空间连接时计算总和_学习CALCULATE函数(六)丨帕累托之累计求和
(寫在前面的話:非常感謝@韭菜大神和@冬神的指點(diǎn),萬(wàn)分感謝。)
哎,說(shuō)歸說(shuō),還是需要繼續(xù)學(xué)習(xí)CALCULATE函數(shù),也是蠻無(wú)奈的。最近白茶在研究帕累托分析法,本期分享一下帕累托ABC分析法的基礎(chǔ)——累計(jì)求和。
這里簡(jiǎn)要的說(shuō)一下什么叫帕累托分析法:意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家,帕累托研究發(fā)現(xiàn),美國(guó)80%的經(jīng)濟(jì)被20%的人所掌握著,而另外20%的經(jīng)濟(jì)卻被80%的人所掌握。而且很多事情都符合這一“二八定律”,于是就誕生了帕累托的分析觀點(diǎn),將事物發(fā)生的頻率劃分為A、B、C三類,通過(guò)集中精力解決A類問(wèn)題,可以緩解主要矛盾,同時(shí),不忘B類、C類的次要影響,說(shuō)白了就是將事物劃分為主次層次。
其中,頻率為0%~80%的,為A類因素,是主要影響因素;
頻率為80%~90%的,為B類因素,是次要影響因素;
頻率為90%~100%的,為C類因素,是一般影響因素。
這就是著名的帕累托ABC分析法。
小伙伴們,明白了沒(méi)?我們不光要做帕累托分析圖,還要知道原理。
以下是白茶做的示例文件:
這是頭幾天白茶做的,修改一下,將其導(dǎo)入PowerBI中。
之前呢,白茶在網(wǎng)上學(xué)了幾個(gè)累計(jì)求和的公式,白茶分享一下。
第一種是利用EARFIER函數(shù),如下:
這種方法,有一個(gè)很明顯不對(duì)勁的地方,就是EARFIER這里,不能插入表和列,白茶當(dāng)時(shí)不明白為什么,@韭菜大神指點(diǎn)我,這個(gè)函數(shù)沒(méi)理解到位,就是EARFIER必須存在于行上下文中,且有兩個(gè)行上下文,說(shuō)得通俗一點(diǎn)就是要有原生表和派生表。這個(gè)函數(shù)有點(diǎn)抽象,白茶目前還理解的不是很到位。
第二種是利用VAR變量,如下:
這是第二種方式。@韭菜大神指點(diǎn),有兩處很明顯的錯(cuò)誤。一是公式的本意是按照銷售數(shù)量不同值進(jìn)行累計(jì),可是矩陣中是按照日期;二是使用了ALL,可以看出最小的銷售量是“5”,其他每個(gè)值都比5大,那么每一行都會(huì)進(jìn)行匯總,結(jié)果當(dāng)然是錯(cuò)誤的。(解決辦法是添加索引列,再進(jìn)行篩選)
最后,感謝@韭菜大神和@冬神,兩位大神的意見(jiàn)是一致的,既然判定銷售數(shù)量有問(wèn)題,那么判定時(shí)間就好了啊。一語(yǔ)點(diǎn)醒夢(mèng)中人啊,而且這種方法可以避免一些上面兩個(gè)代碼有可能存在的錯(cuò)誤,比如說(shuō)當(dāng)不同日期的銷售數(shù)量一致的時(shí)候,那么上面的計(jì)算公式肯定會(huì)存在點(diǎn)問(wèn)題,解決的辦法是添加參數(shù)索引。但是按照這種日期篩選法,可以極大程度的避免這個(gè)。
代碼如下:
累計(jì)求和 =CALCULATE (SUM ('示例'[銷售數(shù)量] ),FILTER ( ALL ('示例'),'示例'[時(shí)間].[Date] <= MAX ('示例'[時(shí)間].[Date] ) ))
其結(jié)果如圖:
這次在矩陣中觀察毫無(wú)問(wèn)題!
看似簡(jiǎn)單的問(wèn)題,白茶卻浪費(fèi)了很多時(shí)間,基礎(chǔ)不牢,地動(dòng)山搖啊。
小伙伴們,GET了沒(méi)有?
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我是白茶,一個(gè)PowerBI的初學(xué)者。
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ID:Storysming
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的空间连接时计算总和_学习CALCULATE函数(六)丨帕累托之累计求和的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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