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Window函数除了可以用来计算同环比、移动平均之外,还可以用来处理累计求和问题。

核心在于Window的from和to参数的设定,可以将其设置为绝对位置和相对位置。

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先来看看本期的案例数据:

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案例数据比较简单,一张销售事实表。

将其导入到PowerBI中,添加如下日期表:

Date = 
GENERATE (
    CALENDAR ( MIN ( 'Sales'[时间] ), MAX ( 'Sales'[时间] ) ),
    VAR DA = [Date]
    VAR YEAR =
        YEAR ( DA )
    VAR QUARTER =
        "Q" & FORMAT ( DA, "Q" )
    VAR MONTE =
        FORMAT ( DA, "MM" )
    VAR DAY =
        DAY ( DA )
    RETURN
        ROW (
            "Year", YEAR,
            "Quarter", QUARTER,
            "Month", MONTE,
            "DayOfMonth", DAY,
            "YearQuarter", YEAR & QUARTER,
            "YearMonth", YEAR & MONTE,
            "YearMonthCount",
                YEAR * 12 + MONTE   ----新增列
        )
)

模型关系如下:

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添加基础度量值:

001.Amount = 
SUM ( 'Sales'[总金额] )

之前我们计算累计求和的方式是通过变量,其代码如下:

002.累计求和 = 
VAR CurrentDate =
    MAX ( 'Date'[Date] )
VAR Result =
    CALCULATE (
        [001.Amount],
        FILTER ( ALL ( 'Date'[Date] ), 'Date'[Date] <= CurrentDate )
    )
RETURN
    IF ( ISBLANK ( [001.Amount] ), BLANK (), Result )

结果如下:

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时间太久了,白茶这里解释一下代码含义:

①VAR通过变量的方式获取当前每一行的日期;

②CALCULATE构建新的上下文对[001.Amount]度量值进行计算,会将小于等于当前日期的所有金额进行累计汇总;

③IF是对无销售数据的日期进行过滤;

④不使用EARFIER函数是因为其性能对比变量VAR相差很多,其本质是对表进行迭代遍历。

现在,我们也可以通过Window函数来计算累计求和,代码如下:

003.Window累计求和 = 
VAR Result =
    CALCULATE ( [001.Amount], WINDOW ( 1, ABS, 0, REL, ALL ( 'Date'[Date] ) ) )
RETURN
    IF ( ISBLANK ( [001.Amount] ), BLANK (), Result )

结果如下:

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代码解释:

①WINDOW的写法对比之前的写法简洁了很多,省略了获取行日期的操作;

②CALCULATE函数同上一致,更改上下文重新计算;

③WINDOW的from参数,设定从第一个位置开始,绝对位置,to设定到当前位置,相对位置,即从最初的第一行累计到当前的每一行;

④IF的用法同上一致,过滤无销售数据的日期。

我们来对比一下性能:

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从性能分析器的结果来看,Window的写法对比变量的写法要优化很多。

除了上述累计求和场景应用之外,Window函数在处理同值累计和上期累计的获取上,都要比之前的方式更加灵活,感兴趣的小伙伴可以自行动手测试,白茶这里就不赘述了。

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