Join us for an expert-led overview of the tools and concepts you'll need to pass exam PL-300. The first session starts on June 11th. See you there!
Get registeredPower BI is turning 10! Let’s celebrate together with dataviz contests, interactive sessions, and giveaways. Register now.
El fichero "exercise_data.xlsx" contiene dos hojas de datos:
"ventas", que contiene las ventas de un solo producto vendido por una tienda electrónica:
payment_type = el tipo de pago del pedido
order_datetime = la fecha y hora en que se realizó el pedido
sold_quantity = el número de unidades vendidas en ese orden
total_amount = el importe total pagado por dichas unidades
"Devoluciones" que contiene el número de artículos que se han devuelto de un pedido específico:
return_datetime = la fecha y hora en que se realizó el pedido
returned_quantity = número de unidades que se han devuelto.
Para completar los 3 ejercicios, vuelva a crear los gráficos adjuntos en POWER BI desktop y aplique su mejor enfoque en ESTRUCTURA DE BASE DE DATOS, ESTRUCTURA DE CÓDIGO y DISEÑO GRÁFICO DE PÁGINAS BÁSICAS. Por favor, no apliques cambios al archivo utilizado como entrada.
Ejercicio 1:
El propietario de la tienda quiere visualizar una comparación mes a mes del último y el último mes, es decir, junio y julio de 2022, monto total de la hoja de ventas. Sin embargo, dada la fuerte estacionalidad semanal del negocio, sincronizar el 1er día de ambos meses, el 2do día de ambos meses, etc. no daría una sensación real de la variación, por lo que al propietario le gustaría superponer el primer lunes del mes actual con el primer lunes del último mes, etc.
¡Gracias por el apoyo
Gracias
Hola @loginarun ,
A continuación se muestran mis datos de prueba.
Cree una medida que muestre las ventas del mismo día de la semana anterior.
Sales previous week =
CALCULATE(
SUM(sales[total_amount]),
'sales'[order_datetime]=MAX('sales'[order_datetime])-7,
ALLEXCEPT('sales',sales[order_datetime])
)
A continuación, cree una medida que muestre el cambio porcentual en las ventas.
Percentage change per week =
DIVIDE(SUM(sales[total_amount])-[Sales previous week],[Sales previous week])
Coloque las medidas y los campos de la tabla en el objeto visual de la tabla como se muestra a continuación.
Consulte el pbix como referencia.
Saludos
Dengliang Li
Si esta publicación ayuda, considere Acéptalo como la solución para ayudar a los demás miembros a encontrarlo más rápidamente.
Necesita el mismo día del mes anterior: Ejemplo: si el 4-Abr-2022 es lunes, el mes anterior del primer lunes como el 3-Mar-2022, se mostrará
Debajo del gráfico de líneas