一、背景

最近刚好在做一个简单同比预测的模型，预测方法很简单，就是累计同比预测，把MTD展示出来。

二、数据源

1、日期表：Calendar

2、事实表1：Data（基础数据）

3、事实表2：Target（目标）

4、关系视图

三、上DAX

1、度量list

2、度量对应图示中元素

4、基础度量：M001_AC

M001_AC = SUM('Data'[value])

5、关键度量：M002_Forecast，同比预测。

M002_Forecast = VAR DAY_MAX =    CALCULATETABLE ( LASTDATE ( 'Data'[dates] ), ALL ( 'Calendar' ) )VAR DAY_MIN =    CALCULATETABLE ( STARTOFYEAR ( 'Calendar'[Dates] ), ALLSELECTED ( 'Calendar' ) )VAR DATE_AC =    DATESBETWEEN ( 'Calendar'[Dates], DAY_MIN, DAY_MAX )VAR DATE_PRE =    DATESBETWEEN (        'Calendar'[Dates],        DATEADD ( DAY_MIN, -1, YEAR ),        DATEADD ( DAY_MAX, -1, YEAR )    )VAR MTD_AC =    CALCULATE ( 'Measure'[M001_AC], DATE_AC )VAR MTD_PRE =    CALCULATE ( 'Measure'[M001_AC], DATE_PRE )VAR YOY =    DIVIDE ( MTD_AC, MTD_PRE )VAR DAY_AC =    MAX ( 'Calendar'[Dates] )VAR PRE =    CALCULATE ( 'Measure'[M001_AC], DATEADD ( 'Calendar'[Dates], -1, YEAR ) )RETURN    IF ( DAY_AC <= DAY_MAX, BLANK (), PRE * YOY )

6、M005_MTD_Forecast：同比预测月累计（MTD）折线显示度量。

7、静态结果截图

四、总结

1、业务模型非常简单，采用累计同比预测法。

2、主要DAX驱动可视化的应用，对每个元素对应的DAX要充分理解

3、注意观察ALL和ALLSELECTED函数的使用位置，

4、日期的判定，注意观察’Calendar’[Dates]与 ‘Data’[dates]使用位置。