Power BI非标准日历的计算思路

对于按照自然年月日来分析的业务数据，在PowerBI中可以轻松的使用时间智能函数来进行各种时间指标的计算，但如果不是按标准的日历，很多人就开始有点懵，不知道该如何计算了。

比如有的公司的业务月份是从26号到下个月的25号，如何计算本月收入和上月收入呢？

这种还比较简单，虽然不是标准的日历，其实还是很日历相关的，只是错位了几天而已，可以构建一个业务日历表，然后还是可以用时间智能函数来计算。

考虑个更加不标准的业务日历，假如某公司是按25天为一个业务周期，这种情况下，完全和自然的年月没有关系，时间智能函数无法使用，如何计算本期、上期、环比等指标呢？

这篇文章就来给你一个普遍意义上的时间指标计算思路。

以业务周期25天为例，首先根据业务的周期，在日期表中添加业务周期的字段，如下图，

添加了两个字段，其中一个是文本的期间P1、P2等，便于阅读，另外一个是数值的期数1、2……，便于排序以及不同期间的逻辑运算。

依然用这个表的日期与业务数据表的订单日期建立关系，

先写一个基础度量值：

收入= SUM('订单表'[销售额])

下面就用度量值来计算几个常用的时间指标。

上期

收入 上期=

VAR _period=SELECTEDVALUE('日期表'[期数])

RETURN

CALCULATE(

[收入],

FILTER(

ALL('日期表'),

'日期表'[期数]=_period-1

)

)

这个度量值的逻辑是，先利用VAR找到当前上下文的期数，然后在日期表中，找出比当前期数少一期的日期，并用这些日期筛选订单表中的对应订单日期的业务，求和即为上一期的收入。

这里用到的函数组合：

VAR+CALCULATE+FILTER+ALL

它是非常经典的DAX套路，在很多场合都会用到，即使还不理解也要先记住它，建议你重复练习直至彻底掌握。

有了上期数据，计算同比就很简单了，

同比= DIVIDE([收入]-[收入 上年同期],[收入 上年同期])

结果如下：

同理还可以计算上年同期，不过这里假设的是25天一个业务月度周期，并没有上年的概念，不如再假设一个业务年度，仍然以12期为一年，那么上年同期就可以这么计算。

上年同期

收入 上年同期=

VAR _period=SELECTEDVALUE('日期表'[期数])

RETURN

CALCULATE(

[收入],

FILTER(

ALL('日期表'),

'日期表'[期数]=_period-12

)

)

仔细观察就会发现，上年同期的度量值和上期的度量值非常相似，只是把 "_period-1" 替换为 "_period-12" 而已。

自然日历的计算不是同样如此吗，上月是本月之前1个月的月份，而上年同期就是本月往前推12个月的月份。

同比= DIVIDE([收入]-[收入 上年同期],[收入 上年同期])

结果如下：

看以上几个度量值，好像没有用到日期，只用到期数，这是因为上面的计算粒度都是按"期"计算，并没有按"日"计算。

假设计算本期至今的数据，应该怎么写呢？

本期至今

收入 本期至今=

VAR _period=SELECTEDVALUE('日期表'[期数])

VAR _date=MAX('日期表'[日期])

RETURN

CALCULATE(

[收入],

FILTER(

ALL('日期表'),

'日期表'[期数]=_period

&&'日期表'[日期]

)

)

本期至今的逻辑就是期数和当前上下文的期数相等，但小于等于当前日期的订单销售额之和。

所以用了两个变量来分别获取当前上下文的期数和日期。

结果如下：

通过上面几个时间指标的计算，你是不是已经知道非标准日期的计算逻辑了呢，其实这才是最普遍意义上的时间指标计算，就是根据业务的逻辑，按条件筛选汇总而已。

时间智能函数内部也是这样的逻辑，比如本月至今，有个时间智能函数是DATESMTD，它内部的运行逻辑依然是：

收入 本月至今=

VAR _month=SELECTEDVALUE('日期表'[月份])

VAR _date=MAX('日期表'[日期])

RETURN

CALCULATE(

[收入],

FILTER(

ALL('日期表'),

'日期表'[月份]=_month

&&'日期表'[日期]

)

)

这个度量值和上面的本期至今，除了把 [期数] 替换为 [月份] ，其他完全一致；等于当前月份，但小于等于当前日期的数据之和不就是本月至今吗？

把常用时间维度的业务计逻辑进行封装，就形成了时间智能函数，大家平时只知道用，因为很方便，只要能计算出结果，就不去深入理解时间智能函数到底是如何工作的，这导致了实际业务中，日历稍微一变化，就不知道怎么计算了。

如果彻底理解了这些计算逻辑，并学会利用本文的DAX思路，再碰到各种奇葩日历的时间指标计算，都可以迎刃而解。

其实之前写过的按周分析的思路，同样的计算逻辑：