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Hola a todos,
Tengo el siguiente conjunto de datos:
Me gustaría tener una mesa como esta :
Para la variación entre 2018 y 2019 y también variación entre Pronóstico y Ventas en cada año.
Supongo que tengo que hacer algunas transformaciones en el conjunto de datos, pero no llegar allí!
¿Puede alguien ayudar
Solved! Go to Solution.
yo sólo crearía un tabe fecha y luego usar el año de la jerarquía
ver adjunto
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@mafaldavs123 , Mejor tener medidas como estas usando la tabla de fechas y la inteligencia de tiempo
Ventas de TD: CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]),DATESYTD('Date'[Date],"12/31"))
Last YTD Sales á CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]),DATESYTD(dateadd('Date'[Date],-1,Year),"12/31"))
Este año Ventas: CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]),DATESYTD(ENDOFYEAR('Date'[Date]),"12/31"))
Ventas del año pasado: CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]),DATESYTD(ENDOFYEAR(dateadd('Date'[Date],-1,Year)),"12/31"))
Last to last YTD Sales - CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]),DATESYTD(dateadd('Date'[Date],-2,Year),"12/31"))
Año detrás de Ventas: CALCULATE(SUM(Sales[Sales Amount]),dateadd('Date'[Date],-1,Year))
Sólo año vs año, no un nivel por debajo
Este año: CALCULATE(sum('order'[Qty]),filter(ALL('Date'),'Date'[Year]-max('Date'[Year])))
Last Year ? CALCULATE(sum('order'[Qty]),filter(ALL('Date'),'Date'[Year]-max('Date'[Year])-1))
rolling? CALCULATE(sum('order'[Qty]),filter(ALL('Date'),'Date'[Year]>'max('Date'[Year])-2 && 'Date'[Year]<-max('Date'[Year])) )
diff -Este año]-[Año pasado]
diff % á divide([This Year]-[Last Year ],[Last Year ])
Para obtener lo mejor de la función de inteligencia del tiempo. Asegúrese de que tiene un calendario de fechas y que se ha marcado como la fecha en la vista de modelo. Además, únete a ella con la columna de fecha de tus hechos. Consulte :radacad sqlbi My Video Series Aprecia tus Felicitaciones.
Proporcione sus comentarios y consejos para nuevos videos
Tutorial Series Dax Vs SQL Direct Query PBI Consejos
Apreciamos tus Felicitaciones.
Así que con mis columnas que serían :
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Hola @vanessafvg ,
En realidad con las columnas 2018 / 2019.
Fecha | Nombre del producto | Ventas diarias | Pronóstico diario | Ventas diarias corregidas |
01/01/2018 | Producto A | 100.991 | 93.000 | 100990,8 |
02/01/2018 | Producto A | 113.184 | 112.000 | 113184 |
03/01/2018 | Producto A | 118.390 | 121.000 | 118389,6 |
04/01/2018 | Producto A | 152.053 | 153.000 | 152053,2 |
05/01/2018 | Producto A | 164.354 | 156.000 | 164354,4 |
06/01/2018 | Producto A | 113.929 | 115.000 | 113929,2 |
07/01/2018 | Producto A | 39.139 | 37.000 | 39139,2 |
@vanessafvg gracias por ayudar!
Su solución proporciona la variación entre las ventas diarias y las ventas de previsión, pero no da la variación entre las ventas diarias en 2019 frente a las ventas diarias en 2018 o lo hace?
Gracias
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