按周进行数据分析,在零售业.电商等类型的公司中很常见,但是不少人觉得按周进行分析无从下手,一个主要的原因是找不到对应的函数,因为时间智能函数只对应年.季.月.天这几个粒度,没有关于周的时间智能函数. 没有相应的函数当然也能搞定,本文就介绍几种常见的周分析的思路,掌握后就可以灵活地进行各种时间分析. 进行周分析之前,我们首先应该构造含有周序列的日期表. 创建日期表 在日期表中,应该包含每个日期是周几,以及属于一年中的第几周的数据,这里直接用DAX生成一个日期表, 日期表 =ADDCOLUMNS(A

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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64418286 假设有一组数据, 已知每一个产品贡献的利润,如果要计算前几名产品的贡献利润总和,或者每一个产品和利润更高产品的累计贡献占总体的比例,就涉及到累计求和,数据量较小的情况下,在 Excel 中可以轻松实现,毕竟 Excel 是对单元格进行操作. 但是在 PowerBI 中,对整个字段运算很简单,而对每一行的数据进行筛选汇总,却需要动一点小心思,下面就以此表为例介绍几种常用的累计求和方式,并以此案例来进一步掌握几个函数的用法.

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

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

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

网址: http://www.eygle.com/digest/2009/04/oracle_rman_incremental_backup.html 在rman增量备份中,有差异增量和累积增量的概念 1.概念 差异增量:是备份上级及同级备份以来所有变化的数据块,差异增量是默认增量备份方式    累积增量:是备份上级备份以来所有变化的块 因为累积增量是备份上级备份以来所有变化的数据块,所以累积增量需要更多的备份时间,同时需要较小的恢复时间:而差异增量正好相反,它可以备份同级备份以来变化的数据块.

费用分析主要从财务三大费用入手,剖析费用的结构.用途.占用等情况,从三大费用到明细费用.部门.职员的层层钻取,从而有效地进行费用管理和控制.Power-BI前端展示:图1<ignore_js_op> 点表格[三大费用]-“营业费用”,可以联动到饼图[部门占比].条形图[明细费用TOP10].折线图[费用趋势分析],分析“营业费用”各部门使用占比情况,明细费用使用排名情况以及营业费用趋势.如图:图2<ignore_js_op> 点饼图[部门占比]-“总部”,可以联动到条形图[明细费用

时隔一年,奥威Power-BI重磅再推新版,在之前V10 WEB可视化前端分析工具基础上,更加注重用户体验这一块.V11站在用户的角度,以用户的视野去设计研发新版本,最终在前端框架的优化.移动设备的体验.以及动态视图和免费版优化四个方面进行了优化.下面我们来简略看一下此次V11升级版的亮点内容: 一.全新前端框架 1.自动布局功能:新框架风格更为简约,自动布局可以让用户快速的将图表对象重组,从而形成规整的管理驾驶舱. 2.主题样式自定义功能:主题样式增加,甚至用户可以根据自己需要,任意定义主题调

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:

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

做Excel插件开发的时间久了,大部分人的印象是笔者是做软件开发,谈不上软件,也是插件开发级别. 但笔者更希望大家记住的身份是做BI开发,特别是企业级的BI. 故也借着Excel催化剂这个平台,输送一点点BI领域的知识.见解,和大家一起切磋. 若有企业级BI方面的需求,欢迎咨询! 关于PowerBI 在BI领域里,笔者专注于微软的BI,更准确地说是以PowerBI为核心的技术建模技术.数据前期的准备用的是SSIS,当然PowerQuery这样轻量级的也会偶尔使用一下. 关于PowerBI方面的知

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64150720 本文学习PowerBI最重要的概念:度量值 初学Power BI一般都会对度量值比较困惑,毕竟对长期接触Excel的人来说,这是个全新的概念,但一旦理解了她,肯定会立即喜欢上. 简单来说,度量值是用DAX公式创建一个虚拟字段的数据值,她不改变源数据,也不改变数据模型,如果你不在报表上使用她,甚至不知道她是什么样子的,而一旦被拖拽到报表上,便发挥巨大的作用,她可以随着切片器的筛选而闪转腾挪.变化万端,所以度量值一般在报表交

​本文来自星友Beau的分享,在进行数据指标的展现时,对关键的少数单独展示,而对剩余的大多数折叠为其他项,是一个很常用的做法.Beau同学通过一个日常的办公场景,详细介绍了PowerBI实现的步骤,值得大家借鉴. KPI指标动态展示之TOPN及其他 作者:Beau 一.背景故事 2020年第一天上班,B同学还沉浸在跨年的喜悦中,坐在工位上,喝了一口枸杞养生茶,随即打开了电脑,邮箱提醒老板发来一封邮件,顿时心头一紧,不会有重要工作吧,赶紧点开邮件,看着看着,眉头渐舒,原来老板让他对19年所有客户的

​按照自然日历来展现疫情数据时,是这样的效果, 由于各个国家的疫情爆发时间不一致,按自然日期坐标轴很难比较各个国家的蔓延速度. 如果各个国家都从蔓延日开始统计,展示之后每日的确诊人数,就是同样的时间轴,可以很直观的看出每个国家的发展速度. 这里的难点在于,如何确定开始蔓延日期,以及如何根据蔓延日期,来计算每一天距离蔓延日是第几天? 在PowerBI中,用DAX可以轻松实现. 原始数据是从2020年1月1日开始到现在的每日每个国家的确诊数据,包括新增确诊人数.新增死亡人数.累计确诊人数和累计死亡人

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

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