week08day01(power bi)

一 . 同期指标（与之前的对比）

#同期销售额
-- SAMEPERIODLASTYEAR : 自动返回上一年度 的 同一日期销售额 PY = CALCULATE([Core 销售额],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]) )-- 1.财务想法 : 2019年 和 2018年对比,但是2019年的数据截止到8/20 , 
--但是2018年的数据是完整的(截止12/31)
-- 2.切片器 是动态的
-- 3.注意 : 2019/8/20累计数据 和 2018/8/20累计数据 对比

-- #无论如何 使用CALCULATE 也不能把 同比时间范围 做成一模一样的
-- 那么通过添加列的形式 可以 提前打上标记
-- 在 '维度 日期时间表' 中添加列
-- TREATAS : 把 视图模型中没有建立关联的 表 强制关联TREATAS的第一个参数必须是一张单列表 或一个 数组可比日期 = VAR LastSalesDateindates = TREATAS( { [最后报表日期] } , '维度 日期时间表'[日期]) --定点 2019/8/20日VAR LastSalesLastYear = SAMEPERIODLASTYEAR(LastSalesDateindates) --定点 2018/8/20日RETURNOR('维度 日期时间表'[日期] <= LastSalesLastYear, -- 2019/3/21日 为FALSEAND('维度 日期时间表'[日期] <= [最后报表日期], -- 2019/8月20日 以前为TRUE'维度 日期时间表'[年] = YEAR([最后报表日期])-- 2019 保证了2018/8/21	~ 2018/12/31日 False))/*
'维度 日期时间表'[日期] <= LastSalesLastYear, -- 2019/3/21日 为FALSE
想表达 2018/8/20 之前的都是 可比日期and(
'维度 日期时间表'[日期] <= [最后报表日期], 
'维度 日期时间表'[年] = YEAR([最后报表日期])
)
这里是想说 2019/8/20 之前的但是 年份需要为2019年
也就将范围限定在2019/1/1 ~ 2019/8/20总体就是 2018/8/20 ~ 2018/12/31 之间不可比较
*/

销售额 PY View = CALCULATE([Core 销售额],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())折扣率 PY View = CALCULATE([Core 折扣率],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())
销售完成率 PY View = CALCULATE([Core 销售完成率],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())门店数 PY View = CALCULATE([门店数],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())店效 PY View = CALCULATE([店效 可比店],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())人效 PY View = CALCULATE([人效 可比店],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())坪效 PY View = CALCULATE([坪效 可比店],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())客单价 PY View = CALCULATE([客单价 正单有效法],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())件单价 PY View = CALCULATE([件单价 正单有效法],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())单据数 PY View = CALCULATE([单据数 正单有效法],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())连带率 PY View = CALCULATE([连带率 正单有效法],SAMEPERIODLASTYEAR('维度 日期时间表'[日期]),'维度 日期时间表'[可比日期] = TRUE())

二. 数据的宏观性

中国 : 1W美金

人口出生率低 : 母婴行业

3000W
2023:902W

人口数量大量下降 , 一定会导致需求量下滑 , 但是有可能导致财富聚集 , 导致消费升级 , 服务业人员空缺

带入到商业数据中 : 阿里大数据

人的认知 : 汽车大家电手机电脑

技术含量 : 二醋酸营销升级服务升级

三.区域分析

指数数量特别大,所以需要同一种的图片,聚合大量的指标,否则需要很多的小图形或卡片进行显示

本期指标计算(算最后一天 , T+1)

3.1 销售额类（本期指标）

# 今天只能算昨天的数据昨日 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),'维度 日期时间表'[日期] = [最后报表日期]))本周至今 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),'维度 日期时间表'[年份周数] = YEAR([最后报表日期])*100 + WEEKNUM([最后报表日期],2)))本月至今 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),'维度 日期时间表'[年月] = YEAR([最后报表日期])*100 + MONTH([最后报表日期])))本年至今 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),'维度 日期时间表'[年] = YEAR([最后报表日期])))-- DATESINPERIOD ( <日期列>, <起始日期>, <偏移量>, <间隔单位> )最近7日 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),DATESINPERIOD('维度 日期时间表'[日期],[最后报表日期],-7,DAY)))最近30日 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),DATESINPERIOD('维度 日期时间表'[日期],[最后报表日期],-30,DAY)))-- 60日 90日  180日最近1年 销售额 = CALCULATE([销售额 正单有效法],FILTER(ALL('维度 日期时间表'),DATESINPERIOD('维度 日期时间表'[日期],[最后报表日期],-1,YEAR)))