從原有的表中提取資料,生成新的**
從銷售資料彙總表中提取日期成本,生產新的銷售成本表,
其中"成本"相當於在新錶中的名稱
沿用舊表表頭:
銷售成本表 = summarize(
'銷售資料彙總'
,'銷售資料彙總'
[日期]
,"成本"
,sum(
'銷售資料彙總'
[成本]
))
銷售成本表 = summarize(
'銷售資料彙總'
,'銷售資料彙總'
[日期]
,"銷售成本"
,sum(
'銷售資料彙總'
[成本]
))
月 = month(
'銷售成本表'
[日期]
)
星期 = weekday(
'銷售成本表'
[日期]
將銷售成本表中月份和星期放在同一列,生成新的列
月份&星期 = '銷售成本表'
[月]&'銷售成本表'
[星期]
根據銷售成本表生成新的列,為x月星期x平均銷售成本
x月星期x平均銷售成本 = divide(sumx(
filter
('銷售成本表'
,earlier(
'銷售成本表'
[月份&星期]
)='銷售成本表'
[月份&星期]),
'銷售成本表'
[銷售成本]
),countax(
filter
('銷售成本表'
,earlier(
'銷售成本表'
[月份&星期]
)='銷售成本表'
[月份&星期]),
'銷售成本表'
[星期]
))
對上面函式進行解析:sum（）在單個列上執行，並且不知道列中的各個行（沒有逐行求值）。
示例：
總銷售額= sum（銷售表[銷售額]）
sumx（）可以對錶中的多個列進行操作，並且可以在這些列中完成逐行求值。
示例:
總銷售額sumx = sumx（銷售表，銷售表[數量]
*銷售表[單位**]）
divide可以求平均
示例:
x月星期x平均銷售成本 = divide(x月星期x的總成本/x月星期x的總個數)
filter(table,) --返回值：只包含篩選行資料的表
–篩選時對錶進行逐行掃瞄，計算量很大，所以選擇篩選的表盡量為lookup表
earlier函式：
例如我們有「產品名稱」和「銷售金額」兩列資料。基於此，我們希望計算出每個產品的銷售金額排名。
countrows(
filter
('產品銷售表'
, earlier(
'產品銷售表'
[銷售金額]
)[銷售金額]))
+1
earlier=當前行，按照當前行進行逐行掃瞄，sumx+filter+earlier
是power pivot中比較常用的函式組合，由於earlier針對每一行資料都進行計算，
所以理論上計算量相當於資料行數的平方。如果有10行資料，則需要計算100次，所以資料量大的時候大家使用要小心，有可能會造成模型計算緩慢。
countax函式統計非空值（blank），包含數值，date，邏輯值或文字值。
如果countax函式沒有資料列做計數，返回blank；如果countax函式聚合的資料列都是blank，返回0。
x月星期x的係數 :
x月星期x的係數 = divide(
'銷售成本表'
[x月星期x平均銷售成本]
,minx(
filter
('銷售成本表'
,earlier(
'銷售成本表'
[月])='銷售成本表'
[月])
,'銷售成本表'
[x月星期x平均銷售成本]
))
x月星期x的係數 =x月星期x平均銷售成本/minx(x月星期x平均銷售成本)
注:同乙個月中星期幾的銷售額最小就以其為基數
去年同期業績:
去年同期業績 = calculate(
'銷售明細'
[銷售業績]
,dateadd(
'銷售明細'
[銷售日期]
,-1,year)
)
calculate用法:
calculate(表示式,篩選器)
同比:今年業績-去年業績/去年業績
同比 = divide(
'銷售明細'
[銷售業績]
-'銷售明細'
[去年同期業績]
,'銷售明細'
[去年同期業績]
)
環比:本月業績-上月業績/本月業績
上月業績 = calculate(
'銷售明細'
[銷售業績]
,dateadd(
'銷售明細'
[銷售日期]
,-1,month)
)環比 = divide(
'銷售明細'
[銷售業績]
-'銷售明細'
[上月業績]
,'銷售明細'
[上月業績]
)
totalytd:用於返回年初至今業績_ytd:
業績_ytd = totalytd(
'銷售明細'
[銷售業績]
,'銷售明細'
[銷售日期]
)
去年同期業績_ytd:
去年同期業績_ytd = totalytd(
'銷售明細'
[銷售業績]
,dateadd(
'銷售明細'
[銷售日期]
,-1,year)
)
同比_ytd:
同比_ytd = divide(
'銷售明細'
[業績_ytd]
-'銷售明細'
[去年同期_ytd]
,'銷售明細'
[去年同期_ytd]
)
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