200529 PowerBI 时间智能终极奥义，并用 WTD 练手

我们之前写过很多关于时间智能函数的文章，但文本将是最为本质以及最重要的。

本文不具体讲解任何一个时间智能函数，但通过本文的学习，你将可以驾驭所有时间智能函数，因为您将理解其更加本质的内容，全网首发。

时间智能的逻辑本质

准确讲，时间智能并不是时间智能，应该叫：日期智能。为了精确地描述，下面统称日期智能。

其逻辑本质是一根日期轴，如下：

image

从日期角度分析问题的逻辑本质是：给定一段日期区间，并计算该日期区间下的指标。

通常来讲，在计算指标时，都会有一段已有的日期区间作为上下文（筛选环境），但在实际计算中，我们需要对已有的日期区间进行变换。例如：对于任何一个日期点，都可以对它计算 MTD 或 YTD，其逻辑本质是将一个日期点扩展成为一段更长的日期区间。

更准确地来考察一段日期区间，不难看出：

最短的日期区间，是一个点，起点日期 d1 与终点日期 d2 是重合的。
起始点非重合的日期区间是整数点连续的。含义是其连续性体现在整数上，如：1月1日...1月5日是连续的 5 日。

为了驾驭日期维度的计算，我们需要掌握对日期的逻辑变换核心规则：

第一，移动一段日期区间
第二，缩放一段日期区间
第三，移动并缩放一段日期区间的连续变换

下面专门来讨论这三种情况。

移动日期区间

需要移动日期区间的业务场景包括：对一段日期区间移动到其去年同期或上月同期等。

逻辑本质如下：

image

作为 DAX 引擎的设计者应该给业务人员一种便捷的方式，让日期区间可以得到便捷的移动。例如：

KPI.PY = CALCULATE( [KPI] , DATEADD( Dates[Date] , -1 , YEAR ) )

其中，DATEADD 完成了移动日期区间的动作。不管您学习了哪些日期智能函数，应该注意其逻辑本质。

缩放日期区间

需要缩放日期区间的业务场景包括：MTD，QTD，YTD一般是放大；而月初/末，年初/末是缩小等。

逻辑本质如下：

image

作为 DAX 引擎的设计者应该给业务人员一种便捷的方式，让日期区间可以得到便捷的缩放。例如：

KPI.YTD = CALCULATE( [KPI] , DATESYTD( Dates[Date] ) )

其中，DATESYTD 完成了缩放日期区间的动作。不管您学习了哪些日期智能函数，应该注意其逻辑本质。

移动和缩放日期区间

移动和缩放日期区间是结合前两者进行连续性操作，如下：

KPI.YTD.PY = 
CALCULATE( 
    CALCULATE( [KPI] , DATESYTD( Dates[Date] ) ),
    DATEADD( Dates[Date] , -1 , YEAR )
)

到这里，其实就理解了关于日期智能函数的所有逻辑本质。

接下来，我们需要根据实际业务场景来组合这些变换。

考一考

下面的题目，如果您可以作对，则表示您对日期智能函数有了熟练的理解。请听题：

【问题一】日期智能函数需要一根日期轴，应该用谁来提供？

A 日期表
B 任意日期列

【问题二】日期智能函数可以变换日期区间，为了清除外部其他日期区间的影响，需要：

A 用 ALL 清除外部筛选
B 用 REMOVEFILTERS 清除外部筛选
C 不用管

【问题三】如果订单表有订单日期和发货日期，需要按不同日期计算销售额，应该建立几个日期表：

A 一个
B 两个

【问题四】NEXTDAY 是日期智能函数吗？它返回的是值还是表？

A 值
B 表

【问题五】某个闰年的2月29日的去年同期（DATEADD(...,-1,YEAR)）是哪一天？

A 空
B 2月28日
C 3月1日
D 报错

【问题六】某个闰年的2月29日的上月同期（DATEADD(...,-1,MONTH)）是哪一天？

A 1月29日
B 1月28日
C 1月31日

【问题七】2020 年 5 月已过 13 日，MTD 的去年同期是哪段日期？

A 2019.05.01 到 2019.05.13
B 2019.05.01 到 2019.05.31

上面 7 个问题很常见，都是初学者容易提出的问题，你可以通过试验来验证答案。

实践 WTD 计算

在默认的日期智能的计算中，并不包括 WTD 的计算，虽然有很多种实现方法，这里给出最简单的一种，如下：

KPI.WTD = 
CALCULATE( 
    [KPI] , 
    DATESINPERIOD( '日期'[Date] , MAX( '日期'[Date] ) , - WEEKDAY( MAX( '日期'[Date] ) , 2 ) , DAY )
)

周和月，周和年的结构都不同，周是有固定的 7 天的，因此，通过本文的学习，我们可以这样构建逻辑结构如下：

选择日期区间的最后日期作为参考点日期
计算该日期的星期几
缩放该日期到周一

有的伙伴可能会问：MAX( '日期'[Date] ) 用了两次，如果使用 VAR 建立一个变量就可以节省一次计算。从表面上，看上去是这样的，但实际上 DAX 引擎是一个聪明的引擎，即使按照这里的重复两次 MAX 的写法，DAX 引擎也会把它自动优化掉。当然，不同的案例和场景要看具体的 DAX 公式。这里仅仅是作为一个完整的补充。

总结

为了完全驾驭时间智能，本质上，首先学习的不应该是时间智能函数，而是应该理解在分析的时候，分析师需要用逻辑来思考业务问题，而不是陷入一堆 DAX 函数。从学习 DAX 到超越 DAX，达到更加逻辑的状态，再回到 DAX 来进行运用就会有一种豁然开朗的感觉。

任何一份报告的任何一个图表都需要对日期进行控制，对日期进行控制就需要：

设置日期区间
移动，缩放或移动且缩放连续变换一段日期区间