计算连续行之间的百分比差异 - Power BI答案

【问题标题】：Calculate percentage difference between consecutive rows - Power BI计算连续行之间的百分比差异 - Power BI
【发布时间】：2021-08-26 06:05:33
【问题描述】：

我有一个结构如下的表：

Forecast Type     Group     Forecast 
June 00             A          120
July 01             A          125
June 00             B          250
July 01             B          222
June 00             C          308
June 01             C          270

我想通过按“预测类型”分组并通过汇总“预测”来将其可视化为矩阵。然后，我想创建一个计算列或指标，其中包含预测类型之间的百分比差异。如果用户使用切片器按“组”过滤，则也应相应更新。这是选择所有组时矩阵的样子：

                  Forecast      Difference in EUR      Percentage Difference
June 00           678                  null                        null            
July 01           617                  -61                          -9%

通过创建索引列并使用以下方法，我能够通过一些研究创建“欧元差”变量：

Difference in EUR = 
VAR RowAbove=
    CALCULATE (
        SUM ('Forecast Development'[Forecast]),
            FILTER ('Forecast Development', 'Forecast Development'[Index] = EARLIER ('Forecast Development'[Index]) -1))
    RETURN
    'Forecast Development'[Forecast] - RowAbove

但是，我无法通过使用此计算列公式来创建百分比。此外，在“欧元差值”列中，第一行不为空，因为我没有另一个值来计算差值。我还尝试通过创建另一个计算列并过滤掉 6 月 00 日的“预测类型”来强制第一行为空，但显然我不能这样做。

我也不确定如何创建索引，现在我只是正常地从 1 到 6。但也许每次组更改时我都需要重新启动索引？那么，1,2,1,2,1,2？

我是 Power BI 的新手，希望能得到帮助。谢谢！

【问题讨论】：

标签： powerbi dax percentage metrics calculated-columns

【解决方案1】：

如果您的 [预测类型] 最后总是包含有效数字，那么我们可以这样计算：

Diff = 
var __CurrentType = value( RIGHT(SELECTEDVALUE(Sheet1[Forecast Type]),2))
var _prevForecast = CALCULATE( sum(Sheet1[Forecast]), filter(all(Sheet1[Forecast Type]), value( RIGHT(Sheet1[Forecast Type],2)) = __CurrentType -1 ))
var __currForecast = CALCULATE(sum(Sheet1[Forecast]))
return
if (ISBLANK(_prevForecast), BLANK(),
__currForecast - _prevForecast)


Percentage%% = 
var __CurrentType = value( RIGHT(SELECTEDVALUE(Sheet1[Forecast Type]),2))
var _prevForecast = CALCULATE( sum(Sheet1[Forecast]), filter(all(Sheet1[Forecast Type]), value( RIGHT(Sheet1[Forecast Type],2)) = __CurrentType -1 ))
var __currForecast = CALCULATE(sum(Sheet1[Forecast]))
return
DIVIDE(__currForecast, _prevForecast)

【讨论】：