Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Intro to Time Intelligence | Моделювання Даних в Excel
Моделювання Даних в Excel

Intro to Time Intelligence

Свайпніть щоб показати меню

Стандартні міри DAX реагують на всі активні фільтри — наприклад, зріз по лютому повертає підсумок за лютий. Часова аналітика йде далі: вона дозволяє відповідати на питання, які потребують виходу за межі поточного фільтра та автоматичного порівняння з іншим періодом.

Чому для часової аналітики потрібна окрема таблиця дат

У таблиці Sales є стовпець Order Date. Може здатися логічним використовувати часові функції безпосередньо з ним — але це не працює надійно, і причина криється в принципах роботи часових функцій.

  • Sales table — Order Date: містить лише дати, коли були зроблені замовлення. У календарі є пропуски;
  • Dates table — Date: по одному рядку на кожен календарний день без винятків — повний, безперервний календар. Жодних пропусків. Саме це потрібно часовим функціям.
Note
Примітка

Часові функції завжди звертаються до окремої таблиці дат — ніколи до стовпця дат у факт-таблиці.

Позначення таблиці дат

Перш ніж будь-яка функція часової аналітики почне працювати, таблицю дат потрібно формально оголосити як офіційну вісь дат моделі. Power Pivot на цьому етапі перевіряє стовпець на наявність пропусків і дублікатів — якщо вони знайдені, виникає помилка, яку потрібно виправити перед продовженням.

  1. Відкрити Power Pivot → Manage і перейти до таблиці Dates у вигляді сітки;
  2. Перейти на вкладку Design у стрічці Power Pivot;
  3. Натиснути Mark as Date Table → Mark as Date Table;
  4. Вибрати стовпець Date з випадаючого списку та натиснути OK;
  5. Якщо помилка не з’явилася, таблиця перевірена й готова — функції часової аналітики тепер можуть на неї посилатися.
Note
Примітка

Якщо Power Pivot видає помилку на цьому етапі, перевірте стовпець Date на наявність дублікатів або пропущених днів. Обидві проблеми потрібно виправити у вихідних даних перед повторною спробою.

Міри часової аналітики

1. YTD — З початку року

Total Sales YTD := TOTALYTD(SUM(Sales[Total]), Dates[Date])

Коли зведена таблиця відфільтрована за певним місяцем, Total Sales повертає лише цей місяць. Total Sales YTD розширює фільтр, щоб охопити період з 1 січня поточного року до останньої дати у контексті, накопичуючи всі місяці включно з поточним.

2. LY — Той самий період минулого року

Total Sales LY := CALCULATE(SUM(Sales[Total]), SAMEPERIODLASTYEAR(Dates[Date]))

Коли зведена таблиця показує лютий 2025 року, Total Sales LY повертає лютий 2024 року. Якщо у моделі немає даних за попередній рік, міра повертає порожнє значення — це правильна поведінка, а не помилка.

3. YoY Growth % — Річний приріст у відсотках

YoY Growth % := DIVIDE([Total Sales] - [Total Sales LY], [Total Sales LY])

Поєднує дві попередні міри — обидві використовуються за іменем, а не обчислюються повторно. Якщо змінюються Загальні продажі або Загальні продажі минулого року, YoY Growth % автоматично враховує ці зміни. Форматуйте цю міру як відсоток у Power Pivot.

Note
Примітка

Завжди посилайтеся на існуючі міри за іменем у складених мірах, а не повторюйте базове обчислення. Якщо логіка Total Sales зміниться, YoY Growth % оновиться автоматично без необхідності редагування.

Завдання

Крок 1 – Перевірка мір у зведеній таблиці

  • Перейдіть до Вставлення → Зведена таблиця → Використати модель даних цієї книги → OK.
  • Додайте MonthName (з таблиці Dates) до області Рядки.
  • Додайте Total Sales, Total Sales YTD, Total Sales LY та YoY Growth % (усі з таблиці Sales) до області Значення.
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 16

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 1. Розділ 16
some-alt