5.2 power pivot逻辑函数

本文详细介绍使用 PowerPivot 进行多维度数据分析的具体步骤,包括销售金额、订单数量等关键指标的计算方法,并分享了如何正确关联不同数据源以确保分析准确性。

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源数据:

power pivot求解目标:

1、各个区域的各个省份的销售金额。
2、各个区域的各个省份的订单数量。
3、各个区域的各个省份的大单数量。
4、各个区域的各个省份的大单比率。
5、各个区域的各个省份的省份任务额。
6、各个区域的各个省份的任务额完成比率。

我的方法:
求解,各个区域的各个省份的,需要自行车订单明细与省份区域关联。
1、销售金额,自行车订单明细.金额,求和。
2、订单数量,自行车订单明细.订单编号,计数。
3、大单数量,判断是否大单,自行车订单明细.金额,if函数,再对大单计数。
4、大单比率=大单数量/订单数量
5、省份任务额,省份任务金额与自行车订单明细关联。(错误)
6、任务额完成比例=

### Power Pivot 中的文本函数 在 Power Pivot 中,文本函数用于处理和操作字符串数据。这些函数可以帮助清理、转换以及分析文本字段的内容。 #### LEFT 函数 `LEFT` 函数可以从文本串左侧提取指定数量字符。 ```dax = LEFT("HelloWorld", 5) ``` 此表达式将返回 "Hello"[^1]。 #### RIGHT 函数 `RIGHT` 函数则相反,它从文本串右侧开始取特定长度子串。 ```dax = RIGHT("HelloWorld", 5) ``` 上述语句的结果将是 "World"。 #### MID 函数 当需要从中部位置获取部分文字时可以使用 `MID` 函数。该函数接受三个参数:源字符串、起始索引(从1计)、要取得的字符数目。 ```dax = MID("abcdefg", 2, 3) ``` 这段代码会得到 "bcd" 这样的输出。 #### LEN 函数 为了得知某个文本值的实际长度可调用 `LEN` 方法来统计其中含有的总字符数。 ```dax = LEN("example") ``` 这里将会给出7作为结果因为单词 example 包含有七个字母。 #### LOWER 和 UPPER 函数 如果希望统一大小写的表示形式,则分别有 `LOWER` 转换成全小写字母;而 `UPPER` 是全部大写化处理的方式。 ```dax = LOWER("HELLO") // 结果 hello = UPPER("world!") // 输出 WORLD! ``` #### TRIM 函数 对于去除多余空白符的情况来说非常有用的就是 `TRIM` ,它可以移除两端多余的空格并保留单个间隔内的正常间距。 ```dax = TRIM(" extra spaces around this text ") // 返回 "extra spaces around this text" ``` 通过以上介绍可以看出,在实际应用过程中合理运用这些基础性的文本函数能够极大地方便对原始资料预处理工作,并为进一步的数据挖掘打下良好基础。
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