我们创建的关系是一对多关系，一端是 [02-商品价格] 表和[03-日历表]，因为表格里对应的 [产品编号] 和 [日期] 是唯一值，多端是 [01-订单明细] 表，里面的 [产品ID] 和 [日期] 不是唯一值。

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计算销售总额

计算[销售总额] 我们需要3个分步骤。

1、添加辅助列查询单价（RELATED函数）

计算销售额之前需要先将[02-商品价格] 表中的售价查询出来，我们添加辅助列，使用RELATED函数将一端数据表中的售价引用到多端的数据表中，前提是我们已经给两个表创建了一对多的关系。

公式：=RELATED('02-商品价格'[售价])

RELATED 函数仅有一个参数，要引用的列。我们要引用的是 [02-商品价格]表中 [售价]列的值。

2、添加辅助列计算销售额

销售额=单价*数量，Power Pivot采用列存储方式，不同于Excel中的单元格计算，销售额实质上就是[单价]和[数量]两列相乘的结果。

公式：='01-订单明细'[数量]*'01-订单明细'[单价]

友情提示：输入公式时，输入英文状态下的单引号可以调出列表清单，列表中包含所有相关的表格、列、度量值供我们直接选择使用。

3、添加度量值计算销售总额（SUM函数）

我们用简单的SUM函数对销售额进行求和。记得修改度量值的显示格式哦！

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计算去年、上季度、上月、上周销售总额

这里我们要分6步骤走。

1、标记日期表

这一步操作是将时间智能功能 (如 TOTALYTD、PREVIOUSMONTH 和 DATESBETWEEN) 所需的元数据设置为正常工作。当使用这些函数之一运行计算时, Power Pivot 的公式引擎知道获取所需日期的位置。

如果未设置此属性, 则使用 DAX 时间智能函数的度量值可能不会返回正确的结果。具体步骤参见如下动图演示：

2、计算去年销售总额

去年销售总额的计算需要用到两个新的函数，一个是CALCULATE, 另外一个是DATEADD。

度量值公式参见下图：

3、计算上季度销售总额

4、计算上月销售总额

5、计算上周销售总额

6、计算昨日销售总额

我们发现这5个度量值唯一不同的地方就是DATEADD的第三参数。上年销售总额使用YEAR，上季度销售总额使用QUARTER，上月销售总额使用MONTH，昨日销售总额使用DAY，上周销售总额也使用DAY, 只是将-1改成-7即可。

DATEADD 函数返回一张表，该表包含由日期构成的一列，这些日期是在时间上从当前上下文中的日期往前或往后推移指定间隔数。

例如：日历表中的日期是从2017/1/1-2019/12/31，使用DATEADD函数往前推一年，得到的日期为2017/1/1-2018/12/31, 往前推一个季度，得到的日期为2017/1/1-2019/9/30。

CALCULATE函数，第一参数是一个表达式，表达式可以理解为一种汇总方式，这里我们放了度量值[销售总额]，其实就是[销售额]列求和，第二参数是筛选条件，也就是根据DATEADD函数生成的日期对[销售总额]进行筛选。

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计算同比和环比增长率

接下来我们写几个度量值来计算增长率。

1、同期%

2、季度环比%

3、月环比%

4、周环比%

5、日环比%

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透视表指标可视化

度量值都创建好了，接着我们创建透视表并用自定义格式显示增长率的变化情况。自定义格式代码：[颜色10]▲* 0.00%;[颜色3]▼* 0.00%;-

2017年之前没有订单明细的数据，所以2017年的同期%没有显示。如果透视表中只放年字段，相当于年环比计算（即2019年和2018年对比，2018年和2017年对比）

季度同比举例：2018年第一季度和2017年第一季度对比，2019年第四季度和2018年第四季度对比

月同比举例：2019年7月和2018年7月对比，2018年6月和2017年6月对比

季环比举例：第三季度和第二季度对比，第四季度和第三季度对比。

月环比举例：2月和1月对比，3月和2月对比

周环比举例：第三周和第二周对比，第二周和第一周对比。

日环比举例：1月2日和1月1日对比，1月3日和1月2日对比

大家也可以绘制可视化图表来分析同比环比增长率，因为篇幅有限，此处不再展示。

今天的分享就到这里，想要小试身手的小伙伴公众号后台回复【Excel102】即可下载配套练习文件，我们下期再见！

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