powerbi计算销售额累计同比增长率——dax

目录

效果展示:

一、建立日期表

二、建立度量值

1.销售收入

2.本年累计销售额

3.去年累计销售额

4.累计同比增长率

三、矩阵表制作


效果展示:

数据包含2017-2019年的销售收入数据

一、建立日期表

日期表建立原因及步骤见上一篇文章https://blog.csdn.net/2302_80061155/article/details/142520616?spm=1001.2014.3001.5501

自动生成连续日期列date后提取年份和月份

二、建立度量值

1.销售收入

销售收入 = sum('销售订单'[销售收入])

2.本年累计销售额

本年累计销售额 = TOTALYTD([销售收入],'日期表'[Date])

3.去年累计销售额

去年累计销售额 = TOTALYTD([销售收入],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[Date]))

SAMEPERIODLASTYEAR函数介绍:

SAMEPERIODLASTYEAR(<dates>)返回一个表,该表包含由日期构成的一列,这些日期是在时间上从当前上下文中指定的 dates 列中的日期移回一年的日期

4.累计同比增长率

累计同比增长率 = DIVIDE([本年累计销售额],[去年累计销售额])-1

DIVIDE函数介绍:

DIVIDE(<numerator>, <denominator> [,<alternateresult>]),执行除法运算,相较于"/"来说优点是分母为 0 时返回备用结果或 BLANK()而不会出错

|-----------------|------------------------------------------------------|
| 分子 | {1}被除数,即被除的数字。{2} |
| 分母 | 除数,或要除以的数字。 |
| alternateresult | {1}(可选)被零除而导致错误时返回的值。{2} {1}如果没有提供,则默认值为 BLANK()。{2} |

至此度量值计算完成

三、矩阵表制作

1.拖入矩阵

2.将在日期表中的月份month拖入到"行",将本年累计销售额、去年累计销售额、累计同比增长率拖入"值"

3.添加年份和产品切片器

最终可以呈现以下效果:

相关推荐
Duang2 天前
从零推导指数估值模型 —— 一个三因子打分系统的设计思路
数据分析·领域驱动设计
Sylvia33.6 天前
火星数据:解构斯诺克每一杆进攻背后的数字语言
java·前端·python·数据挖掘·数据分析
Flying pigs~~6 天前
机器学习之逻辑回归
人工智能·机器学习·数据挖掘·数据分析·逻辑回归
YangYang9YangYan6 天前
2026中专计算机专业学数据分析的实用价值分析
数据挖掘·数据分析
YangYang9YangYan6 天前
2026高职大数据管理与应用专业学数据分析的价值与前景
数据挖掘·数据分析
babe小鑫6 天前
大专经济信息管理专业学习数据分析的必要性
学习·数据挖掘·数据分析
weixin_440401696 天前
Python数据分析-数据可视化(柱状图bar【双轴柱状图、动态柱状图】)
python·信息可视化·数据分析
babe小鑫6 天前
高职大数据管理与应用专业学习数据分析的价值
学习·数据挖掘·数据分析
反向跟单策略7 天前
期货反向跟单-2025年回顾及2026年展望
大数据·人工智能·学习·数据分析·区块链