首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

BI技巧丨计算

图片 我们在做BI报表分析的时候,大部分指标的运算逻辑都不是特别的复杂,很多用户对于指标最基本的需求,就是可以展示当月数据,看个,能看个YTD就够了。...那么有关的计算有哪些方式呢? 思考一下 1 2 3 ...... 其实,主要方法就两种,一种是通过时间智能函数计算,另一种是通过Calculate+Filter+All的方式进行条件计算。...时间智能函数计算: 计算: 时间智能% = VAR LastMonth = CALCULATE ( [Quantity], DATEADD ( 'Date'[Date], -1, MONTH...条件计算: 计算: 条件计算% = VAR CurrentYear = SELECTEDVALUE ( 'Date'[Year] ) VAR CurrentMonth = SELECTEDVALUE...计算: Count% = VAR CurrentCount = SELECTEDVALUE ( 'Date'[YearMonthCount] ) VAR LastMonthCount

87410
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    基于统计的预警:预警实现深度剖析

    预警就属于统计预警的一种。 二、什么是预警 首先介绍一下的概念,描述的是统计数据的增/降幅度,即某一时间段(本期)的统计结果与之前另一相同长度时间段(基期)的比较结果。...而预警则是对一段时间内监控指标的统计结果同比上一同期(或比上期)的增/降幅进行预警,即指标的/计算结果超过了策略指定的增/降幅度则进行报警。...基期时间则根据同比周期或间隔计算得出。 3)指标在时间段内统计值的计算方式。 比比较的是指标在一段时间内的统计值,统计方式有求和、求平均等。...4)预警阈值 增/降幅上限,可设置为数值型阈值或百分阈值。 预警属于统计预警,所以预警表达式也是统计(stat)类型的表达式。综上,预警表达式结构如下。...3.4 预警判定原理 预警属于统计预警的一种,所以的预警流程就是统计预警的预警流程,预警模块启动一个用于统计策略判定的Timer,每分钟(因为统计表达式的时间都是以分钟为单位,所以每分钟轮询一次即可

    2.1K30

    TOPN函数丨断点

    [be850f1862f62a2357516ea3f8cfb1f1.jpeg] 之前白茶曾经分享过《同比问题》,但是在实际需求中还远远不能满足实际的需要。为什么呢?...: = DIVIDE ( [销售] - [上期], [上期] ) 结果如图: [988c9850ee00d6dd8c7387290ebdf69b.png] 小伙伴们,发现问题没?...我有很多日期都是没有销售的,也就是属于挂蛋的,比如1月3日就是没有销售,这种情况下我需要的是4日的销售直接与3日的销售进行,忽略3日这一天,该如何进行呢?...编写如下代码: TOPN日 = IF ( HASONEFILTER ( '示例'[时间] ), VAR BCMAX = MAX ( '示例'[时间] ) VAR...最后,利用IF判断前一天的营业额是否为空,为空就跳过,否则就显示结果。 这样就得到了我们需要的结果。 * * * 小伙伴们❤GET了么?

    51820

    换个思路丨断点

    [1240] 白茶曾经写过一期《TOPN函数丨断点》的文章,主要是利用TOPN函数来解决实际销售挂蛋(“当日无数据”)的情况。 然而,随着对DAX函数的深入了解,白茶发现还有其他的解决思路!...先来看看之前的代码: TOPN日 = IF ( HASONEFILTER ( '示例'[时间] ), VAR BCMAX = MAX ( '示例'[时间] )...'[销售] - LS, LS ), BLANK () ) ) [1240] 这段代码主要是利用TOPN函数,忽略事实表日期断档的问题,通过迭代整个表对数据进行逐行的筛选,从而达到断档的效果。...代码1: LASTNONBLANK日 = VAR BCMAX = MAX ( '示例'[时间] ) VAR TI = LASTNONBLANK ( FILTER ( ALL ( '示例...示例'[销售] - LS, LS ) 代码2: LASTNONBLANKVALUE日 = VAR BCMAX = MAX ( '示例'[时间] ) VAR TI = LASTNONBLANKVALUE

    41851

    PowerBI中同比那点事

    一个PowerBI的初学者,记得在刚开始学DAX的时候,一个同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!...———— / BEGIN / ———— 下面就可以准备进行同比的测试了,白茶在初期的时候,发现系统默认的快速度量值,可以选择计算同比、,如下图: 这里面的年增率和月增率其实就是同比、的计算效果...话不多说,添加自己的日期时间表。...建立模型关系: 这样看起来是不是顺眼多了,来,接下来我们要开始准备工作了,同比与的计算,要准备本期、上期、同期、上期差额、同期差额,这五个度量值,具体公式如下。.../里面的内容可以根据自己的数据进行替换 上期= CALCULATE([本期],DATEADD('日期'[Date],-1,MONTH))//这里也是,需要自己替换数据 上期差额= [本期]-[上期]

    2.6K40

    PowerBI 中计算周的技巧

    有人想:这么复杂,只是想算一个周而已。算了,找 IT 吧。 不难发现:复杂的不是工具,而是业务本身,要做这样的业务计算,就存在这样的业务逻辑。...那么计算周就很简单了,不再展开。留给读者自己实现。 总结 本文表面给出了周的计算技巧,实际上提出了全局周期的通用计算定式。同时,指出了创新的思维来自克服思维惯性,并示范了思维惯性的表现。...关于时间维度计算,我们将在 2021-04-15 微软社区上演精彩的演说,请记住:复杂的不是工具,复杂的是业务本身;要配得上简单,就得穿越复杂。...只对当时参与的伙伴提供案例资源,后续索要,不再回复,请理解你没时间就没机会的复杂逻辑来自业务本身如此。...立刻报名:(报名截至 2021-04-14 23点) PowerBI 技术讲座系列 - BI佐罗专场 - 时间智能分析 你可能还想知道: ?

    5K20

    实现同比、计算的N种姿势

    MySQL为例,在8.0版本中才引入了Lag和Lead函数,这两个函数结合开窗函数有效的提高了同比、等复杂运算的实现效率。...在5.x系列版本中,MySQL需要依赖多次嵌套子查询和自关联才能实现此类计算。 我们以一个简单的例子,来分别看下,MySql 5.x和8.0是具体实现同比、计算的。...= 12 AND month(c.销售时间) = 1)) group by yy, mm order by yy,mm asc 计算结果: 2、 MySQL 8.0 :通过分析函数实现同比和占计算...** MySql8.0支持了Lead和Lag分析函数,虽然可以大幅提高计算的效率,但仍然需要编写SQL语句处理。...3、1 使用内置的同比、快速计算功能** 同比、等计算一般是BI工具的标准功能,我们可以直接通过设置实现。

    3K20

    数据分析产品同比、设计要点总结

    的定义出发,可以明确澄清一下,对于某日数据对比上周同一天或上月同一天时,严格的定义应该是:周同比、月同比,而不是。...时间周期比较临近,适合于看业务近期的表现。...三、同比、计算常见问题及处理逻辑 不同日期颗粒度的数据,支持对比的方式如下: 在计算时,有些坑点还是要提前在需求层面确认好,避免测试或上线后,再去调整。...建立每一年的日期维度表,即对每年的周进行1-52的编号,周同比计算时,可以用当前周编号,减去一年(52周)的周号计算 3.周、月、年未过完 数据产品的数据是动态更新的,周一或者每月看数据,当周、当月都没过完,此时的计算需要考虑数据对齐的问题...相比较离线数据分析的静态数据,数据产品的数据是每日更新的,天、周、月不同时间颗粒度以及周初、月初等不同时间节点,同比、计算时都有一些坑点需要提前明确好逻辑的。

    2.7K20

    教你什么是同比以及如何计算,小白快进来!

    from=qcloud 在做数据统计时,时常要进行同比、的计算。...比起在Excel中通过输入“同比:=[本期数]/[上年同期数]-1”、“:=[本期数]/[上期数]-1”这样的公式进行运算,在数据观里,借助字段编辑器中的“高级计算”功能,只需点击一下鼠标就可以完成各类同比...、的计算。...点击了解制作图表具体过程 Step2 计算月同比和日 * 计算月同比增长率:点击“订单额”右侧图示按钮,在下拉菜单中选择“高级计算”,可以看到,数据观中提供了“同比增长值”、“同比增长率”、...“比增长值”、“比增长率”四种计算方式,这里我们选择“月同比增长率”,并将该字段的名称借助“重命名”功能改为“订单额月同比增长率”,效果如图所示: * 计算日比增长率:与“计算月同比增长率”的操作过程相同

    3K40

    MongoDB为什么Mysql高效

    MySQL和MongoDB都是常用的数据库,但MongoDBMySQL更为高效,这是为什么呢?...MySQL支持的数据类型包括整型、浮点型、字符型、日期型等等。此外,MySQL还支持定义主键、外键、索引等数据约束,以保证数据的完整性和一致性。...MySQL也支持一些非关系型数据的存储方式,比如BLOB和TEXT类型的数据,但相比于MongoDB等面向文档的数据库,MySQL的非结构化数据处理能力相对较弱。...然而,随着数据量和访问量的不断增长,单机MySQL已经无法满足高可用、高性能的要求,因此出现了分布式MySQL架构。分布式MySQL架构通常采用主从复制和分片技术。...综上所述,MongoDBMySQL更适合存储和查询非结构化数据,具有更高的查询效率和更好的分布式扩展性。当然,在实际使用中,选择哪种数据库要根据具体的业务需求和数据特点来确定。

    1.7K10
    领券