#Powerbi 利用时间智能函数，进行周度分析

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小编点评

**步骤 1：构建含年周度的日期表** ```dax # 生成日期表 DATE TABLE = ADDCOLUMNS( CALENDAR(DATE(2023, 1, 1), DATE(2023, 1, 22)), "年", YEAR([Date]), "季度", ROUNDUP(MONTH([Date]) / 3, 0), "月", MONTH([Date]), "周", WEEKNUM([Date]), "年季度", YEAR([Date]) & "Q" & ROUNDUP(MONTH([Date]) / 3, 0), "年月", YEAR([Date]) * 100 + MONTH([Date]), "年周", year([date]) * 100 + weeknum([date]), "星期几", WEEKDAY([Date]) ) ``` **步骤 2：构建度量值上周同期_度量值** ```dax # 上周同期曝光人数 FLOWEDOWN_WTD = CALCULATE( '流量度量值'[曝光人数(人)], DATEADD('日期表'[日期], -7, DAY) ) ``` **步骤 3：构建流量本周至今度量值** ```dax # 流量本周至今度量值 FLOWEDOWN_TODAY = VAR curyear = SELECTEDVALUE('日期表'[年]) VAR curweeknum = SELECTEDVALUE('日期表'[周]) RETURNCALCULATE( '流量看板度量值'[曝光人数(人)], FILTER( ALL('日期表'), '日期表'[年] =curyear & AND '日期表'[日期] <= MAX('日期表'[日期]) ) ) ``` **步骤 4：构图** ```dax # 构建图表 VAR curyear = SELECTEDVALUE('日期表'[年]) VAR curweeknum = SELECTEDVALUE('日期表'[周]) VAR dateRange = DATESBETWEEN('日期表'[日期], TODAY() - 7, TODAY()) VAR flowData = FILTER( '日期表', '日期表'[年] = curyear && '日期表'[周] = curweeknum && '日期表'[日期] >= dateRange ) RETURN EVALUATE { { "日期", flowData[日期] }, { "曝光人数 (上周)", flowData[曝光人数(人)] }, { "曝光人数 (本周至今)", flowData[曝光人数(人)] } } ```

正文

在实际工作中，我们往往需要同比分析，月度和年度的分析都有对应的时间智能函数，分别是MTD和YTD，但是缺少了周度的时间智能函数，而

恰恰日常工作中，我们又需要以周度来进行对应的分析，今天我们来学习一下，如何使用Powerbi来进行周度分析。

我们这里假设要进行流量的周度分析，流量表里包含了日期、曝光人数等业务值。

第一步：构建含年周度的日期表

首先，我们需要一个含有周度列的时间表，下面是生成日期表的DAX，这个可以直接使用。

日期表 = ADDCOLUMNS( 
CALENDAR(date(2023,1,1),date(2023,1,22)),
"年", YEAR ( [Date] ),
"季度", ROUNDUP(MONTH([Date])/3,0),
"月", MONTH([Date]),
"周", weeknum([Date]),
"年季度", year([date]) & "Q" & ROUNDUP(MONTH([Date])/3,0),
"年月", year([Date]) * 100 + MONTH([Date]),
"年周", year([Date]) * 100 + weeknum([Date]),
"星期几", WEEKDAY([Date]) 
)

这里生成的年周列

第二步：构建度量值

上周同期_度量值：这里我们来算曝光人数的上周同期数，上周同期的话，其实就是平移日期7天，去计算曝光，所以这里选用了dateadd函数去计算

曝光人数（上周） = CALCULATE('流量度量值'[曝光人数(人)],DATEADD('日期表'[日期],-7,DAY))

流量本周至今度量值：这里VAR先申明了一个变量，SELECTEDVALUE这里返回当前选择日期对应的实际年周，下方FILTER中，两个筛选条件，一个是当前周，一个是小于日期表中的最大值。

流量_曝光人数_本周至今WTD = 

VAR curyearweek=SELECTEDVALUE('日期表'[年周])

RETURN

CALCULATE(

  '流量看板度量值'[曝光人数(人)],

  FILTER(

    ALL('日期表'),

    '日期表'[年周]=curyearweek

    &&'日期表'[日期]<=MAX('日期表'[日期])

  )

)

　流量上周累积度量值

上周累计 = 

VAR curyear= SELECTEDVALUE('日期表'[年])

VAR curweeknum=SELECTEDVALUE('日期表'[周])

RETURN

CALCULATE(

  '流量看板度量值'[曝光人数(人)],

  FILTER(

    ALL('日期表'),

    '日期表'[年]=curyear

    &&'日期表'[周]=curweeknum-1

  )

)

流量总和：

流量总和 = CALCULATE(SUM('流量表'[曝光人数]))

　流量周环比：

流量周环比 = DIVIDE(流量总和,曝光人数（上周）)-1

第三步：构图

总结，在进行周分析时，重点在于时间智能函数的返回值，在实际应用中，我们需要注意筛选条件的返回值，熟练运用VAR和CALCULATE+FILTER+ALL函数组合，可以让我们在任意的期间段分析都如鱼得水。

我是simone，期待下次分享。