概述

• 了解時(shí)間智能功能在 Power BI 中的重要性

• 通過簡單示例在 Power BI 中實(shí)現(xiàn)時(shí)間智能函數(shù)

介紹時(shí)間是企業(yè)的資產(chǎn)，就像資源、材料和資金一樣。企業(yè)使用累積時(shí)間計(jì)算(年到日期、月到日期或季度到日期)，這些計(jì)算在常用用法中稱為 YTD、MTD、QTD。它們是分析趨勢或比較銷售和財(cái)務(wù)績效的有用指標(biāo)。然而，在 Microsoft Excel 中使用數(shù)據(jù)透視表和公式計(jì)算這些指標(biāo)可能是一場噩夢。

雖然與時(shí)間相關(guān)的計(jì)算并不復(fù)雜，但它們可能很乏味。這里有一個(gè)給業(yè)務(wù)分析師的問題："您花了多少時(shí)間準(zhǔn)備基于 Excel 的儀表板來分析一段時(shí)間的業(yè)務(wù)績效？答案很不理想，不是嗎？

Power BI 中的Time 智能功能可幫助用戶執(zhí)行可實(shí)時(shí)評估業(yè)務(wù)性能的計(jì)算，而無需將其顯式存儲在單獨(dú)的工作表中并引用它們。Microsoft Power BI 提供稱為數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 (DAX) 的計(jì)算等公式，可幫助用戶從數(shù)據(jù)中開發(fā)新功能。時(shí)間智能函數(shù)是 Power BI 開發(fā)人員衡量業(yè)務(wù)指標(biāo)模式的必用表達(dá)式(與去年相比，按年、按季度、按季度計(jì)算等)。

本文討論了 Power BI 時(shí)間智能功能的重要性和用途，這些功能可以使儀表板開發(fā)過程順利進(jìn)行。

注：我們假設(shè)您以前使用過 Power BI，并且有使用 DAX 的經(jīng)驗(yàn)。有關(guān) Power BI 的初學(xué)者友好介紹，請查看博客：

• 10 個(gè)有用的數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 (DAX) 函數(shù)，適用于 Power BI 初學(xué)者

目錄

了解數(shù)據(jù)

時(shí)間智能功能的重要性

在 Power BI 中使用 DAX

創(chuàng)建日期引用表

必需的計(jì)算列和度量值

使用時(shí)間智能功能分析業(yè)務(wù)績效

了解數(shù)據(jù)

在深入探討 Power BI 中時(shí)間智能功能如何輕松高效地實(shí)現(xiàn)之前，我們先概述示例數(shù)據(jù)。我們使用包含 2017 年和 2018 年企業(yè)直接利潤數(shù)字的數(shù)據(jù)。

下文提供了數(shù)據(jù)的屏幕截圖。數(shù)據(jù)也可以從Github下載練習(xí)。

數(shù)據(jù)包含幾個(gè)產(chǎn)品的直接利潤編號。產(chǎn)品描述、業(yè)務(wù)細(xì)分、品牌和其他特征已被掩蓋。每個(gè)月運(yùn)行幾個(gè)活動。在7月和12月，只有一個(gè)競選活動。因此，我們可用的數(shù)據(jù)不是連續(xù)日期格式。

時(shí)間智能功能的重要性

要比較趨勢，企業(yè)依賴于在一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)評估市場活動的性能。通常，業(yè)務(wù)利益干系人希望了解其關(guān)鍵績效指標(biāo) (KPI)，并將其與年度目標(biāo)進(jìn)行比較。

例如，他們可能希望評估年度至今 (YTD) 利潤，并制定戰(zhàn)略以填補(bǔ)與年度目標(biāo)有關(guān)的差距。此外，與上一年或月份或季度相比，績效可能是需要評估的另一個(gè)指標(biāo)。這將有助于他們分析業(yè)務(wù)業(yè)績是否與去年同一時(shí)期相匹配。

Power BI 提供的功能可以通過簡單的計(jì)算高效地實(shí)現(xiàn)這些比較。盡管 Excel 中這些基于時(shí)間的指標(biāo)的計(jì)算并不困難，但它們可能涉及使用數(shù)據(jù)透視表。

在 Power BI 中使用 DAX

讓我們使用"從 Microsoft Excel 工作簿導(dǎo)入數(shù)據(jù)"功能按鈕將數(shù)據(jù)導(dǎo)入 Power BI。Power BI 數(shù)據(jù)視圖中導(dǎo)入的數(shù)據(jù)為：

請注意，沒有表示每個(gè)"市場活動編號"列的日歷日期的列。因此，我們將使用"表工具"菜單下的"新列"按鈕創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算列。我們將使用我們的第一個(gè)數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 (DAX) 來達(dá)成此結(jié)果。DAX 是 Excel 的公式，可以在數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新列。

CalendarDate = DATE(Data[Year], Data[Month], Data[Date])

Power BI 中的 DATE 函數(shù)使用"數(shù)據(jù)"中的"年"和"月"和"日期"列創(chuàng)建日歷日期列。但是，請注意，表示與雙月市場活動對應(yīng)的日期的"日歷日期"列不是連續(xù)的。盡管這不一定構(gòu)成挑戰(zhàn)，但利用 Power BI 中時(shí)間智能功能的更簡單方法是創(chuàng)建一個(gè)包含一系列連續(xù)日期的新表。

創(chuàng)建日期引用表

若要在數(shù)據(jù)模型中創(chuàng)建新表，請轉(zhuǎn)到"主頁"選項(xiàng)卡，然后單擊"新表"按鈕。

我們使用稱為 CALENDAR 函數(shù)的 DAX，該函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)名為"Date"的表，其中包含一個(gè)"Date"列，給定特定的開始日期和結(jié)束日期分別是 2017 年 1 月 1 日 1 和 12 月 31 日。

Date = CALENDAR(DATE(2017,1,1), DATE(2018,12,31))

創(chuàng)建"日期"表后，我們必須在數(shù)據(jù)模型中將此表標(biāo)記為正式日期表。這可以通過在右側(cè)的"字段"窗格中查找"日期"表并單擊"標(biāo)記為日期表"來完成。Power BI 將要求您選擇表示日期的列。現(xiàn)在，您知道它是"Date"列。此步驟可確保進(jìn)一步的 DAX 公式將此"日期"表作為最可靠的日期源。

除非我們在"Date"表和"Data"表之間創(chuàng)建關(guān)系，否則我們不能將創(chuàng)建的表用于 DAX 計(jì)算。為此，我們轉(zhuǎn)到模型的關(guān)系視圖，并在"日期"表的"日期"列和"數(shù)據(jù)"表的"日歷日期"列之間建立一對多關(guān)系。"Date"表中日期的連續(xù)列表使時(shí)間序列數(shù)據(jù)的聚合更加容易。

必需的計(jì)算列和度量值

為了根據(jù)用戶方便情況查看時(shí)間序列，我們在"Date"表中使用以下 DAX 創(chuàng)建新列。這些列表示年、月數(shù)、日數(shù)、月名、季度。

Year = YEAR('Date'[Date])

MonthNum = MONTH('Date'[Date])

Day = DAY('Date'[Date])

MonthName = FORMAT('Date'[Date], "MMM")

Quarter = "Q" & FORMAT(QUARTER('Date'[Date]), "")

創(chuàng)建這些計(jì)算列后，下一個(gè)重要方面是在"Date"表中創(chuàng)建我們的第一個(gè)度量值。實(shí)際直接利潤數(shù)字的度量值將使用以下提到的 DAX 創(chuàng)建。最重要的是，"直接利潤"將使我們能夠靈活地從"Data"表中捕獲數(shù)字，并使其在任何細(xì)節(jié)級別上可用，包括每年、每季度、每月或按天提供。

DirectProfit = SUM(Data[Direct Profit])

使用 Power BI 中的時(shí)間智能功能分析業(yè)務(wù)性能

可以使用表和圖表在數(shù)據(jù)模型的"報(bào)表"視圖中查看最后一節(jié)中創(chuàng)建的度量值。這為我們提供了直接利潤的月對比視圖。

使用最廣泛的業(yè)務(wù) KPI 之一是年至今 (YTD) 值。年至今顯示從年初到所選日期的累積績效指標(biāo)(本例中為直接利潤)。我們將使用 Power BI 中的 TOTALYTD 函數(shù)計(jì)算直接利潤 YTD 數(shù)字。

要?jiǎng)?chuàng)建直接利潤的 YTD 視圖，我們將使用以下公式創(chuàng)建新的度量值。

DirectProfit YTD = TOTALYTD(SUM(Data[Direct Profit]), 'Date'[Date])

此公式計(jì)算"Data"表中某些"直接利潤"值的表達(dá)式，并返回"Date"列的累計(jì) YTD 編號。

面積圖表示直接利潤 YTD 數(shù)字，在兩年內(nèi)具有可比性。兩年的本年趨勢與2月至6月的年數(shù)趨勢相當(dāng)可比。然而，2018年的趨勢與上一年相比，7月至10月的趨勢不同。2018年7月至10月的直接利潤年數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于2017年的相應(yīng)時(shí)期。

此外，2018 年 11 月和 12 月的直接利潤也大幅躍升。然而，它在2017年同一時(shí)期趨于平緩。除了 TOTALYTD 之外，還有一些函數(shù)，如 TOTALMTD 和 TOTALQTD，可以為任何業(yè)務(wù)指標(biāo)提供月到日期和季度到日期的值。

另一個(gè)在 Power BI 中最常用的時(shí)間智能函數(shù)是 SAMEPERIODLASTYEAR。它評估當(dāng)前期間的業(yè)務(wù)績效與上一年同一期間。

結(jié)束備注

在這篇文章中，我們了解了時(shí)間智能如何在評估業(yè)務(wù)績效方面發(fā)揮重要作用。此外，我們還查看了計(jì)算 Power BI 中給定 KPI 的 YTD 數(shù)字的動手示例。

總之，Power BI 提供了許多時(shí)間智能功能，可幫助報(bào)告業(yè)務(wù)績效。此外，與 Excel 中基于單元格的計(jì)算不同，我們可以在 Power BI 中創(chuàng)建度量值。度量值可以在任何詳細(xì)級別上評估給定的時(shí)間計(jì)算。

轉(zhuǎn)載出處：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/08/time-intelligence-power-bi/

作者：Kaushik

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的bi power 两个日期挑较早的日期_功率 BI 中的时间智能：利用时间的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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