前言
去年同期和同比是日常业务中常见的计算指标,但是就是这么简单的业务指标也往往充满了陷阱。日常工作中,经常不是在月末就需要查看去年同期值了,如果简单的使用SAMEPERIODLASTYEAR
往往会得到错误的结论。
常见情况
举个例子
通常情况下,大家会使用以下表达式计算去年同期
总销售额.PY =
CALCULATE (
[总销售额],
SAMEPERIODLASTYEAR ( '日期'[日期] )
)
通过此度量值,可以在报告中查看当年销售额和去年同期销售额
但是这种方式并不完美,检查源数据,不难发现9月14日之后并未发生销售行为,即订单数据仅到2019年9月14日为止。但是度量值总销售额.PY
在2018年9月的计算中,计算了整个9月的销售额,这样比较时不公平的,容易产生错误的结论。
解决方案
所以这时就需要增加一个计算条件,用于限制2018年的销售额,使其仅计算到2018年9月14日为止(即最后一天发生销售额的去年同期)。表达式如下:
总销售额.PY.考虑订单日期 =
VAR LastOrderDate =
LASTDATE ( '订单_2019不完整'[订单日期] )
VAR LastOrderDatePY =
EDATE ( LastOrderDate, -12 )
RETURN
CALCULATE (
[总销售额],
SAMEPERIODLASTYEAR ( '日期'[日期] ),
'日期'[日期] <= LastOrderDatePY
)
我们放图中进行对比。
显然这样算出的去年同期值会合理的多,更能反应事实。
其他情况
那么会不会有其他类似的情况?必须有啊,例如常用的指标年累计值( Year to date ),同样会有这样的陷阱,常见的写法如下。
总销售额.YTD =
CALCULATE (
[总销售额],
DATESYTD ( '日期'[日期] )
)
同时去年年累计会按照如下写法所示:
总销售额.YTD.PY =
CALCULATE(
[总销售额.YTD],
SAMEPERIODLASTYEAR('日期'[日期])
)
那么结果如下:
显然按照这种结果比较,完全无法得出正确结论,所以改写YTD和去年同期YTD的表达式:
销售额.YTD.考虑订单日期 =
IF(
FIRSTDATE('日期'[日期])>LASTDATE('订单_2019不完整'[订单日期]),
BLANK(),
[总销售额.YTD]
)
销售额.YTD.PY.考虑订单日期 =
VAR LastOrderDate =
LASTDATE ( '订单_2019不完整'[订单日期] )
VAR LastOrderDatePY =
EDATE ( LastOrderDate, -12 )
RETURN
CALCULATE (
[总销售额.YTD],
SAMEPERIODLASTYEAR ( '日期'[日期] ),
'日期'[日期] <= LastOrderDatePY
)
于是得到了如下结果:
总结
像文中这样的陷阱,日常工作中还有很多,希望各位能多多留意,避免得出错误结论。