DAX/PowerBI系列 - 库存总价值(Inventory Value) 欢迎交流与骚扰 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 有多少货(库存)当然重要(对于运营人员),这些货值多少钱当然也十分重要(对于高层管理/财务人员). 一般在每个会计周期结束时,会根据市场售价或者成本价来会评估库存总价值(取低者) . 评估方法有四种:先进先出(FIFO: first-in, first-out),后进先出(LIFO: last-in, first-out),均价(AVCO:

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜猜哪一列才是对的呢? 瞅瞅第四列[Cumulative Quantity],再瞅瞅第三列非粗体部分: 欢迎转

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 2019/08/08 更新:在可视化数据的时候,一定要选择日期维度的日期列来作显示不然会得不到期望的结果. 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜

MR21和MR22都可以用来调整价格,MR21是更改的单个物料的价格,MR22更改的是库存总价值,所以MR21可以更改移动平均价(V)或标准价(S)的物料价格.MR22只能更改移动平均价(V)的物料价格. 1.MR21: 几个点: (1)对于有标准成本估算的物料,MR21是无法更改标准价格的. (2)MR21要在物料帐(CKMLCP)之前更改价格: (3)MR21要在物料移动之前更改价格: (4)针对物料帐运行之后或物料移动之后,想更改价格,必须通过MR21+LTPC的方式实现. (5)MR21

    本期分享的内容: <奥威Power-BI基于微软示例库(MSSQL)快速制作管理驾驶舱> 时间:2016年11月02日 课程主讲人:叶锡文 从事商业智能行业,有丰富的实施经验,擅长Power-BI的培训工作,从事了五年的培训,培训经验丰富. 本次课程是基于微软SQL数据源的案例实操课,以微软SQL示例AdventureWorksDW2008R2为基础数据,接下来根据此次的课程做一个回顾与反馈.   <ignore_js_op> (商业智能) 维度表与事实表 进入制作管理驾驶

引入:一方面消费需求日益增长,另一方面市场竞争日趋激烈,电商对传统实体店的冲击越来越大,再加上各项成本费用高涨,利润走低.数字化决策可帮助企业增强运营能力.提升单店产出,必将成为企业面对激烈竞争.快速扩张.利润走低挑战最有力的武器. 零售业决策分析面临的问题: 一.数据量大:   零售门店的销售数据每天都在源源不断地汇聚到总部,夜以继日地吞噬着服务器的磁盘空间.但数据无法运用,越多越是垃圾.同时,多数据源,多渠道零售.大数据量也使分析更复杂. 二.数据响应及时性和分析要求更高:   激烈的市场竞

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

各种复杂现象的背后,其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响,把主要精力放在关键的少数因素上,就能达到事半功倍的效果. 这就是大家常说的二八原则,也称为帕累托原则,最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的,他在研究个人收入的分布状态时,发现少数人的收入占全部人收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表展示出来,就是著名的帕累托图. 帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素,现在广泛应用于各类商业和社会活动中.用帕累托图进行分析也成为帕累托分析,或者A

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0更新库存后,再进行库存检查,如果库存为负数,则执行事务的回滚. begin();//开始一个事物处理开始 $sql = "UPDATE ".$GLOBALS['a']->table('seconds_kill')." SET kill_stock = kill_stock - 1 WHERE sk_id='".$sk_id."' LIMIT 1" ; $GLOBALS['db']->query

每次的等待都是期待下一次的勃发!但激进的我非常想和大家学习一些东西,所以特地的分享了一个库存管理, 生活中容易运用的很多,但现在的学业希望能够得到各界人士的帮助!!! 首先:会有几个类来让它们协调 (:Goods类和Storage类.剩下的就是系统类),如果说的专业一点的话,那我们会对方法有些注意:其中就有(Initial()  goodlist() ShowMenu() GetGoodsPlace() GetMaxPleased() GetPleased())等等方法. 至于大致的框架呢?让我

前言 前面的文章,我介绍了Conference案例的业务.上下文划分.领域模型.架构,以及代码整体流程.接下来想针对案例中一些重要的场景,分别做进一步的分析.本文想先介绍一下Conference案例的核心业务场景 - 订单处理减库存的设计. 下单以及订单处理流程描述 下单过程 预订者浏览某个已发布的会议: 进入会议的详情页面,该页面显示了所有可预订的座位分类信息: 预订者选择好要预订的座位分类,录入每个分类的预定数量: 预订者点击提交按钮,提交下单请求到Server端: Server端订单处理过

如今在电商行业里,秒杀抢购活动已经是商家常用促销手段.但是库存数量有限,而同时下单人数超过了库存量,就会导致商品超卖甚至库存变负数的问题. 又比如:抢购火车票.论坛抢楼.抽奖乃至爆红微博评论等也会引发阻塞式高并发问题.如果不做任何措施可能在高瞬间造成服务器瘫痪,如何解决这个问题呢?这里提出个人认为比较可行的几个思路方法: 方案一:使用消息队列来实现 可以基于例如MemcacheQ等这样的消息队列,具体的实现方案这么表述吧比如有100张票可供用户抢,那么就可以把这100张票放到缓存中,读写时不要加

---恢复内容开始--- 最小库存规则(Minimum stock rule)用来保证你的库存产品数量总是不会低于设定的最小库存数量.用来保证产品生产和回到客户的需求.当库存产品低于这个最小库存数量时,系统会自动生成采购,采购的数量等于最大库存水平 按订单生成(Make to Order):这个订购功能将触发销售订单相关的产品数量的采购订单.系统不去检查当前库存估值,这意味着无论产品的在手数量是多少,都会生成一个采购订单草稿 选择哪种规则,要根据你的库存策略而定.如果你希望有一个库存缓冲区,并且

在现实的业务场景,当某一区域的销售额低于一定的值时,那么就要引起重视了.我们希望当发生这种情况时,通过邮件或微信通知用户进行关注.Power-BI 预警触发功能就可以实现这个功能.一.设定公共参数1. 以管理员身份在开始菜单运行“即席报表设计程序”.图1<ignore_js_op> 2. 登录“订阅”界面.图2 <ignore_js_op> 3. 在订阅界面下打开公共参数设定.图3 <ignore_js_op> 4. 设定服务器参数(1)在下图的1区域正确填写你正确的邮

元旦小假期过去了,不管是每天只给自己两次下床机会的你,还是唱K看电影逛街样样都嗨的你,是时候重振旗鼓,重新上路了!毕竟为了不给国家的平均工资水平拖后腿,还是要努力工作的.话说2016年已经过去了,什么2016年各省市平均工资排名表.2016年最赚钱工资排名表等等是不是该新鲜出炉了呢?平时小伙伴们只管看这些成果,有没有想过这些成果是怎么分析得到的呢?数据的魅力就是这样,加上分析更让人眼前一亮!然而,看惯了各种年度排名表,是不是总觉得缺点什么?你那一副国家大事不关我事,我还是回去看漫画吧!虽然让人咬

一扇可以通向任何地方的“任意门”,是我们多少人幼时最梦寐以求的道具之一.即使到了现在,工作中的我们还会时不时有“世界那么大,我想去看看”的念头,或者在突然不想工作的时刻,幻想着自己的家门变成了“任意门”,打开之后就是不同的风景. 虽然“任意门”不可能是真实的存在,但是我们通过交通工具,还是可以说走就走! 那么报表工具中的“任意门”呢?数据也可以说走就走吗? 那还真的是有! 数据填报功能——这个神奇“任意门”,资深的数据搬运工,让数据说走就走! 上周课程我们就聊过这个“任意门”,这周的课程主角也是

先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: beginTr

在做电商系统时,库存是一个非常严格的数据,根据CAS(check and swap)原来下面对库存扣减提供两种方法,一种是redis,一种用java实现CAS. 第一种 redis实现: 以下这个类是工具类,稍作修改就可运行 import java.util.regex.Pattern; import org.slf4j.Logger;import org.springframework.beans.factory.support.BeanDefinitionReader;import org.

python 关于redis的基本操作网上已经很多了,这里主要介绍点个人觉得有意思的内容1.redis的事务操作以及watch 乐观锁:后面描述2.tornado下异步使用redis的方式       redis是单进程单线程模型,本身应对外部请求的是单任务的,也是多线程安全的,这个大家都应该知道的, 所以才会经常有人用redis做计数服务.       首先redis 的事务处理只能使用pipeline:In redis-py MULTI and EXEC can only be used t