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一、数据介绍：

2017-2019年订单销售收入数据（订单日期，销售收入）

二、效果展示：

三、操作步骤：

1、建立日期表

（1）建立原因

本次度量值编写需要运用到datesytd这一时间智能函数，而该函数应用的日期列必须是连续日期，本数据表中的订单日期不是连续的，所以要创建一个拥有连续无间断日期的日期表辅助

（2）建立步骤

方法一：CALENDARAUTO

选择新建表——输入公式dates=CALENDARAUTO()自动生成一列涵盖数据中订单日期的连续日期列date

CALENDARAUTO函数介绍：

CALENDARAUTO([fiscal_year_end_month])

[fiscal_year_end_month] 是一个可选参数，表示财政年度结束的月份。如果省略这个参数，默认的财政年度结束月份为12月

如果提供CALENDARAUTO(3)，则将返回2020年4月1日至2022年3月31日之间的所有日期，因为3月是指定的财政年度结束月份。

如果提供CALENDARAUTO()，则自动生成一个包含连续日期的表。

方法二：CALENDAR

选择新建表——输入公式dates=CALENDAR(DATE(2017,1,1),DATE(2019,12,31)) 

CALENDAR函数介绍：

CALENDAR(<start_date>, <end_date>) 

返回一个连续无间断日期表，其中包含一个名为“Date”的列，日期范围是从指定的开始日期到指定的结束日期，包括这两个日期。

随着业务的增长，日期表也需要更新，此刻可以根据业务实际变量制定日期表

=CALENDAR (MINX (‘表’, [Date]), MAXX (‘表’, [Date]))

生成以下日期表：

然后根据自动生成的date列提取年份季度

• 年 = year(‘dates’[Date])
• 季度 = quarter(‘dates’[Date])

2、数据建模

将原表中的订单时间列与日期表中生成的date列建立起多对一的连接关系

3、度量值编写

销售收入累加 = CALCULATE(SUM('销售订单'[销售收入]),DATESYTD('dates'[Date]))

calculate函数用法：

新列名=CALCULATE(聚合函数('表名'[列名])，筛选条件1，筛选条件2……)

datesytd函数用法：

DATESYTD('表'[日期列])，年初至今，返回的是一列日期，可以结合calculate使用作为筛选条件

4、柱状图制作

（1）将度量值拖入柱状图y轴，在日期表中新建年份和季度的层次结构并拖入x轴（必须是新建的日期表中的，不能用原有数据表中的订单日期）

（2）设置为以年份季度排序

最终2017-2019年的各季度销售收入累加柱状图制作完成