在 power BI 中使用 ISO 年和 ISO 周计算同比变化

Question

我的后端表包含一周级别的数据。它包含当前 ISO 年份和当前 ISO 周，以及应与当年数据进行比较的上一年的 ISO 年和周数。

对于每个 signup_iso_year-signup_iso_week 组合，只存在一个 iso_prev_year-iso_prev_yearweek 组合。 iso_prev_year、iso_prev_yearweek 列说明了由于某些年份有 53 周而不是 52 周而可能发生的偏移量。

data table

（我无法嵌入图片，所以我也在这里添加了一个表格，虽然它的信息比“数据表”中的图像少得多）。

Number_of_signups	signup_iso_year	signup_iso_week	iso_prev_year	iso_prev_yearweek	Country	grade_level
5	2020	18	2019	18	IN	middle school
7	2020	18	2019	18	US	high school
6	2021	17	2018	18	IN	middle school
8	2021	17	2018	18	US	high school

我想使用 signup_iso_year、signup_iso_week、iso_prev_year、iso_prev_yearweek 列计算 number_of_signups 的 Year-Over_Year 变化。

我已经尝试创建一个计算列，其中包含上一年的 number_of_signups 的总和，但是由于上一年度或本年度可能不存在 country、grade_level、subject、email_type 的每个组合，一些值会丢失并因此给出不正确的结果。

我正在寻找的答案是 Power BI 度量，它可以根据 signup_iso_year 和 signup_iso_week 为我提供 YOY 变化。

编辑：我之前应该提过这个，但我忘了。该表包含 2018 年至今的数据。因此，数据量非常大。此外，我需要这个 YoY 度量来获得时间序列视觉效果，这意味着我无法使用简单的 MAX/MIN 函数为上一年分配 ISOyear/ISOweek 值。它需要从 iso_prev_year、iso_prev_yearweek 列中选择值，但由于 EARLIER 函数不能用于度量，我无法弄清楚如何做到这一点。

这就是为什么我试图创建一个计算列，并使用 EARLIER 函数来计算前一年的 number_of_signups。但由于数据中存在其他列，即国家、等级_级别、主题、电子邮件类型，实际 number_of_signups 和计算出的 previous_year_number_of_signups 存在差异。这些差异是由于并非这些列的每个组合每周都存在，因此我们在计算 previous_year_number_of_signups 时可能会遗漏一些数据。

编辑 2：被要求包含预期结果的示例，因此添加了一些图片。

YoY at overall level, country level, grade level

YOY at country+grade level

Answer 1

如果我理解您的要求正确，您需要如下所示的措施。请记住，这可能不是您真正需要的，但这肯定会帮助您达到所需的输出。

prev_signup = 

var iso_prev_year = MIN(your_table_name[iso_prev_year])
var iso_prev_year_week = MIN(your_table_name[iso_prev_yearweek])

RETURN
CALCULATE(
    SUM(your_table_name[Number_of_signups]),
    FILTER(
        ALL(your_table_name),
        your_table_name[signup_iso_year] = iso_prev_year
            && your_table_name[signup_iso_week] = iso_prev_year_week
    )
) + 0

您还可以在 Power Query 编辑器 中进行一些转换，并使用您的 Key 列连接同一个表。这种情况下，您可以将上一年的值放在同一行中。剩下的只是比较表中的 2 列来计算 YOY