PowerBI技巧之AVERAGEX 函数丨移动平均
power bi 提取列中某个条件的平均值
power bi 提取列中某个条件的平均值
要在Power BI 中提取列中某个条件的平均值，你可以使用DAX 函数来实现。
以下是一个示例：
假设你有一个数据集包含销售额和产品类别。
你想要计算每个产品类别的销售额平均值。
1. 首先，打开Power BI 并选择需要计算平均值的列（例如销售额）。
2. 在“建模”选项卡中，点击“新建列”按钮，创建一个新的计算列。
3. 在公式编辑器中，使用DAX 函数CALCULATE 和AVERAGE，结合筛选条件来计算平均值。
例如：
DAX
AverageSales = CALCULATE(AVERAGE('Table'[Sales]),
'Table'[ProductCategory] = "电子产品")
上面的公式意思是，在数据表'Table' 中，筛选出产品类别等于"电子产品" 的销售额数据，并计算其平均值。
4. 完成公式后，点击“确定”按钮，新的计算列就会被创建并显示在数据模型中。
5. 你可以将这个计算列添加到你的报告中，以显示每个产品类别的销售额平均值。
通过这种方法，你可以在Power BI 中提取列中某个条件的平均值，并将其用于创建报表和可视化分析。
PowerBI技巧之KeepFilters 函数针对筛选后汇总行的影响
那如何根据我们原先的需求去计算呢？
这个时候我们在计算values的时候要把2018年的月份和2019年的月份区分开,把月份作为唯一值进行计算。 专注月平均正确:=AverageX(Values('日历'[MMM-YYYY]),[金额总和])
第2张图片的计算原理也就是(25+45+105+125)/3=100 我 们 最 后 在 反 过 来 看 下 这 个 函 数 名 称 KeepFilters， 也 就 是 保 持 筛 选 ， 代 表 着 筛 选 是 会 起 作 用 的 。 我们再思考下，如果需要计算的是(25+230)/2=127.5这种结果，我们该怎么写？
具体的筛选来进行变动的计算。
专注月平均KeepFilters:=AverageX(KeepFilters(Values('日历'[月])),[金额总和])
我们来看下使用这个函数后的结果。
要点： 如果是月份不重复，他的结果就和专注月平均正确这个度量值相同的计算结果。 如果月份有重复则按照之前的原则进行计算。
KeepFilters 函数针对筛选后汇总行的影响
我们有这样一张表及汇总金额。
要求：
求3个月的平均金额 求2年的平均金额 这种要求看起来还是比较简单的，因为是以日历的天为计算颗粒,直接写度量即可。 AverageX('表1',[金额总和])
但是如果我想把未展开的数据作为一个整体来进行计算的话则不一样了。 要求：
power bi常用函数
power bi常用函数Power BI是一款功能强大的商业智能工具，它提供了许多常用函数，帮助用户进行数据分析和可视化。
本文将介绍一些常用的Power BI 函数，帮助读者更好地理解和使用这些函数。
1. SUM函数SUM函数是Power BI中最常用的函数之一。
它用于计算给定列中数值的总和。
例如，可以使用SUM函数计算销售额的总和，或计算某个时间段内的总收入。
2. AVERAGE函数AVERAGE函数用于计算给定列中数值的平均值。
它适用于计算平均销售额、平均利润等。
使用AVERAGE函数可以更好地了解数据的趋势和平均水平。
3. MAX函数和MIN函数MAX函数和MIN函数分别用于计算给定列中数值的最大值和最小值。
它们可以帮助用户找到数据的极值，如最高销售额、最低温度等。
4. COUNT函数COUNT函数用于计算给定列中非空值的数量。
它可以用于统计某个时间段内的订单数量、产品种类数量等。
COUNT函数在数据分析中非常有用，可以帮助用户对数据进行初步的统计和分析。
5. COUNT DISTINCT函数COUNT DISTINCT函数用于计算给定列中不重复值的数量。
它可以帮助用户了解数据中的唯一值数量，如不同地区的销售数量、不同产品的销售数量等。
6. CONCATENATE函数CONCATENATE函数用于将两个或多个文本字符串连接在一起。
它可以用于创建新的文本字段，如将名字和姓氏连接在一起、将地址和城市连接在一起等。
7. IF函数IF函数用于根据指定的条件返回不同的结果。
它可以根据某个字段的数值或文本进行条件判断，并返回相应的结果。
例如，可以使用IF函数判断销售额是否超过指定阈值，并返回相应的提示信息。
8. DATE函数DATE函数用于创建一个日期值。
它可以根据给定的年、月和日创建一个日期字段。
DATE函数在处理时间数据时非常有用，可以帮助用户进行时间序列分析和趋势预测。
9. YEAR函数、MONTH函数和DAY函数YEAR函数、MONTH函数和DAY函数分别用于提取日期值中的年份、月份和日份。
powerbi统计函数
powerbi统计函数Power BI 是一款强大的商业智能工具，提供了丰富的统计函数供用户使用。
这些统计函数可以帮助用户对数据进行汇总、分析和可视化，从而帮助用户更好地理解数据，并做出相应的业务决策。
下面将介绍一些常用的 Power BI 统计函数：1.SUM函数：该函数可以用来计算一些字段的总和。
例如，可以使用SUM函数计算一些产品的销售总额。
2.AVERAGE函数：该函数可以用来计算一些字段的平均值。
例如，可以使用AVERAGE函数计算一些产品的平均销售额。
3.COUNT函数：该函数可以用来计算一些字段的非空值数量。
例如，可以使用COUNT函数计算一些产品的销售数量。
4.MAX函数：该函数可以用来找出一些字段的最大值。
例如，可以使用MAX函数找出一些产品的最高销售额。
5.MIN函数：该函数可以用来找出一些字段的最小值。
例如，可以使用MIN函数找出一些产品的最低销售额。
6.STDEV.P函数：该函数可以用来计算一些字段的总体标准偏差。
例如，可以使用STDEV.P函数计算一些产品的销售额的标准偏差。
7.STDEV.S函数：该函数可以用来计算一些字段的样本标准偏差。
样本标准偏差是总体标准偏差的一种估计值。
例如，可以使用STDEV.S函数计算一些产品销售额的样本标准偏差。
8.VAR.P函数：该函数可以用来计算一些字段的总体方差。
方差是衡量数据分散程度的指标。
例如，可以使用VAR.P函数计算一些产品的销售额的总体方差。
9.VAR.S函数：该函数可以用来计算一些字段的样本方差。
样本方差是总体方差的一种估计值。
例如，可以使用VAR.S函数计算一些产品的销售额的样本方差。
这些统计函数可以组合使用，帮助用户对数据进行更加深入的分析。
例如，可以使用SUM函数计算一些地区一些时间段内所有产品的销售总额，再使用COUNT函数计算该地区该时间段内销售数量大于100的产品数量，以便对销售业绩进行评估。
总结起来，Power BI 的统计函数提供了丰富的功能，可以帮助用户对数据进行汇总和分析。
power bi平均值函数
power bi平均值函数
PowerBI平均值函数是一种十分有用的数据分析工具，它可以帮助我们计算数据集中的平均值。
平均值函数在数据分析中十分常见，它可以帮助我们了解样本中的数据分布情况，以及整体趋势的走向。
在Power BI中，平均值函数的语法为：AVERAGE(列名)。
其中，列名代表我们需要进行平均值计算的数据列。
例如，我们需要计算销售额的平均值，可以使用如下公式：AVERAGE(Sales)。
除了普通的平均值计算，Power BI平均值函数还支持其他功能，如条件平均值计算、忽略错误值的平均值计算等。
例如，如果我们需要计算“销售额>500”的平均值，可以使用如下公式：AVERAGEIF(Sales,'>500')。
总之，Power BI平均值函数是一种非常实用的工具，在数据分析中发挥着重要的作用。
希望本文能够帮助大家更好地理解和应用平均值函数。
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PowerBI技巧之手把手教你学PowerBI数据分析：制作客户分析报告
客户分析就是根据客户信息数据来分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置。
通过合理、系统的客户分析，企业可以知道不同的客户有着什么样的需求，分析客户消费特征与商务效益的关系，使运营策略得到最优的规划；更为重要的是可以发现潜在客户，从而进一步扩大商业规模，使企业得到快速的发展。
企业客户分析可以从以下几个方面入手，对客户数据信息展开分析： 1、分析客户个性化需求 “以客户为中心”的个性化服务越来越受到重视。
实施CRM的一个重要目标就是能够分析出客户的个性化需求，并对这种需求采取相应措施，同时分析不同客户对企业效益的不同影响，以便做出正确的决策。
这些都使得客户分析成为企业实施CRM时不可缺少的组成部分。
2、分析客户行为 企业可以利用收集到的信息，跟踪并分析每一个客户的信息，不仅知道什么样的客户有什么样的需求，同时还能观察和分析客户行为对企业收益的影响，使企业与客户的关系及企业利润得到最优化。
3、分析有价值的信息 利用客户分析系统，企业不再只依靠经验来推测，而是利用科学的手段和方法，收集、分析和利用各种客户信息，从而轻松的获得有价值的信息。
如企业的哪些产品最受欢迎，原因是什么，有什么回头客，哪些客户是最赚钱的客户，售后服务有哪些问题等。
客户分析将帮助企业充分利用其客户关系资源，在新经济时代从容自由地面对客户。
目前国内企业对客户的分析还很欠缺，分析手段较为简单，而简单的统计方法虽然可以在一定程度上得出分析结果，但因为不同企业发展中存在一定的不平衡性，利用简单的统计模式得出的结论容易有较大的误差，难以满足企业的特殊需求。
因而企业需要有更加完善、合理的客户分析方案，进一步提高客户分析的合理性、一致性，并能在对潜在客户的培养和发现中提供更多的决策支持。
本文将使用客户RFM模型来衡量客户价值，当然仅一个模型也无法完整并系统的分析客户，还是需要结合CRM 系统中的数据，切勿过度依赖该模型来分析客户价值。
PowerBI技巧之函数周期表丨时间智能丨表丨 DATESINPERIOD
函数周期表丨时间智能丨表丨 DATESINPERIODDATESINPERIOD函数DATESINPERIOD函数隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数。
这个函数的功能很强大，用途方面也是比较广泛的。
用途1：可以用来返回固定的日期值。
用途2：可以用来算移动平均。
用途3：可以算固定日期内的累计值。
语法DAX=DATESINPERIOD(<日期列>,<开始日期>,<移动间隔>,<粒度>)参数日期列：包含日期的列。
开始日期：日期表达式作为初始日期。
移动间隔：正数向后平移，负数向前平移，遵守四舍五入。
粒度：年/季度/月/日。
返回结果一个包含日期列的表。
示例示例文件：这是白茶随机模拟的数据，这里不做过多的赘述。
例子1：DATESINPERIOD 函数例子1 =DATESINPERIOD ( '示例'[日期], MAX ( '示例'[日期] ), -7, DAY )返回结果为最大日期往前算7天的日期。
例子2：DATESINPERIOD函数例子2 =DATESINPERIOD ( '示例'[日期], MIN ( '示例'[日期] ), -7, DAY )返回结果为最小日期。
这里就涉及到DATESINPERIOD这个函数的注意点了：返回的日期如果在原表中没有的话，那么呈现的结果就是原表日期值的最大值/最小值。
也就是你想返回的范围必须在原表范围内。
例子3：DATESINPERIOD例子3 =AVERAGEX (DATESINPERIOD ( '示例'[日期], MAX ( '示例'[日期] ), -7, DAY ),CALCULATE ( SUM ( '示例'[销售] ) ))结果：这组代码返回的结果为近7日的销售平均值。
之前白茶写过移动平均的文章，这里就不赘述了，感兴趣的小伙伴可以翻翻往期文章。
PowerBI中的移动端数据分析随时随地掌握业务动态
PowerBI中的移动端数据分析随时随地掌握业务动态随着信息技术的不断发展，企业对数据分析的需求也越来越迫切。
移动端数据分析作为一种新兴的数据分析方式，正逐渐成为企业掌握业务动态的重要工具。
而在PowerBI这一强大的数据分析平台下，移动端数据分析更是展现了其巨大的潜力和优势。
一、移动端数据分析的优势移动端数据分析作为一种灵活便捷的数据分析方式，与传统的桌面端数据分析相比，具有以下几大优势：1. 随时随地掌握业务动态：移动设备的普及使得人们可以随时随地获取信息，包括企业的业务数据。
通过移动端数据分析，企业管理者不再受限于办公室的桌面电脑，可以在任何时候、任何地点通过手机、平板等移动设备查看和分析业务数据。
这极大地提高了决策的实时性和准确性，帮助企业做出更灵活、更敏捷的决策。
2. 数据可视化直观清晰：移动端数据分析注重数据的可视化展示，通过图表、地图等形式直观地呈现数据。
与传统的表格形式相比，图表更具有直观性和易读性，有助于人们快速理解和分析数据。
PowerBI作为一款专业的数据可视化工具，能够将复杂的数据信息以简洁、美观的方式展示给用户，提升用户对数据的洞察力和理解能力。
3. 多平台适配性强：移动端数据分析能够适配多种操作系统和设备，包括iOS、Android等移动操作系统，以及手机、平板等移动设备。
这为企业提供了更大的灵活性，不受硬件和软件平台的限制，无论在何时何地，都能够方便地进行数据分析和报告查看。
二、PowerBI中的移动端数据分析PowerBI作为一种领先的商业智能工具，为企业提供了强大的移动端数据分析功能。
通过PowerBI的移动端应用程序，用户可以轻松地实现在移动设备上对业务数据的分析和监控。
1. 数据可视化：PowerBI移动端应用程序提供了丰富的数据可视化功能，包括各种图表、仪表盘、地图等。
用户可以通过简单的操作，将业务数据转化为直观、易读的图表，深入挖掘数据背后的价值。
2. 实时数据更新：PowerBI移动端应用程序与PowerBI桌面端紧密结合，支持实时数据同步。
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AVERAGEX 函数丨移动平均
在实际销售中，经常能遇到中国式老板的需求。
比如说，我有一份最近的销售清单。
BOSS：我要看最近这5天的销售额平均值！
白茶：没问题，EASY！
BOSS：我还要看最近7天的！
白茶：OK，没问题！
BOSS：我还要你给我预测一下咱的销售趋势！
白茶：......（内心无数次想掀翻桌子）好。
这就是实际的情况，为了应对烦不胜烦的平均需求，我们该怎样进行呢？
这是一份案例数据，连续的，日期没有中断的。
将其导入PowerBI中。
看到这里，有的小伙伴会问了，那我日期要是不连续的该怎么进行呢？这个过一段时间白茶会继续讲解，咱先来了解基础。
（示例文件会放到知识星球中，小伙伴们可以搜索“PowerBI丨需求圈”，文章结尾处会有二维码。
）
结果如图：
老规矩，建立日期表，建立模型关系，这里就不赘述了。
现将原始数据放入折线图中查看。
结果如下：
这就是我们需要处理的数据。
前期准备工作完成，咱来看看涉及到的知识点。
AVERAGEX函数：
语法=
AVERAGEX(<table>,<expression>)
第一参数是一个表，第二参数是这个表对应每一行的值，可以是表达式，但是结果必须是标量值。
需要注意的是，这是一个迭代函数，会对表中的数据逐行计算。
DATESINPERIOD函数：
语法=
DATESINPERIOD(<dates>,<start_date>,<number_of_intervals>,<interval>)
返回的结果是一段时间。
第一参数是一组日期列；
第二参数代表开始的日期；
第三参数代表移动的间隔；
第四参数代表移动单位，可以是DAY、MONTH、QUARTER、YEAR。
涉及到的相关知识介绍完毕，编写如下代码：
基础代码：
销售 =
SUM ( '示例'[销售金额] )
移动平均代码：
移动平均 =
AVERAGEX ( DATESINPERIOD ( '日期表'[Date], MAX ( '日期表'[Date] ), -7, DAY ), [销售] )放入折线图中进行对比：
这样的话就求出来7天的移动平均值了。
这里解释一下代码含义：
DATESINPERIOD函数在这里是选定最新日期，向前移动7天。
每7天算作一组。
[销售]是为每组时间段匹配相关计算值。
AVERAGEX函数求出每组[销售]的算数平均值。
但是有的小伙伴就会说了，白茶，你不是说移动么？移动结果呢？
别急，还没结束，咱们继续。
在建模窗口视图下添加“参数”，填写自己的数据参数，点击确定。
修改刚才的公式如下：
移动平均2 =
AVERAGEX (
DATESINPERIOD ( '日期表'[Date], MAX ( '日期表'[Date] ), - [移动平均值], DAY ), [销售]
)
放在折线图中对比，结果如图：
图中黄线是之前写的代码；红线是移动平均。
学会移动平均，告别BOSS的平均需求！
（BOSS：好！干得漂亮！）。