累计求和问题,之前已经介绍过(有了这几个公式,你也可以快速搞定累计求和),主要是基于比较简单的情形,针对所有的数据进行累计求和。
现实中的需求并不总是这么简单,稍微复杂一点的是按类别求累计,以帕累托分析为例,模拟数据如下,
这次不是按全部产品进行累计求和,而是在每一个产品类别内部进行累计求和,进而计算出类别内的累计占比。
根据之前学过的知识,其实也可以计算出来,这里直接给出另一种更简洁且性能更优的方式,新建列,
累计销售额 类别 = CALCULATE(SUM('产品表'[销售额]),'产品表'[销售额]>=EARLIER('产品表'[销售额]),ALLEXCEPT('产品表','产品表'[产品类别]))
结果如下,
这里分类累计销售额的实现,主要是使用了ALLEXCEPT函数,该函数的含义是,删除其他所有的过滤器,而只保留它的参数列的过滤器,在这个例子中就是删除“产品类别”之外的其他所有的过滤器,因此可以正确计算出期望的结果。
有了类别的累计数,计算累计占比也就比较简单了,
累计占比 类别 = DIVIDE( [累计销售额 类别], CALCULATE(SUM('产品表'[销售额]),ALLEXCEPT('产品表','产品表'[产品类别]) ))
这样就可以轻松进行产品类别内部的20/80分类或者ABC分类了。
ALLEXCEPT保留的过滤器,可以只有一列,也可以保留多列,再看下面的例子,
这是一张工资表,我们要计算出每名员工截至当月,本年累计的工资数。
这里就是按照员工和年度来求累计,新建列的DAX如下,
本年累计工资 = CALCULATE(SUM('工资表'[每月工资]),'工资表'[年度月份]<=EARLIER('工资表'[年度月份]),ALLEXCEPT('工资表','工资表'[年度],'工资表'[姓名]))
ALLEXCEPT函数中有两个参数列,就是保留了这两个过滤器,结果如下,
累计工资对每名员工分别求累计,并在新的一年重新开始计算,正是需要的结果。
ALLEXCEPT函数是不是很好用呢?
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