细数计算去年同期的种种陷阱

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

P1_基本计算.png

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。

P2_进阶计算.png

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：

P3_YTD基本.png

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：

P4_YTD进阶.png

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。