关于Power BI日期表

[大鹏Power]

数据由空间和时间两大维度组成。而与时间分析相关的内容，至少将占到我们60%以上的分析场景，可以说掌握住了与时间相关的分析，也就掌握住了大部分分析。而与时间相关的日期表，是我们在时间维度分析的重要支撑。

一个模型，可以忽略掉一些不必要的表，而日期表却是必不可少的，甚至于你在创建一个Power BI数据模型时，应该首先创建一张日期表，然后再加入其他数据。

在数据模型当中的事实表，大多都会有与日期相关的列，可能有一列，也可能有多列，按照我们以往的习惯，可能会使用这些列来完成与日期相关的分析，在Excel中使用数据透视表，通常我们也是这样做的。然而，在Power BI当中，并不推荐这样使用，甚至反对这样使用。

从事实表当中使用日期列进行分析和计算，无法正确的使用时间智能函数，时间智能函数的应用，在Power BI的分析中，有着举足轻重的作用，尤其是涉及到多张事实表之间的复杂计算，如果没有一张共同的日期维度表，则很难完成相关的分析。

回到我们使用的Power BI数据模型当中，你会发现Power BI自动给日期列创建了一个日期层次结构，包含了年、季度、月份、日。

这似乎看起来是可以被使用的日期表，然而我劝你千万不要这样做，Power BI为了方便新用户更方便的进行日期分析，增加了这样一个日期层次结构，其极具迷惑性。该日期来源于事实表，日期可能并不连续，且几乎不可能唯一，如果使用订单表中的下单日期作为时间智能函数的参数，将无法正确显示。

销售总额 = 
SUMX(
    'F_订单表',
    'F_订单表'[数量] * 'F_订单表'[折扣] * RELATED( 'D_产品表'[销售单价] )
)

销售总额_去年_使用下单日期 = 
CALCULATE(
    [销售总额],
    DATEADD( 'F_订单表'[下单日期], -1, YEAR )
)

虽然DAX并不会在语法上报错，然而当你把该度量值和年份放到画布中，视觉对象将无法正常显示结果或者直接弹窗提示。

当我使用[年]作为维度，那么该视觉对象将不报错，但是却没有任何正确的结果返回在表中。

如果我们使用产品表的[一级分类]列作为维度，该视觉对象将报错。可以在附件中查看。

点击：请参阅详细信息，将得到如下提示。错误的原因是因为日期列的日期不唯一。

在实际的使用中，事实表当中的日期列，几乎不可能唯一，如果需要正确返回结果，我们需要使用单独创建的日期列唯一的日期表来进行DAX的编写。

如果想要得到正确的结果，我们只需要将时间智能函数的参数改为日期表的日期列即可。

CALCULATE(
    [销售总额],
    DATEADD( 'D_日期表'[日期], -1, YEAR )
)

使用日期表并且保持日期列唯一且连续，并以此作为所有与日期相关的分析，是Power BI数据模型构建中最为规范的做法。在极特殊情况下，可能会使用多张日期表，在你真正熟悉这些操作之前，不太建议进行尝试。

如果你希望在日期表的管理上更加规范，则可以关闭“自动日期/时间”选项，依次点击“文件”-“选项和设置”-“选项”-“数据加载”，取消勾选“自动日期/时间”并点击“确定”按钮，即可关闭“自动日期/时间”。

当某个事实表当中，需要有两个甚至多个日期列与日期表做关联，可以针对分析使用频次最高的事实表日期列和日期表做实线关系，然后再创建一条或者多条虚线关系，同时配合函数“USERELATIONSHIP”进行实现。

计算公式如下：

	销售总额 = SUMX( 'F_订单表', 'F_订单表'[数量] * 'F_订单表'[折扣] * RELATED( 'D_产品表'[销售单价] ) )

	销售总额_按发货日期 = CALCULATE( [销售总额], USERELATIONSHIP( 'D_日期表'[日期], 'F_订单表'[发货日期] ) )

如果我们要分析与日期时间相关的内容，也可以使用时间表与事实表建立关系，对时间进行分析，可以从“0:00:00”开始到“23:59:59”结束，共计86400行。请不要在事实表当中保留“日期时间”格式的列，需要将日期列和时间列拆分为两列，并分别与日期表和时间表创建关联关系。

关于日期表，我们真正需要知道的是，日期表对于数据模型的重要性，这之后在Power BI数据模型当中使用日期表，并基于日期表去编写度量值进行分析，这就够了。在使用日期表的过程中，肯定还会遇到各种问题，只要使用日期表这个大方向不偏，遇到问题解决问题就可以让你对日期表有更深的认识和理解。

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