数据可视化之DAX篇（二十八）Power BI时间序列分析用到的度量值，一次全给你

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在各种经营分析报告中，我们常常会看到YTD，YOY这样的统计指标，这样的数据计算并不难，尤其是在PowerBI中，因为有时间智能函数的帮助，大大简化了这些计算，从而快速满足定期的报告需求。

下面就给你列出这些常用统计数据的度量值，帮你快速掌握各种期间数据的算法。

如果对时间智能函数不熟悉，可以先看看这篇文章：

一文帮你掌握时间智能函数

假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表，并已经建立了基础度量值：

收入 = SUM(‘订单‘[销售额])

下面的所有度量值都是以此为基础。

本期至今

XTD Month/Quarter/Year To Date

从本期的第一天到当前日期的累计，比如收入的YTD就是从本年1月1日到当前上下文日期的累计收入，MTD就是当前上下文月份的第一天到当前日期的累计收入。

月初至今

MTD Month To Date

MTD = CALCULATE([收入],DATESMTD(‘日期表‘[日期]))

当然并非只有这一种写法，比如还可以直接用TOTALMTD:

MTD1= TOTALMTD([收入],‘日期表‘[日期])

下面其他各种计算同理，带数字的度量值是等值的替代写法，熟练掌握其中一种写法就可以了。

季初至今

QTD Quarter To Date

QTD =

CALCULATE([收入],DATESQTD(‘日期表‘[日期]))

QTD1=

TOTALQTD([收入],‘日期表‘[日期])

年初至今YTD Year To Date

YTD = CALCULATE([收入],DATESYTD(‘日期表‘[日期]))

YTD1= TOTALYTD([收入],‘日期表‘[日期])

上期的本期至今PXTD Previous Month/Quarter/Year to Date

上期的MTD，简称为PMTD,就是上个月MTD,有了这个数据，计算环比时十分方便；而PYTD，上年的本年至今，计算年累计的同比也需要该数据。

并且在写PXTD时，上面已经建好的XTD度量值也可以直接复用。

上月的月初至今

PMTD Previous Month to Date

PMTD =

CALCULATE([MTD],DATEADD(‘日期表‘[日期],-1,MONTH))

PMTD1=

TOTALMTD([收入],DATEADD(‘日期表‘[日期],-1,MONTH))

上季的季初至今

PQTD Previous Quarter to Date

PQTD =

CALCULATE([QTD],DATEADD(‘日期表‘[日期],-1,QUARTER))

PQTD1=

TOTALQTD([收入],DATEADD(‘日期表‘[日期],-1,QUARTER))

上年的年初至今

PYTD Previous Year to Date

PYTD =

CALCULATE([YTD],DATEADD(‘日期表‘[日期],-1,YEAR))

PYTD1= 

TOTALYTD([收入],DATEADD(‘日期表‘[日期],-1,YEAR))

灵活使用时间智能函数，上年的年初至今还有很多种写法，比如：

PYTD2= 

CALCULATE([YTD],SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表‘[日期]))

PYTD3= 

TOTALYTD([收入],SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表‘[日期]))

PYTD4=

CALCULATE([收入],DATESYTD(SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表‘[日期])))PYTD5= CALCULATE([收入],SAMEPERIODLASTYEAR(DATESYTD(‘日期表‘[日期])))

(从上面的这些度量值也可以看出，SAMEPERIODLASTYEAR的功能都可以用DATEADD来代替；DATESYTD与SAMEPERIODLASTYEAR完全可以互换位置)

上面只是写出了常用的PXTD，可能有些个性的计算不止于此，比如要求计算上个月的QTD，掌握的上面的思路以后，你应该可以很轻松的写出来。

上年的本期至今PY XTD Previous Year Month/Quarter/Year to Date

上年的本年至今，其实通过PXTD的思路也能计算出来，只是因为上年的本期至今太常用了，就单独再介绍一下，只列出一种写法，其他写法也很简单，自己琢磨一下吧。

上年的月初至今

PY MTD Previous Year Month to Date

PY MTD =

CALCULATE([MTD],SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表‘[日期]))

上年的季初至今

PY QTD Previous Quarter Month to Date

PY QTD =

CALCULATE([QTD],SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表‘[日期]))

上年的年初至今

PY YTD Previous Year Month to Date

PY YTD =

CALCULATE([YTD],SAMEPERIODLASTYEAR(‘日期表‘[日期])

PY YTD其实和上面写的PYTD等价。

差异比较

有了上面的这些本期、上期、上年的度量值，再计算与上期的差异，以及同比和环比就非常简单了。

与上个月的差异

MOM Month Over Month

MOM = IF([PMTD]<>BLANK(),[MTD]-[PMTD])

月环比

MOM % Month Over Month Percentage

MOM % =

DIVIDE([MOM],[PMTD])

与上个季度的差异

QOQ Quarter Over Querter

QOQ =

IF([PQTD]<>BLANK(),[QTD]-[PQTD])

季度环比

QOQ % Quarter Over Querter Percentage

QOQ % =

DIVIDE([QOQ],[PQTD])

与上年的差异

YOY Year Over Year

本年累计、本季累计以及本月累计与上年的同期比较，都比较常用，这里都列出来。

本月累计与上年同期的差异YOY MTD = IF([PY MTD]<>BLANK(),[MTD]-[PY MTD])

本季累计与上年同期的差异YOY QTD = IF([PY QTD]<>BLANK(),[QTD]-[PY QTD])

本年累计与上年的差异

YOY YTD = 
IF([PY YTD]<>BLANK(),[YTD]-[PY YTD])

同比增长
YOY % Year Over Year Percentage

本月累计的同比
YOY MTD% = DIVIDE([YOY MTD],[PY MTD])

本季累计的同比
YOY QTD % = DIVIDE([YOY QTD],[PY QTD])

本年累计的同比
YOY YTD % = DIVIDE([YOY YTD],[PY YTD])

上面这些关于时间计算的度量值，以及上一篇MAT的计算（Power BI 度量值 | 滚动聚合），记住这些度量值的写法，基本可以满足大部分的正常需求，

上述度量值的示例文件已分享在知识星球，需要的请自行下载练习。

数据可视化之DAX篇（二十八）Power BI时间序列分析用到的度量值，一次全给你

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原文地址：https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/12821298.html