最近一位朋友在用Power BI做一项与日期相关的分析时，出现了一些看起来很奇怪的情况：
现实生活中金融一直在我们身边，钱多想理财和投资大生意，钱少想贷款，每个人的需求不同。理解金融常识，可以帮助我们更好的理财和信贷，同时也帮我们减少损失，提高风险意识。理解常用金融知识，帮助提升金融与社会生活的应用价值，指导理财、信贷、消费与生活。金融与社会各行业相关，通过实际的金融案例学以致用提升生活品质，快速掌握金融业务知识又能掌握python的实际应用价值。
在经历了一年的爆发式增长之后，2017年金融科技领域的投资开局平稳: 风险投资和并购投资总额在2017年1季度达到32亿美元，同2016年4季度的41.5亿美元相比有所下降，同巅峰期相比则有很大差距。 交易数量保持稳定: 总的来看，一季度并购和风险投资活动是过去3个季度较低的，一季度金融科技领域被投资企业数为260家。 风险投资规模降至2014年水平:从投资规模来看，风险投资接近2014年初水平或2013年全年规模，从2015年的巅峰期明显下降。但是风险投资规模仍然是历史上较高水平，达到23亿美元。 大
本章通过分析某店铺会员消费数据，将每个会员的R、F、M得分值与平均值做对比 （每个要素好于平均值记为A，比平均值差记为B）， 将会员分为以下八种，以便针对性做营销决策，实现精细化运营
Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据，我们新创建可视化展示的页面，创建一个新表存储后续展示的度量值，具体操作如下：
上次爬取了2009-2019年度单细胞项目的项目-想知道单细胞国自然基金有哪些，由于上次只有爬取的代码没有对项目类型进行分析，今天补起。
2016年我们将永远铭记，原因有很多—很多预料不到的政治事件（特朗普，英国脱欧等等），体育界，政治艺术和娱乐领域很多名人离开了这个世界，还有很多重大的收购活动，如此等等。更重要的是，对于我们来说，2016年在金融科技领域发生了很多重大事件值得我们铭记：印度国家支付公司发布了UPI（统一支付接口），金融业新兴势力的崛起，保险业和金融业内部此前的竞争关系出现重大转变。 总之，2016年金融科技领域众多里程碑事件推动了金融业的发展，并且在未来几年金融科技将加速发展。根据金融科技领域专业的投资银行Financia
毋庸置疑，2015年是金融科技发展的大年，可以预计2016年金融科技领域仍会继续向前发展。 2015年全球投资金额接近400亿美元，包括创业资本，公司扩张融资，金融科技领域的相关股票上市融资。 201
如果嫌麻烦，也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说，RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分，那么此前的 RFM 3.0 与之相比，大概只能是：30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的，它不仅体现 PowerBI，DAX 的能力，体现业务逻辑，还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
软件工程经济分析的基本要素主要有：投资、筹资和融资、成本和费用、销售收入与利润、主要税金等。
在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在Power BI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，TOPN可以获取前几名数据，但是不会对数据进行排名。
负利率是指从名义利率中扣除通货膨胀效应后的实际利率为负值的现象。从动态的角度看,负利率效应也可以被描述为银行利率变化的速度小于价格指数变化的速度,这是一种违反经济规律的特殊状态。
白茶对近一个月所学的DAX进行了一次梳理，做出了一个动态多维度的帕累托图，效果如下。
金秋来临之际，由ChinaJoy主办方上海汉威信恒展览有限公司主办，并得到移动游戏企业家联盟（MGEA）大力支持的2018年度优秀游戏评选大赛——第十三届金翎奖正式启动！
很多人都知道80/20帕累托法则（20%的人掌握着80%的财富），而ABC分类法可以说是该法则的衍生，目的是把握关键，分清主次。
假设某公司在 2020 年 12 月有活跃客户 100 人，而在此后的一年中只要有销售额，就算该客户在此后的一年为留存客户。那么，对于试着给出对任何年月的活跃客户计算其在未来一年的留存数以及留存率。
文章背景： DAX权威指南第16章讲的是DAX中的高级计算。最后一个例子提到，为了准确地计算出年同比（YOY），需要忽略上一年中发生在设定日期之后的任何销售数据。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
C3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1)
常在群里看到很多关于对日期表的疑问和困惑，尤其是刚进群的初学者。那今天我们就来聊一下，日期表是怎么回事，在业务分析里究竟起了什么作用？
前面，我在文章《DAX的核心，其实只有4个字！》里提到，DAX核心思想，就是“筛选、计算”四个字，当然，这个总结非常抽象，接下来，我会用一个又一个的例子来给大家具体讲，大家将慢慢体会到，几乎所有的度量都紧紧围绕这个思想而展开。
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言，Data Analysis Expressions 数据分析表达式，简称DAX表达式，其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数，此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
在 Power BI 中常常遇到与周计算有关的问题。我们将按照不同场景分拆来进行介绍，给出最佳实践。
文章背景：在学习Excel的财务金融函数时，由于相关知识的匮乏，财务函数理解起来比较费劲。因此，本着less is more的原则，对各个函数进行重新梳理。本文对FV函数进行介绍。
前面的文章中我已经使用了一个入门案例动态销售报告来带领大家入门PowerBI的入门学习，基于动态销售报告，我可以在来进行细化处理销售目标表中的数据。本文的主题就是销售目标的分析。我们都知道销售目标是销售的起点，销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此，将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。 销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中，去年的2月和今年的2月可能天数不同，无法全部复制。还有就是月份中的周末时间，有些月份存在4个周末，有些月份存在5个周末。这些时间因素都会对销售趋势造成一定的影响。 回到数据源结构，我们回顾一下动态销售报告中的销售明细数据。这个表中有销售日期和销售额，我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表
哈喽，这里是白茶。一个PowerBI的初学者，记得在刚开始学DAX的时候，一个同比环比的问题困扰了我很久，每次都是觉得自己刚刚理解一点东西了，但是发现后续的坑更多。话不多说，LOOK！
在用power bi 分析上市公司财务数据（二）中我们知道利润表的数据与资产负债表数据有所不同，一般情况下，我们选择某月或某个季度，对利润表而言，往往首先是想知道在当月或当季下的值，由于我们获得到的财务报表是年累计数，因此，要想知道每个季度的值，需要用本年累计数减去本年至上个季度的累计数（一季度除外）。
之前呢，白茶曾经分享过关于RANKX排名问题，但是在实际需求中，有时候我既想展示排名，但是同时我又想看看销售前几，该如何进行呢？这个问题就是标题——TOPN的问题。
有很多小伙伴常常问到含有递归特性的 Power BI DAX 计算问题，这在 DAX 中应该如何解呢？
反应数据变化的趋势表，需求：使用折线图展示"2022年点播订单表"每日营收金额变化。
PREVIOUS函数系列一共包含四个函数：PREVIOUSDAY函数，PREVIOUSMONTH函数，PREVIOUSQUARTER函数和PREVIOUSYEAR函数。
2022年3月24日，广东省政务服务数据管理局发布《省数字政府政务云扩容（2022年）项目》的合同公告，总价 520,282,100.00 元。 采购人（甲方）：广东省政务服务数据管理局 供应商（乙方）：数字广东网络建设有限公司 主要标的： 本项目包括：IaaS 资源服务、备份服务、PaaS资源服务、SaaS资源服务、软件资源服务、安全加密服务、政务云运营服务。 2021 年金额为 383,759,000.00 元。 数字广东目前股东为：中国系统（持股约32.92%）、中电云数智（约29.92%）、腾
在企业的日常运营中通常会关注很多关键指标，例如：销售额、利润、业绩、人数等，这样的指标我们希望在报表中突出展示以便被用户快速读取，在Power BI中我们可以使用卡片图、多行卡图、仪表盘、KPI图等来展示关键指标数据。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 要想知道中国楼市是否能一直充当“蓄水池”，就要先来了解一下人民币、美元、中国楼市和美国通胀之间的联系。 我们首先了解一下经济学中非常有名的费雪方程式： MV=PQ 在这个公式中，M表示货币量，V表示货币流通速度，P表示价格水平，Q表示交易的商品总量。 由该方程式我们可以看出：在V、Q比较稳定时，货币流通量M决定着物价水平P。 同样的道理，假设世界上各个经济体都是封闭的、独立运转的，在各国货币流通速度不变的情况下，根据费雪方程式，像美国那样无限制“印”钞的
在百花齐放的ERP（企业资源管理）市场，一直有这样一个说法叫：“南金蝶，北用友”。金蝶指的就是总部定在深圳的金蝶国际，用友指的是地处北京的用友网络，从这句略带江湖气的称谓不难看出，两大巨头在业内地位之尊崇。
最近白茶在读《圣经第二版》，再加上有很多小伙伴问过白茶总计栏显示不合理的地方，白茶决定抽出一期来描述一下上下文。
DATEADD函数属于使用频率非常高的基本函数之一。国内各个类型、各个规模的企业，都无法绕开同比环比问题。对于上下文理解很吃力的小伙伴，使用DATEADD函数不失为一种过渡的手段。
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到，就是7日移动平均了。考察如下的示意图：
很多人说国内的学习资料太少，在学习的过程中坎坷不断，我与大多数PowerBI学习者一样，一边读外文的博客摸索一边铺路，在不断尝试和与人分享的过程中，总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验，分享给读者。
现实工作中，每个领导都有不同的见解，财务计划部门需要把这些想法汇总起来呈现给总经理，而总经理又会在此基础上不断的调和，修正；反映在财务计划部门的直观感受便是调不完的数和不断推翻的假设。如果我们能做到对POWER BI中Query和Power Pivot的灵活运用的话，就能极大的解放财务小伙伴的生产力，并把释放出来的精力投入到更激烈地争吵中去。
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型，没有任何问题，但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致，而现在则完全不同，我们将回归简单，用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】，只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中，动态 ABC 分析是最后的压轴案例，但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
已经非常完善了，在一年时间内没有看到什么新的突破案例，那么我们有必要来彻底提升 RFM 的分析架构。
余额宝面世之后，互联网金融市场被高度关注，持续发酵。互联网理财、P2P借贷、个人征信、网络银行、分期、众筹，每一个细分领域都在上演着激烈的竞争。不过两年下来却没有一个互联网金融公司上市，整个行业迟迟未迎来收获季。互联网金融还需要熬多久才到出头之日？近日一个融资事件透露的信号是，互联网金融即将定局。玖富及旗下子公司2015年Q1完成1.1美金巨额融资，投资方包括IDG、SIG、赫基国际集团、光捷PE等，投资方互联网、金融产业和VC不同领域的投资者，1.1美金融资额打破2015年非银行系互联网金融平台的融资记录
在实际业务中，商场物品的摆放是否对营销有所影响？所策划的营销活动是否真正的起到了促销价值？活动赠品的使用效果如何？购物篮分析是啥？
每个门店由店长管理，店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示，该如何实现？
最开始在接触PowerBI的时候，记得有个小伙伴曾经和白茶说过这么一句话：“PowerBI的意义到底是什么，难道只是炫酷的图表么？实际用途就是看报表忽悠人？”
PowerBI 的原生特性很多都存在优化空间，以及借助 DAX 驱动可视化有更好的表现。在这方面，我们已经用独到的方法解密了 DAX 配合业务应用的所有秘密。
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