?今年是閏年，有星友問我，在Power BI中，2月29日的上年同期是怎么計算的？

這是個好問題，正好梳理一下，PowerBI時間智能函數是如何處理不規則日期的對比數據的。

以一個模擬的訂單表數據為例，訂單日期涵蓋了2015年、2016年和2017年，其中2016年是閏年，添加一個相匹配的日期表與之建立關系，

先建立一個基礎度量值：

收入 = SUM('訂單表'[銷售額])

然后通過下面幾個示例，來看看幾個和2月29日相關的各種數據，是怎么計算的？以及時間智能函數處理閏年的計算邏輯。

2月29日-上年同期

建個上年同期的度量值：

收入 PY = CALCULATE( [收入], SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]) )

把這個度量值放入到矩陣中看看結果：

從上面的數據可以看出，2016年2月29日和28日的上年同期數據都是48000，與2015年2月28日的數據是一樣的。

2016年2月28日的上年同期數據是2015年2月28日很正常，那么為什么2016年2月29日的上年同期數據也是2015年2月28日呢？

對于不規則的日期，根據特定的要求和邏輯，可以設計不同的對比方式。比如2015年是沒有2月29日的，那么2016年2月29日的上年同期可以設計為空值。而PowerBI的時間智能函數的計算邏輯，是2月29日的上年同期數據為上年2月28日的，換個角度可能更容易理解，就是2月最后一天的數據對比，無論是不是閏年。

并且觀察2017年2月28日的上年同期數據，與2016年2月28日的數據一樣，這很正常。只是在2017年，找不到這樣的日期：它的上年同期數據，可以與2016年2月29日對應。

2月29日-本年累計的上年同期

本年累計以及本年累計的上年同期度量值可以這樣寫：

收入 YTD = TOTALYTD([收入],'日期表'[日期])
收入 YTD PY = CALCULATE( [收入 YTD], SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))

計算結果如下：

本年累計的同期對比結果，與上面當日數據的同期對比邏輯是一樣的，依然是2016年2月29日的上年同期，是2015年2月28日的數據。

從上圖可以看到2017年2月28日上年同期的本年累計是4087000，但是如果看2017年2月份的上年同期本年累計，卻是4129000，

也就是說在本年累計的上年同期的計算中，2017年2月28日的數據和2017年2月份的數據是不一致的。

但在月份這個粒度上，2017年2月的上年同期，與2016年2月的數據完全一致，并沒有問題。

2月29日-本月累計的上月

需要建本月累計和上月累計的度量值，可以這樣寫：

收入 MTD = TOTALMTD([收入],'日期表'[日期])
收入 MTD PM = CALCULATE( [收入 MTD], DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))

結果如下：

在月度環比上，因為每個月都有29號，29號本身的數據沒有問題，但在3月30號和3月31號的上月同期計算中，因為2月沒有對應的日期，所以都等于2月29日的數據。

關于月度環比，這個很正常，因為即使不是閏年，3月30日和3月31日的上月同期數據，也是都等于2月28日的數據。

在日期維度月度環比的計算上，不只是閏年有2月29日才存在這個問題，其實每年都存在，因為有的月份是31天，有的月份是30天，比如7月31號的上月同期數據就是6月30日的數據。

總結

通過上面幾個示例，對時間智能函數的計算邏輯總結如下：

• 日期粒度上的計算，如果沒有對應的日期，會自動等于上期最后一天的數據；
• 月份粒度上的計算，是否為閏年，沒有任何影響；
• 在本期累計的上期計算中，可能會出現，當月最后一天的累計數與當月的累計數不一致的情況。

以上就是時間智能函數的計算邏輯，其實沒有必要擔心2月29日的計算問題，就像不用擔心某個月是否有31號一樣。如果你的業務中，需要的計算邏輯不是時間智能函數的邏輯，應根據需求調整，按通用的DAX函數和規則來寫度量值，并不是一定要用時間智能函數。

關于時間智能函數的學習和運用，你還可以參考這兩篇文章：

采悟：掌握時間智能函數，同比環比各種比，輕松搞定！?zhuanlan.zhihu.com采悟：Power BI時間序列分析用到的度量值，一次全給你?zhuanlan.zhihu.com

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何获取当日日期_Power BI时间智能函数如何处理2月29日的？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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