌握时间智能函数 假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表,并已经建立了基础度量值: 收入 = SUM

传统上,Microsoft Excel是企业的首选报告工具,但Power BI为企业提供了强大的分析和报告功能.通过快速实验可视化,广泛数据集的统计功能和计算,以及快速重组字段动态获得答案的能力,很明显Power BI提供了远远超过Excel的洞察力.让我们来看看Power BI和Excel如何比较. 1.访问和存储大量数据 Power BI具有令人印象深刻的Microsoft Excel和text / .csv文件压缩功能,允许您查看分析和可视化无法在Excel中打开的大量数据.大多数计算机都

· 适用人群:数据分析专业人士,在数据分析方向需求发展人士 · 应用场景:数据汇报.数据可视化展现.数据建模分析 · 掌握难度:★★★★☆ 本期讲师 『PowerPivot工坊』公众号提供Power Pivot,Power Query等Power BI技术相关文章,培训咨询等服务. 经常有刚接触Power BI 的朋友询问:该如何上手学习?先学Power Query ,还是 Power Pivot?或者直接学习 Power BI Desktop? 今天,就和大家分享一些我个人的体会~ 首先,取决

Q:什么是附加题? A:这就是常说的送分可选题,可做可不做:也可以说是加分项,是难点提升题. Power BI 面试题 — 附加题 33)什么是 Power View? 答案: Power View是一种数据可视化技术,可让您创建交互式图表,图形,地图和其他可视化的视觉效果.Power View可用于Excel,SharePoint,SQL Server和Power BI. 以下页面提供了有关Power View中可用的不同可视化的详细信息: 图表 折线图 饼图 地图 树状图 卡片图 图片 表格

Power BI Desktop 9月新功能摘要 Power BI 9月更新如期而至,这一次Power BI 又推出了新功能——聚合预览,它可在内存中无缝地存储汇总值,大大提高报告的性能.另外本月还包括PDF文件连接器的预览,这是UserVoice上请求最多的连接器; M 智能也是 Power BI 对高级查询编辑器的最大更新之一.话不多说,一起学习吧! 以下是9月重大更新的列表:让我们具体了解下: 报告 散点图中的点图布局支持 Power BI中的散点图有了实质性的更新.您现在可以在散点图的x

2015年10月1日,期待已久的Odoo9正式发布.本文是Odoo9正式版发行说明,基于官网资料翻译. 译者: 苏州-微尘原文地址:https://www.odoo.com/page/odoo-9-release-notes译文地址:http://blog.csdn.net/wangnan537/article/details/48850915 1. 新设计与导航(New design & Navigation)简单之美基于内容的设计.简单.清晰.体验极佳.更快数据加载速度快,各应用瞬时切换.简

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26700406 第一代 iPhone 发布于 2007 年初,至今已有十年有余.中国互联网公司出海的新篇章,也正始于这 iPhone / Android 开启的新时代. 笔者自 12 年起进入移动出海行业,亲历了中国开发者近 5 年来的出海史.这其中不乏抓住了海外流量和中国人力的红利,躲在聚光灯背后闷声发大财的公司,也有昆仑万维.猎豹.Avazu 这样高调上市的范本. 今年年初,美图做了「三生三世十里桃花」主题特效,阴差阳错被美国网友用

摘自 https://www.jianshu.com/p/d52020f0c247 本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例,为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集.分析与可视化数据.希望你举一反三,轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务. 市场 我们尝试的,是他们找到的阿里云市场的一款 API 产品,提供天气数据. 它来自于易源数据,链接在 https://market.aliyun.com/products/57096001/cmapi010812.html?spm=517

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64149834 数据建模并没有那么高深,你同样可以学会!这篇文章通过一个实例创建一个简单的数据建模,并引出两个重要的概念:度量值和DAX. 之前谈论PowerBI与Power Pivot的关系时就提到,Power BI数据建模其实就相当于Excel的Power Pivot插件,不过这个插件已内嵌到PowerBI Desktop中了,两者的功能基本相同.Pivot是透视的意思,那么PBI的数据建模也和透视有许多共通之处. 使用的数据透视表

在学习PowerBI的过程中,尤其是刚接触的时候,不可避免的会遇到各种各样的错误,有时自己怎么检查都没法消除,不解决这个错误又没法进行下一步的工作,经常会搞的自己烦闷无比,不过最后通过自己的苦苦摸索.或者他人的片语点拨而解决后,也会欣喜异常. 你遇到的问题,我同样也都遇到过,并且我遇到的更多(因为我还接收到星友们遇到的各种问题:),这里归纳了一下初学者使用PowerBI时,几个常见的错误以及解决的办法. 01 | DAX书写错误 刚开始在DAX编辑框建度量值时,总是眼前一堆红色的波浪线有没有,

默认情况下,PowerBI图表的标题是静态的,为了增强图表的可读性,通过设置动态标题,可快速展示关键信息.提升沟通效率.本文通过两个简单的例子来看看PowerBI中如何创建动态标题. /01/ 拿之前文章中介绍移动平均的例子来看,标题是静态的, 只能通过看切片器显示的数字来获悉是当前状态是多少天的移动平均,标题是固定不变的,如果想把移动平均的天数显示在标题上,应该怎么做呢? 其实很简单,新建一个度量值: 标题 = "销售额"&SELECTEDVALUE('参数'[参数])&am

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户