PowerBI 中计算周环比的技巧

在 Power BI 中常常遇到与周计算有关的问题。我们将按照不同场景分拆来进行介绍，给出最佳实践。

年季月周日

在业务中，由于管理和运营的周期不同，大部分情况会涉及到：年，季，月，周，日。

其中，周是一个比较特殊的周期。

年是最大的范围，没有问题。

季度一年固定出现 4 个，也没有问题。

月度一年固定出现 12 个，也没有问题。

日期则按照自然顺序排列，也没有问题。

周，不管在月，季，年的范围来看，都是一种不固定的周期，例如：

1、不同的月，周的规律不同

2、不同的年，周的规律也不同

然后，很多业务都是以周作为周期来进行的，因为人们日常周一到周五上班，周六和周日休息。周其实是人们生活的规律。

所以，必须要来处理周的问题。

Power BI DAX 对周的支持

Power BI DAX 对周的内置支持是：无。

DAX 的时间智能函数固然强大而且方便，但却没有提供对于周粒度的内置支持，可见：周问题并无统一规律。

对与周相关计算有过探索的伙伴很快就可以发现：

用 -7 DAY 这个方法，并不能处理周的问题。因为，在很多场景，我们要的是一个整个周。例如：我们想知道上周整体的量，和上上周整体的量的对比。

移动日期和获取整个区间，是完全不同的。

年周序号

为了获得一个整周，大家会在日期表里增加一个周序号字段，用 DAX 实现，如下：

代码语言：javascript复制

ADDCOLUMNS(
    date_table_base , 
    "WeekNumerInYear" , WEEKNUM( [Date] , 2 ) 
)

则有：

代码语言：javascript复制

本周序号 = MAX( Calendar[WeekNumerInYear] )
上周序号 = 本周序号 - 1

那么，这样就可以计算本周的量和上周的量，进而计算环比了。

然而，很快就会意识到一个错误：在跨年的时候是不能正确计算的。恍然了解，没有错。但思路立马就有了：

如果是第 1 周，则上周用去年的最后 1 周。
否则正常按上述方式计算。

很可惜，很快又会发现问题：

去年最后 1 周，并不是 1 个完全周

彻底崩溃，即使处理这个问题，也会导致逻辑很复杂。

没有错。这是一个分水岭。

有人想：这么复杂，只是想算一个周环比而已。算了，找 IT 吧。

不难发现：复杂的不是工具，而是业务本身，要做这样的业务计算，就存在这样的业务逻辑。

全局周与全局月

回顾这个问题的难点，我们是因为惯性思维：

年内的计算是正确的
发现跨年是错误的
由于思维惯性想到：
- 如果年内则按规则算
- 如果跨年则单独解决这个特殊点

这是很常规的思维特点，也是很好的，一般思路和特殊点的处理，但创新的思维也常常是受限于无法克服思维惯性。

这里给出全局周的概念，从历史开始，逐个累计，那么就不存在跨年的问题了。用 DAX 实现如下：

代码语言：javascript复制

    ADDCOLUMNS(
        date_table_base , 
        "WeekNumerInYear" , WEEKNUM( [Date] , 2 ) ,
        "WeekNumberGlobal" , 
            DATEDIFF( 
                MINX( FILTER( date_table_base , [DayNumberInWeek] = 1 ) , [Date] ) , 
                [Date] - 1 , 
                WEEK 
            )
    )

习惯用模板的伙伴就不要问为什么了，直接用吧；有好奇非要看懂逻辑的，那自己看吧。

结果是：