环比自然日期维度的业务数据(图)日期计算需要有个日期表

对于自然日期维度的业务数据环比，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（各种时间指标的度量值，让你一次看个够），但如果不是按标准的日历，甚至都没有日期维度，该怎么计算呢？

比如下面这个业务数据，每个订单时间并不是按日期来区分的，而是按期间来划分，一年划分为6个期间，分别为P1、P2……

上面的数据连个日期维度都没有，如何计算每一期的同比和环比呢？

其实计算逻辑与日期维度并没有什么不同，日期计算需要有个日期表，非日期的期间计算，同样也需要制作一个期间维度表。

期间维度表与订单表建立关系：

然后根据计算的需要建立几个度量值就可以了。

本期收入 = SUM( '订单表'[销售额] ）

上期收入，就是年度相同，期间编号减1的期间的数据，按照这个逻辑写度量值如下：

上期收入 =

VAR year_ = SELECTEDVALUE( '期间表'[年度] )

VAR period_ =SELECTEDVALUE( '期间表'[期间编号] )

RETURN

CALCULATE(

[本期收入] ,

FILTER(

ALL( '期间表' ) ,

'期间表'[年度] = year_ && '期间表'[期间编号] = period_-1

)

)

结果如下：

上图中的结果中，大部分的上期收入没有问题，但是2018年第1期的收入为空，这是因为按照上面的逻辑，第1期的编号减1的期间是不存在的，所以导致这样的结果。

解决这个问题，可以判断是否为第一期来修正计算的逻辑，不过更简单的办法是，在期间表添加一个连续的期间序号维度，

有了这个序号，不用考虑年度，每一期的上期，就是期间序号减1的期间，修正度量值如下：

上期收入=

VAR period_ =SELECTEDVALUE( '期间表'[期间序号] )

RETURN

CALCULATE(

[本期收入] ,

FILTER( ALL( '期间表' ) , '期间表'[期间序号] = period_-1 )

)

这个度量值看起来简单多了，并且计算结果也是我们需要的：

同样的逻辑，计算上年同期的数据，就是期间序号减去6的期间，度量值如下：

上年同期收入 =

VAR period_ =SELECTEDVALUE( '期间表'[期间序号] )

RETURN

CALCULATE(

[本期收入] ,

FILTER( ALL( '期间表' ) , '期间表'[期间序号] = period_-6 )

)

结果如下：

有了上期和上年同期的数据，计算同比和环比就很简单了：

环比 = DIVIDE( [本期收入]-[上期收入] , [上期收入] )

同比 = DIVIDE( [本期收入]-[上年同期收入] , [上年同期收入] )

这样就完成了同比和环比的指标计算。

这篇文章介绍的是一个普遍意义上的时间指标计算思路，无论是可以利用时间智能函数的月度、季度同比环比，还是没有时间智能函数的周、旬等维度的同比环比，都可以按这个思路轻松实现。

如果彻底理解了这种算逻辑，并掌握了DAX表达思路，再碰到各种日历的指标计算环比，都可以迎刃而解。

之前写过的周分析以及非标准日历，也是同样的计算逻辑：

学会了这个思路，你也可以轻松进行周分析！

Power BI非标准日历的计算思路