按周进行数据分析,在零售业、电商等类型的公司中很常见,但是不少人觉得按周进行分析无从下手,一个主要的原因是找不到对应的函数,因为时间智能函数只对应年、季、月、天这几个粒度,没有关于周的时间智能函数。

没有相应的函数当然也能搞定,本文就介绍几种常见的周分析的思路,掌握后就可以灵活地进行各种时间分析。


进行周分析之前,我们首先应该构造含有周序列的日期表。

创建日期表

在日期表中,应该包含每个日期是周几,以及属于一年中的第几周的数据,这里直接用DAX生成一个日期表,

日期表 =
ADDCOLUMNS(
ADDCOLUMNS (
CALENDAR (DATE(2016,1,1), DATE(2017,12,31)),
"年度", YEAR ( [Date] ),
"季度", "Q" & FORMAT ( [Date], "Q" ),
"月份", FORMAT ( [Date], "MM" ),
"日",FORMAT ( [Date], "DD" ),
"年度季度", FORMAT ( [Date], "YYYY" ) & "Q" & FORMAT ( [Date], "Q" ),
"年度月份", FORMAT ( [Date], "YYYY/MM" ),
"周几", WEEKDAY ( [Date],2 ),
"周数",WEEKNUM([Date],2)
),
"年度周数",[年度]*100+[周数]
)

其中主要是两个有关周的函数,WEEKDAY和WEEKNUM。

WEEKDAY返回当前日期是星期几,其中第二个参数可以控制每周是从哪一天开始的,

  • 参数为1时:周日为第一天,编号为1到7.
  • 参数为2时:周一为第一天,编号为1到7.
  • 参数为3时:周日为第一天,编号为0到6.

WEEKNUM返回当前日期属于当年的第几周,其中第二个参数可以控制每周的第一天是周日还是周一,

  • 参数为1时:周日为第一天
  • 参数为2时:周一为第一天

每个单位进行周分析的习惯或者考核周期不一样,就可以通过这两个函数的参数,来调整周开始的时间。

这里我们使用国内常用的周一作为第一天。

并且为了使每年的周数具有唯一性,添加了年度周数的字段。有了这个日期表,进行各种周分析就很方便了。

上周同期

上周同期,就是上周的今天,比如今天是星期三,上周同期就是计算上个星期三的数据,其实就是向过去移动7天,那么度量值可以这样写:

上周同期 销售额 =
CALCULATE(
[销售金额],
DATEADD('日期表'[日期],-7,DAY)
)

本周至今

时间智能函数中有本年至今YTD、本季至今QTD和本月至今MTD,但没有本周至今(可以称为WTD),那么我们自己来构造一个WTD,实际就是周数相同的,小于等于当天的这几日的数据;

本周至今WTD =
VAR curyearweek=SELECTEDVALUE('日期表'[年度周数])
RETURN
CALCULATE(
[销售金额],
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[年度周数]=curyearweek
&&'日期表'[日期]<=MAX('日期表'[日期])
)
)

周环比

计算周环比,实际上就是本周数据和上周数据的对比,只要计算出上周累计的数据,周环比也就可以简单的计算出来了。

上周累计 =
VAR curyear= SELECTEDVALUE('日期表'[年度])
VAR curweeknum=SELECTEDVALUE('日期表'[周数])
RETURN
CALCULATE(
[销售金额],
FILTER(
ALL('日期表'),
'日期表'[年度]=curyear
&&'日期表'[周数]=curweeknum-1
)
)

周环比 = DIVIDE([销售金额],[上周累计])-1

你可能注意到了,第一周的数据比较异常,主要是由于第一周没有上期数据,并且第一周的天数很可能不完整,所以数据会比较异常。关于这个问题并没有统一的解决方式,主要是根据自己公司的业务分析习惯,或者管理与考核的要求,进行具体的微调。

通过以上几种常见的周分析思路,你应该感觉到对周进行分析并不难,熟练运用VAR和CALCULATE+FILTER+ALL函数组合,灵活筛选时间段,不仅是对周,对各种不规则的时间序列都可以进行灵活分析,当然,最重要的是,先构建一个满足分析需要的日期表。

数据可视化之powerBI技巧(九)PowerBI按周进行业务分析的思路的更多相关文章

  1. 数据可视化基础专题(九):Matplotlib 基础(一)坐标相关

    1.前言 图表要素如下图所示 # sphinx_gallery_thumbnail_number = 3 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as ...

  2. 数据可视化之PowerQuery篇(十四)产品关联度分析

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/64510355 逛超市的时候,面对货架上琳琅满目的商品,你会觉得这些商品的摆放,或者不同品类的货架分布是随机排列的吗,当然不是. 应该都听说 ...

  3. 数据分析 | 数据可视化图表,BI工具构建逻辑

    本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据可视化 1.基础概念 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究.其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽取出 ...

  4. 数据可视化之powerBI技巧(十九)DAX作图技巧:使用度量值动态分组和配色

    有了前两篇关于分组的铺垫,这篇文章就来学习一个分组的经典应用,图表的动态分组,并对分组动态配色. 假设有十几个产品,每个产品的销售额,是随着时间而变化的,想知道某个时间的每一个产品的销售额与平均销售额 ...

  5. 数据可视化之powerBI技巧(二)Power BI性能分析器,原来还有这个功能

    ​性能分析器是Power BI前几个月推出的功能,主要用于检测视觉对象和DAX的性能如何,该功能的使用比较简单,首先勾选这个功能, 然后点击开始记录并刷新视觉对象,就可以看出每个元素耗费的时间,如下图 ...

  6. 数据可视化之powerBI技巧(六)在PowerBI中简单的操作,实现复杂的预测分析

    时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个 ...

  7. 数据可视化之powerBI技巧(十五)采悟:Power BI动态技巧:动态显示数据层级

    今天给大家分享一个动态显示数据层级的技巧,效果如下: 无论想按什么维度.什么顺序查看分析数据,只需要选择不同的切片器组合就行了. 方法如下:01 | 把数据聚合为分析需要的最细粒度 本文假设最细分析粒 ...

  8. 数据可视化之powerBI基础(八)PowerBI的表格,你真的会用吗

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/64413000 在PowerBI的可视化对象中,还有两个「表格」对象,表格的作用不仅可以在报表提供明细数据,还经常用来测试度量值的返回结果, ...

  9. 数据可视化之powerBI入门(四)Power BI与PowerQuery、PowerPivot有什么关系

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/64146209 Power BI与PowerQuery.PowerPivot有什么关系? 刚开始学习PowerBI的时候,总是能碰到Powe ...

随机推荐

  1. 调用webservice接口,报错:(十六进制值0x01)是无效的字符

    #事故现场 调用webservice接口,报错:(十六进制值0x01)是无效的字符. 如图: 意思是webservice返回的信息中包含无效的字符,无法解析成xml: #分析 使用postman向we ...

  2. 一个简单的CSS登录页

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  3. TensorFlow从0到1之TensorFlow多层感知机实现MINIST分类(22)

    TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.它使用梯度自动更新用变量定义的张量.本节将使用 TensorFlow 优化器来训练网络. 前面章节中,我们定 ...

  4. 恕我直言你可能真的不会java第3篇:Stream的Filter与谓词逻辑

    一.基础代码准备 建立一个实体类,该实体类有五个属性.下面的代码使用了lombok的注解Data.AllArgsConstructor,这样我们就不用写get.set方法和全参构造函数了.lombok ...

  5. SpringMVC整合mybaitis

    目录 一.新建一个基于Maven的Web项目 二.创建数据库与表 三.添加依赖包 四.新建POJO实体层 五.新建MyBatis SQL映射层 六.完成Spring整合MyBatis配置 七.创建服务 ...

  6. 本地代码提交到远程仓库(git)

    [准备环境] 我没有在Linux搭建gitlab私有云服务器,用的是开源的 gitee托管平台 1.在gitee注册账号 2.本地下载git客户端 [步骤] 1  本地新建1个文件夹  进入文件夹后 ...

  7. psp表格

    陈康杰psp表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 10 10 Estimate 估计这个任务 ...

  8. 多语言工作者の十日冲刺<8/10>

    这个作业属于哪个课程 软件工程 (福州大学至诚学院 - 计算机工程系) 这个作业要求在哪里 团队作业第五次--Alpha冲刺 这个作业的目标 团队进行Alpha冲刺--第八天(05.07) 作业正文 ...

  9. SSH网上商城三

    现在我们要实现下面的需求: 当用户点击左侧二级菜单选项的时候,在右侧要显示对应的该二级菜单项下面存在哪些商品,例如点击潮流女装,要在右侧分页显示该潮流女装下对应哪些商品 1.要分页显示 首先要获得该二 ...

  10. AbstractQueuedSynchronizer和ReentranLock基本原理

    先把我主要学习参考的文章放上来先,这篇文章讲的挺好的,分析比较到位,最好是先看完这篇文章,在接下去看我写的.不然你会一脸懵逼,不过等你看完这篇文章,可能我的文章对你也用途不大了 深入分析Abstrac ...