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  • Tableau 简单易用,拖放成图,无需统计、计算机背景,即可进行可视化分析,分秒间读取,快速引擎处理,帮你看见并读懂大数据。 《FPGA原理和结构》 天野英晴 , 末吉敏则 , 饭田全广 等著  赵谦 译  哇!这本书的...

    快跑!2020 年就要来了。不过它竟然一点都不顾及我的感受。想到 2018 年我最大的愿望就是好好睡上一觉,结果到现在黑眼圈还是不肯离开我。如果你问我想怎么迎接 2020 年,我希望是躺迎。

    回首 2019 年还是不错的,这一年我安利了很多好书、找到了心爱的姑娘、努力工作、实现了财富自由。快!来为我们接下来的美好生活干一杯。

    年初时小编曾许下多多安利好书的愿望,如今差不多都实现了。唯一的一丝遗憾是,有几本书还在出版的路上,12 月的新书怕是要到明年见了。

    这个时候也特别适合来个总结,于是小编搜索了今年的新书销量排行榜,研究了一下 2019 年大家买得最多的 20 本新书,不知道这些书是否让你的目光驻足。当然还有好多好书,因为种种原因(个头太大,搬家不方便)而以几本之差,没有进入这榜单,但是依然不耽误它的好。如果你喜欢的那本没有上榜,也请你在评论里喊出它的名字。(文末还有问卷调查,别客气,请大胆发挥)

    科技TOP 10

    《自然语言处理入门》

    何晗(@hankcs) 著

    这是一本务实的入门书,助你零起点上手自然语言处理。 图文并茂,算法、公式、代码相互印证,Java 与 Python 双实现。上市短短 2 个多月重印多次,书中通过对多种算法的讲解,比较了它们的优缺点和适用场景,同时详细演示生产级成熟代码,让你真正将自然语言处理应用在生产环境中。


    《深度学习的数学》

    [日]涌井良幸、涌井贞美 著

    杨瑞龙 译

    有读者这样评价这本书:“这是一本很好的入门书,别以为看上去简单就真的很浅。”  这本书用 Excel 讲解深度学习,角度新颖,内容有趣。有些上学时没有理解的知识点,在这本书中会让你有一种恍然大悟的感觉。目前豆瓣评分 8.9。这本书的高销量,足以见得大家对学好数学的渴望。

    《微积分入门》

    [日]小平邦彦 著

    裴东河 译

    菲尔兹奖、沃尔夫奖、日本文化勋章得主,日本数学大家小平邦彦微积分名著。有别于一般的微积分教科书,本书突出“严密”与“直观”的结合,重视数学中的“和谐”与“美感”,从原理、思想到方法、应用,处处体现了小平邦彦的深厚功力与广阔视野。作者着眼数学分析的深处,结合自身独到的思考与理解,从严谨的实数理论出发思谋微积分,通过巧妙引导,启发读者自主思考,提升对微积分的领悟理解程度。

    《深入浅出Vue.js》

    刘博文 著

    豆瓣评分 8.0,从源码层面深入讲解 Vue.js 实现原理和思想。如果你已经熟悉 Vue.js 并想了解其背后原理和底层框架,那这本书很适合你。用读者的话说:“这本能够删繁就简,抛开 Vue.js 云雾缭绕的复杂代码,能抽丝剥茧般的把主线给讲清楚。非常不错的书,推荐有一定 Vue 基础的同学。”

    《精通CSS》

    [英]安迪·巴德等 著

    李松峰 译

    豆瓣评分 8.5,W3C HTML 工作组专家 Molly E. Holzschlag 这样评价这本书:“本书作者不但对 CSS 设计的底层技术和方法有着深刻的理解,而且更善于将这些知识娓娓道来。在跨浏览器支持问题上,无人可望其项背。” 新版本充分展示现代 CSS 实践技巧,提供常见问题的解决方案,让前端架构更上一层楼。

    《Python网络爬虫权威指南》

    瑞安·米切尔 著

    神烦小宝 译

    作为一种采集和理解网络上海量信息的方式,网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序(网络爬虫),一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息,实现高效的数据采集和处理,满足大量数据需求应用场景。这本书美亚 4.5 星评,全面介绍网页抓取技术,解决 Web 数据采集、转换和使用中的诸多常见问题和痛点。

    《精通特征工程》

    爱丽丝·郑 , 阿曼达·卡萨丽 著

    陈光欣 译

    特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节,但是专门讨论这个话题的著作不多,这本书的出现是为了填补这一空白。这本书着重阐明特征工程的基本原则,介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式,从而轻松构建模型,增强机器学习算法的效果。

    《Django企业开发实战》

    胡阳 著

    这本书通过从零开发到部署完整案例,介绍 Python Web 框架 Django 在企业中的应用。以博客系统为原型,教你以真实的视角搭建自己的生产环境。作者是资深开发工程师 the5fire 胡阳老师,这本也是他多年开发经验的总结,让你真正实现 Django 入门到实践。

    《人人都是数据分析师》

    刘红阁,王淑娟,温融冰 著

    这本书基于 Tabelau 新版本 10.5 编写,全面介绍了 Tableau 的核心功能,获得 Tableau 亚太区副总裁、百度副总裁、埃森哲大中华区董事总经理联袂推荐。Tableau 简单易用,拖放成图,无需统计、计算机背景,即可进行可视化分析,分秒间读取,快速引擎处理,帮你看见并读懂大数据。

    《FPGA原理和结构》

    天野英晴 , 末吉敏则 , 饭田全广 等著 

    赵谦 译 

    哇!这本书的入选有点意外,看来搞硬件的读者也是很多的嘛!这本是 FPGA 领域入门佳作,由日本可重构领域专家团队撰写,细说 FPGA 发展历史,详解 FPGA 架构原理,讲述 FPGA 开发流程,概览 FPGA 典型应用,展望 FPGA 未来可能。一本书就能了解 FPGA 技术及应用基本原理,真是太值得啦!

    科普TOP 10

    《春夜十话》

    [日]冈洁  著

    著林明月  译

    日本文化勋章、学士院奖、朝日文化奖得主冈洁长销名著。这本书可以说有颜有内容,看到封面有一种让人置身于樱花树下的感觉,让人内心平静地去感受数学的“情绪”。作者也从“情绪与心智”的角度,论述了认知发展、义务教育中的深层问题,还阐述了对人性的细微考察与独到理解,是一本影响了日本几代人的经典名作。

    《考试脑科学》

    [日]池谷裕二  著

    高宇涵  译

    豆瓣评分 8.1,通俗易懂地解释了大脑记忆的原理,帮你给大脑对症下药。有读者这样评价:“日本人池谷裕二写的脑科学,把人脑模糊记忆和计算机精准记忆做了比较,把天才和普通人做了比较,让我看到人脑的优势,以及人与人之间的差距是如何成指数级拉开的。这本书验证了我观察到的优秀人士所使用的方法,也让我看到希望,是本很有趣的书。” 所以小伙伴千万不要抛弃自己的大脑哇!

    《数学女孩4:随机算法》

    结城浩  著

    丛熙,江志强  译

    豆瓣评分 8.4,深受读者喜爱的“数学女孩系列”图书的第四部,有数学还有丰富的剧情,比起普通数学书让人更想往下看,比起寻常偶像剧,让人更清新。新一部还加入了程序员女孩的角色,不知道他们之间又有怎么样的故事发生呢?

    《邀你共进量子早餐》

    [西] 索尼娅·费尔南德斯·比达尔 

    弗兰塞斯克·米拉列斯 著

    王晋炜 译 

    来一起造访薛定谔的猫的故乡吧,准备与量子学派的代表人物共进早餐,再观光下欧洲核子研究组织了解关于量子技术的新研究,简直不能再酷。这是一本人人都能读懂的量子科普书。有读者这样说:“不管你觉得自己行还是不行,你都是对的。在量子世界确实如此。搞清楚了一直听到的‘薛定谔的猫’是怎么回事儿,还了解了一点关于退相干、量子隧穿、量子纠缠、夸克轻子玻色子、弦理论、哈勃泡沫、多世界…...的概念。嗯,相信未来的孩子说出量子理论时就如同我们今天讲牛顿三大定律一样的自然而然。”

    《最后的数学问题》

    [美] 马里奥·利维奥 著

    黄征 译

    豆瓣评分 8.6,畅销世界的数学哲学史经典著作。读者探朵小花花说:“这是本很不错的科普类型读物,让我马了好几个有趣的概念,数学真的是哲学的理性一面,抽象又独具魅力,在看着一众数学家因为好奇探寻纽结问题的时候不得不感慨,果然和哲学一样,谁最富有思考时间谁就赢了。”如果想感受下数学无处不在、无所不能的非凡力量,那这本就是你的菜啦~

    《不可思议的数》

    [英]伊恩·斯图尔特 著

    何生 译

    面熟的 0 到 10,陌生的 42、56 和 168,直肠子的有理数,难以捉摸的无理数,各种不可思议的数,各种不可思议的故事。斯图尔特教授继《数学万花筒》之后的又一力作,作者讲述了每个数背后的历史,拓展出众多有趣的数学问题,让这些数成为带读者进入神奇数学世界的“引路人”。

    《你不可不知的50个战争知识》

    [英] 罗宾·克罗斯 著

    王喜 译

    你不可不知的 50 个系列之战争知识,通过 50 篇短小精干的短文,介绍了人类最持久的一种活动——战争。从古代战车、维京长船和城堡,到坦克、雷达、轰炸机,再到原子弹、无人机和网络战,作者形象地描绘了过去 2500 多年人类所发明的最重要的武器、防御工事及战术。

    《你不可不知的50个地球知识》

    [英] 马丁·雷德芬 著

    金琦 译

    这是一场地球之旅,作者将用独特的视角带领读者一览这个星球的全貌,揭示地球的自然进程:气候、洋流、气流、元素、板块构造、地质、生命演变、火山、海平线以及地球的终极命运。通过 50 个地质学、地理学必备知识,展望我们最熟悉也是最陌生的星球的终极命运。

    《悠扬的素数》

    [英]马库斯·杜·索托伊 著 

    柏华元 译

    豆瓣评论 9.0,牛津大学数学教授,英国皇家学会研究员马库斯··索托伊科普力作 。入围《经济学人》《泰晤士报》《卫报》和《泰晤士报文学增刊》年度好书,知名科普作家卢昌海鼎力推荐 。阅读这本书就好似聆听音乐一般,就算你不具备数学专业背景也可以领略数学之美,而且还能近距离体会数学家的心路历程,以及他们之间竞争与合作的复杂关系,从而对数学家这一群体有更深刻的了解。

    《引力波:爱因斯坦最后的礼物》

    [韩]吴廷根  著

    虞许静 , 李韶敏 译

    本书详细记录了参与 LIGO 科学合作团并成功引领引力波探测实验的前线科学家在过去 55 年间的科研历程,生动再现了他们获得这一科研成果的全部过程。能有幸见证这一过程又是何等的幸运呢~

    呐!这就是 2019 年前 20 的那些新书了,你都读完了哪本呢?其实我们今年的好书又岂止这 20 本,因为竞争太过激烈,有的书就不能一一亮相了。它们也是很优秀滴,小编担心你错过这些经典,所以就把他们列在后面了(其实是偷个懒,别告诉我老板哇)。看看你书架上还缺哪本,带回去充实下自己吧!

    《计算机程序设计艺术卷4:组合算法》高德纳 著 ;李伯民 , 贾洪峰 译

    《大话数据分析》高云龙 孙辰 著

    《白话机器学习算法》[新] 黄莉婷,苏川集著;武传海 译

    《数据结构与算法图解》[美]杰伊·温格罗 著;袁志鹏 译

    《特征工程入门与实践》[土]锡南·厄兹代米尔等 著;庄嘉盛 译

    《深度学习原理与PyTorch实战》集智俱乐部 著 

    《深入理解Python特性》[德]达恩·巴德尔 著;孙波翔 译 

    《Python数据结构与算法分析(第2版)》[美] 布拉德利·米勒等 著;吕能,刁寿钧 译  

    《shell脚本实战(第2版)》[美]戴夫·泰勒等 著;门佳 译

    《演进式架构》[美] 尼尔·福特等 著;周训杰 译

    文末畅聊

    看过这些书,小编不禁感叹,这一年又一年的过得太快了。有些东西不特意回想感觉自己要忘得差不多了。那么在今年读的这些书中,哪本图灵书是你心目中的 No.1 呢?

    欢迎大家扫描下面的二维码,填写表格推荐。优秀的推荐将会获得我们的任意赠书一本。另外,你对我们的选题和工作有什么建议都可以写下来,帮助我们来年更好地工作哟~

    (赶快扫我推荐啦)

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  • 首先我们需要知道的是这次活动的销售金额,还需要知道各个消费水平的消费人次,也就是对不同消费水平划分星级,进行频次统计。 那么该如何进行呢?跟着白茶的思路走。 来看看我们本次的案例数据: 一份产品信息...

    在实际的销售情况中,经常能遇到为了销售而准备的销售活动,那么如何评价一次活动准备的是否成功呢?

    首先我们需要知道的是这次活动的销售金额,还需要知道各个消费水平的消费人次,也就是对不同消费水平划分星级,进行频次统计。

    那么该如何进行呢?跟着白茶的思路走。

    来看看我们本次的案例数据:

    一份产品信息表。

    一份门店信息表。

    一份销售事实表。

    将其导入PowerBI中,系统会自动建立模型关系如下:

    老规矩,添加我们的日期表:

    日期表 = 
    GENERATE (
        CALENDAR ( MIN ( '销售表'[订单日期] ), //注意:这里需要替换成你自己的数据
            MAX ( '销售表'[订单日期] ) ),//注意:这里需要替换成你自己的数据
        VAR DA = [Date]
        VAR YEAR =
            YEAR ( DA )
        VAR QUARTER =
            "季度" & FORMAT ( DA, "Q" )
        VAR MONTE =
            FORMAT ( DA, "MM" ) & "月"
        VAR DAY =
            DAY ( DA )
        VAR WEEKID =
            WEEKDAY ( DA, 2 )
        RETURN
            ROW (
                "年度", YEAR,
                "季度", QUARTER,
                "月份", MONTE,
                "日", DAY,
                "年度季度", YEAR & QUARTER,
                "年度月份", YEAR & MONTE,
                "星期", WEEKID
            )
    )
    

    结果如图:

    建立相关的模型关系:

    本次使用的案例数据相信小伙伴们比较熟悉,这是白茶使用频率最高的一组数据了。利用SUMX函数求出相关销售金额,编写如下代码:

    销售金额 = 
    SUMX ( '销售表', '销售表'[购买数量] * RELATED ( '产品表'[单价] ) )
    

    将其放在不同维度的表格中,结果如图:

    这样的话我们前期的准备工作就已经准备完毕了。

    那么该如何对一定阶段的消费订单进行星级频次统计呢?

    首先我们需要建立一个星级评价的维度:

    在输入数据窗格下,添加我们的评价维度表(也可以在Excel中建立导入数据,都是可以的。),需要注意的是这个表不要与其他表格建立联系。

    所有工作准备完毕,编写如下代码:

    星级频次 = 
    VAR CQ =
        MAX ( '日期表'[Date] )
    VAR MI =
        SELECTEDVALUE ( '星级频次'[最小值] )
    VAR MA =
        SELECTEDVALUE ( '星级频次'[最大值] )
    VAR TA =
        SUMMARIZE (
            '销售表',
            '销售表'[订单号],
            "消费", CALCULATE ( [销售金额], FILTER ( ALL ( '日期表' ), '日期表'[Date] <= CQ ) )
        )
    VAR HQ =
        CALCULATE ( COUNTROWS ( FILTER ( TA, [消费] <= MA && [消费] >= MI ) ) )
    RETURN
        HQ
    

    稍后白茶会解释一下各段含义,继续添加代码来检验我们代码的对错:

    总行数 = 
    COUNTROWS ( '销售表' )
    

    将两个度量值同时展示,添加时间切片查看效果:

    这样的话就达到了我们想要的需求,通过时间切片器来观测这段时间,各个消费级别的客户数量是多少。

    可能有的小伙伴已经发现总计栏显示错误的问题了,这个一会儿再说,先来解释之前代码的含义:

    CQ是为了选取最大的日期。因为白茶做的日期表是动态的,也就是当产生销售信息时,才会有日期产生,那么MAX选取的就是最新的日期。

    MIMA是为了对各个阶段的星级选取上下限的边界值SELECTEDVALUE这个函数会智能匹配相关值。

    TA是利用SUMMARIZE函数构建一个虚拟表,这个表只有两列,一列是**[订单编号],一列是该订单的[消费金额]。受限于CQ**,匹配的相关数据只能是事实表中已有的,利用日期进行限定。

    HQ是统计介于"星级表"最大值与最小值之间的个数,比如说大于0小于10000的出现过几次等等。

    然后,在可视化表中确定当前上下文,就能根据当前日期范围统计各个阶段的人次了。

    最后,来解决一下总计的问题,这里教大家一个通用的模式。

    编写如下代码:

    解决总计 = 
    SUMX ( '星级频次', [星级频次] )
    

    结果如下:

    这次的总计结果没有任何问题,只需要利用SUMX函数的迭代特性,就可以解决这个问题。一般情况下,出现总计错误,嵌套一层SUMX函数即可。(不喜勿喷。)当然,也是有例外的。


    小伙伴们❤GET了么?

    白茶会不定期的分享一些函数卡片

    (文件在知识星球[PowerBI丨需求圈])

    这里是白茶,一个PowerBI的初学者。

    下面这个知识星球是针对有实际需求的小伙伴,有需要的请加入下面的知识星球。

    展开全文
  • 销售需求丨表格配色

    2020-08-08 12:18:48
    BOSS:那个谁,那个什么茶...BOSS年龄大了,看不懂可视化插件,就希望能有一个表格,简简单单就行,但是需要让表格自动标记颜色。 白茶当时一合计,这不就是热力图么?只不过要求体现在表格当中。 注:感谢各位大佬..

    BOSS:那个谁,那个什么茶?!

    白茶:…(一脸懵)啊?!

    BOSS:给我做个图,要求能给图表的数据自动标记颜色!

    白茶:热…热力图?!

    BOSS:什么玩意热了冷了的,就是表格,数字,打开就能给我标注不同段位的颜色,你滴,明白?!

    白茶:(#¥%&*@#)明白!

    最近在和一位小伙伴沟通的时候,遇到一个特殊的需求:

    BOSS年龄大了,看不懂可视化插件,就希望能有一个表格,简简单单就行,但是需要让表格自动标记颜色。

    白茶当时一合计,这不就是热力图么?只不过要求体现在表格当中。

    注:感谢各位大佬指点,受益无穷。

    白茶的扣扣群号:772646751​

    模拟数据:

    这是本期所使用的模拟数据,一份销售明细,一份产品表,一份分店表。

    将其导入到PowerBI中,建立日期表:

    日期表 =
    GENERATE (
        CALENDARAUTO (),
        VAR DA = [Date]
        VAR YEAR =
            FORMAT ( DA, "YY" ) & "年"
        VAR QUARTER =
            "季度" & FORMAT ( DA, "Q" )
        VAR MONTE =
            FORMAT ( DA, "MM" ) & "月"
        VAR DAY =
            DAY ( DA )
        VAR WEEKID =
            WEEKDAY ( DA, 2 )
        VAR YOU =
            YEAR ( DA )
        VAR TOL =
            FORMAT ( DA, "MM" )
        VAR TPO =
            FORMAT ( DA, "DD" )
        VAR YEARR =
            FORMAT ( DA, "YYYYMM" )
        RETURN
            ROW (
                "年度", YEAR,
                "季度", QUARTER,
                "月份", MONTE,
                "日", DAY,
                "年度季度", YEAR & QUARTER,
                "年度月份", YEAR & MONTE,
                "星期", WEEKID,
                "索引", YOU & TOL,
                "年月", VALUE ( YEARR )
            )
    )
    

    模型关系如下:

    编写基本的代码:

    销售金额:

    销售金额 =
    SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量] * RELATED ( '产品表'[销售价] ) )
    

    销售成本:

    销售成本 =
    SUMX ( '销售明细', '销售明细'[销售数量] * RELATED ( '产品表'[成本] ) )
    

    利润:

    利润 =
    [销售金额] - [销售成本]
    

    动态数据:

    动态数据 =
    SWITCH (
        TRUE (),
        SELECTEDVALUE ( '财务维度'[财务维度] ) = "利润", [利润],
        SELECTEDVALUE ( '财务维度'[财务维度] ) = "销售金额", [销售金额],
        BLANK ()
    )
    

    动态数据传送门:销售需求丨动态数据(修订)

    将这些放在可视化面板中,结果如下:

    到这里,我们的准备工作完成。

    BOSS的需求是什么?为表格进行配色!

    那么配色肯定需要有个依据吧?按照国内BOSS的需求,我们将依据划定为三点:最小值、平均值、最大值。

    那么如何求平均值呢?要考虑当前上下文。

    当前上下文,白茶使用了两个表里面的维度,分别是分店表以及日期表。这种情况下需要根据动态数据,在当前条件下计算出平均值,需要考虑两个维度的交叉效果。

    提到交叉,小伙伴们想起来什么没?笛卡尔积啊!

    编写如下代码:

    均值 =
    VAR TLL =
        GENERATE ( ALL ( '分店表'[分店名] ), ALL ( '日期表'[月份] ) )
    RETURN
        AVERAGEX ( TLL, [动态数据] )
    

    将其放在卡片图中查看:

    1023871/12/14=6094.47,这个结果很显然是没问题的,稳妥起见,将其放入到表中对比:

    问题来了,仔细看每一行的均值数据,会发现都不一样。

    可能有的小伙伴说了,这没啥啊,不是很正常么?

    其实到这里已经出问题了,我们需要让这个均值在当前上下文中呈现一个值,只有这样才能进行比较判定。

    优化代码:

    动态均值 =
    VAR TLL =
        CALCULATETABLE (
            ADDCOLUMNS ( SUMMARIZE ( '销售明细', '日期表'[月份], '分店表'[分店名] ), "动态数据", [动态数据] ),
            ALLSELECTED ()
        )
    RETURN
        AVERAGEX ( TLL, [动态数据] )
    

    结果:

    可以看得出来,这次的结果符合预期。

    解释一下代码含义:

    首先是利用SUMMARIZE函数构建了一个虚拟表,只有分店和月份维度,这一步的目的是为了构建笛卡尔积,并且不受当前上下文的筛选影响;

    利用ADDCOLUMNS函数,为每一个笛卡尔积的结果匹配相关的数据;

    利用CALCULATETABLE函数保持虚拟表始终处于被筛选状态;

    最后利用AVERAGEX函数进行求平均值。

    注:最大值最小值方法是一致的,后面不赘述。

    利用上面的代码,求出最大值,最小值,然后编写如下代码:

    配色 =
    SWITCH (
        TRUE (),
        [动态数据] = [动态最小值], "#003366",
        [动态数据] > [动态最小值]
            && [动态数据] <= [动态均值], "#336699",
        [动态数据] > [动态均值]
            && [动态数据] < [动态最大值], "#99CCFF",
        [动态数据] = [动态最大值], "#0099FF",
        BLANK ()
    )
    

    选择动态数据,点击条件格式,选择背景色;

    选择字段值,选择刚才写好的度量值,单击确定。

    这样就完成了表格的配色,自动标注最大值,最小值,对各阶段的值进行不同配色。

    当然,也可以根据个人喜好,调整自己喜欢的颜色。

    最后,对于界面啊,切片器什么的等一些细节进行一下优化:

    这样,一份热力图表格就新鲜出炉了。

    样例传送门丨http://t.cn/A62Cj4U3

    彩蛋:

    1、累计排名是哪个可视化插件?

    2、阈限计数如何添加?


    ​1

    2

    3

    4

    5

    彩蛋解答:

    1、Animated Bar Chart Race

    2、首先点击输入数据,建立合适的字段;

    编写如下代码:

    计数项目 =
    VAR TLL =
        SELECTEDVALUE ( '统计项'[项目] )
    VAR TOL =
        CALCULATETABLE (
            ADDCOLUMNS ( SUMMARIZE ( '销售明细', '日期表'[月份], '分店表'[分店名] ), "动态数据", [动态数据] ),
            ALLSELECTED ()
        )
    RETURN
        SWITCH (
            TRUE (),
            TLL = "最大值", [动态最大值] & "元",
            TLL = "上限区", CALCULATE ( COUNTROWS ( FILTER ( TOL, [动态数据] > [动态均值] && [动态数据] < [动态最大值] ) ) ) & "个",
            TLL = "均值", FORMAT ( [动态均值], "0" ) & "元",
            TLL = "下限区", CALCULATE ( COUNTROWS ( FILTER ( TOL, [动态数据] < [动态均值] && [动态数据] > [动态最小值] ) ) ) & "个",
            TLL = "最小值", [动态最小值] & "元"
        )
    

    结果:

    解释:

    TLL是为了根据当前上下文而匹配相关的字段值;

    TOL原理同之前的求均值代码一样,为了去除来自表格上下文的筛选效果;

    利用SWITCH进行判定,不同的字段值执行不同的计算。

    小伙伴们❤GET了么?

    白茶会不定期的分享一些函数卡片

    (文件在知识星球[PowerBI丨需求圈])

    这里是白茶,一个PowerBI的初学者。

    展开全文
  • 业务系统中经常需要统计不同期间的业务数据,以销售收入统计为例,业务主管可能需要在一张表格中同时显示截止到某一个日期(往往就是当前日期)的当日合计、月度合计、季度合计、年度累计,如下统计日期 ...

    业务系统中经常需要统计不同期间的业务数据,以销售收入统计为例,业务主管可能需要在一张表格中同时显示截止到某一个日期(往往就是当前日期)的当日合计、月度合计、季度合计、年度累计,如下表:

    统计日期 产品 当日收入 月度收入 季度收入 年度收入
    2019-5-25 产品001 100 2000 30000 400000
    2019-5-25 产品002 200 2100 28000 350000

    如果使用编程语言,统计不同时间段的合计,在逻辑上很简单,只是工作量和程序性能问题。如果想在一个查询语句中同时输出这些不同时间段的合计数,就没那么简单了。

    下面以一个虚拟的【业务收入】表为例,介绍这个统计查询的实现思路。该表的结构如下图:

    因为是带条件的查询,所以首先需要定义一个【统计日期】的变量,并赋值,比如:

    declare @d date
    set @d='2019-5-25' -- 或者 set @d=getdate() 设置当期系统日期为统计截止日期

    然后,分别查询当日合计、月度合计、季度合计、年度合计。

    当日合计的SQL如下:

    select  日期,产品
    ,sum(收入) 当日收入
     from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 = @d
    group by  日期,产品

    月度合计的SQL很类似,只是在where条件中有区别:

    select  @d 日期,产品 -- 此处将 @d 输出为【日期】字段,是为了显示统计日期
    ,sum(收入) 月度收入
    from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 <= @d
    and 日期 >= CONVERT(datetime,CONVERT(char(8),@d, 120)+'1') -- 这是取月初1号的日期
    group by  产品

    季度合计与此类似,只是起始日期条件有变化:

    select  @d 日期,产品
    ,sum(收入) 季度收入
    from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 <= @d
    and 日期 >= DATEADD(quarter, datediff(quarter,0, @d),0) -- 这是取季度首日的日期
    group by  产品
     

    同样的,年度合计是从年初1月1日开始,至统计截止日期:

    select  @d 日期,产品
    ,sum(收入) 年度收入
    from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 <= @d
    and 日期 >= CONVERT(datetime,CONVERT(char(4),@d, 120)+'-1-1') -- 这是取年初1月1日的日期
    group by  产品

    直接运行上面的这些SQL语句,得到的查询结果将是4个分离的结果集,如下图:

    为了合并这4个结果集,首先将每个数据集都添加几个null字段,然后使用UNION ALL将它们合并起来。

    比如,对于当日收入,添加3个null字段,分别是月度收入、季度收入、年度收入,SQL语句变成:

    select  日期,产品
    ,sum(收入) 当日收入
    ,null 月度收入 -- 新增null字段
    ,null 季度收入 -- 新增null字段
    ,null 年度收入 -- 新增null字段
     from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 = @d
    group by  日期,产品

    其他3个SQL语句采用类似方法,使得4个SQL语句都输出4个统计周期的合计收入,如下图:

    使用UNION ALL将4个SQL语句合并,然后再按日期、产品进行汇总,最终的SQL语句如下:

    declare @d date
    set @d='2019-5-25'

    select 日期,产品
    ,sum(当日收入) 当日收入
    ,sum(月度收入) 月度收入
    ,sum(季度收入) 季度收入
    ,sum(年度收入) 年度收入
    from
    (
    select
     日期,产品
    ,sum(收入) 当日收入
    ,null 月度收入
    ,null 季度收入
    ,null 年度收入
     from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 = @d
    group by  日期,产品

    union all

    select
     @d 日期,产品
    ,null 当日收入
    ,sum(收入) 月度收入
    ,null 季度收入
    ,null 年度收入
    from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 <= @d
    and 日期 >= CONVERT(datetime,CONVERT(char(8),@d, 120)+'1')
    group by  产品

    union all

    select
     @d 日期,产品
    ,null 当日收入
    ,null 月度收入
    ,sum(收入) 季度收入
    ,null 年度收入
    from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 <= @d
    and 日期 >= DATEADD(quarter, datediff(quarter,0, @d),0)
    group by  产品

    union all

    select
     @d 日期,产品
    ,null 当日收入
    ,null 月度收入
    ,null 季度收入
    ,sum(收入) 年度收入
    from 业务收入
    where 1=1
    and 日期 <= @d
    and 日期 >= CONVERT(datetime,CONVERT(char(4),@d, 120)+'-1-1')
    group by  产品

    ) V
    group by
      日期,产品
     

    执行这个SQL语句,最终结果如下:

    这个结果,正是期待的结果集形式。

     

     

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年度销售统计表格