本章节演示我们常用的MDX示例。本章节演示部分我们经常会用到的MDX示例。
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数据准备
同比是本期与同期做对比，一般用在相邻两年，相同时间段内，查看涨幅程度，一般用在两年相同月份，很少用在两月相同日期。本章节演示示例以如下两个数据模型为数据基础。
同比系列有如下指标：
同期值
同期值：是指上年同期的值。
在数据模型中，通过计算度量自定义上年同期值：
表达式文本：
...
(
ParallelPeriodEX(
[custom-column2].[column2_Year2],
1,
[custom-column2].[column2_Month2].CurrentMember),
[Measures].[column6_1626167214854]
)
同比
同比：是指当期与上年同期值的比值，其公式为：当前值/同期值。
在数据模型中，通过计算度量自定义上年同比：
表达式文本：
...
同期增长值
同期增长值：是指当期比上年同期增长值，其公式为：当期值-同期值。
在数据模型中，通过计算度量自定义上年同期增长值：
表达式文本：
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同期增长率
同期增长率：是指同期增长值与上年同期值的比值，其公式为：(当期值-上年同期值)/上年同期值。
在数据模型中，通过计算度量自定义同比上年同期增长率：
表达式文本：
...
数据效果
在自助仪表盘中运用以上定制的同比指标查看数据效果：
环比系列
环比是本期与上期做对比，一般是用在月、日很少用在年上，主要是对比很短时间内涨幅程度。
环比系列有如下指标：
环期值
环期值：是指上月或上日的值。
在数据模型中，通过计算度量自定义上月环期值：
表达式文本：
...
(
ParallelPeriodEX([custom-column2].[column2_Month2],
1,
[custom-column2].[column2_Month2].CurrentMember),
[Measures].[column6_1626167214854]
)
环比
环比：是指当期与上月或上日的比值，其公式为：当期值/上月值。
在数据模型中，通过计算度量自定义上月环比：
表达式文本：
| IIF( [Measures].[custom1626255047130] = 0, NULL, [Measures].[column6_1626167214854]/[Measures].[custom1626255047130] ) |
环期增长值
环期增长值：是指当期比上月或上日的增长值，其公式为：当期值-上月值。
在数据模型中，通过计算度量自定义环比上月增长值：
表达式文本：
...
环期增长率
环期增长率：是指环期增长值与上月或上日的比值，其公式为：(当期值-上月值)/上月值。
在数据模型中，通过计算度量自定义环比上月增长率：
表达式文本：
...
数据效果
在自助仪表盘中运用以上定制的环比指标查看数据效果：
累计系列
累计通常是在时间周期内对数据的汇总求和。
本年累计
本年累计表示本年1月份到本月份的合计数。
表达式文本：
...
上年累计
上年累计表示上一年1月份到12月份的合计数。
表达式文本：
...
历史累计
历史累计表示历年的合计数，包含本年数据。
表达式文本：
...
数据效果
在自助仪表盘中运用以上定制的累计指标查看数据效果：
跨期间值
跨期间值：是指大于1个周期的值。它通常用来与当期值进行对比，例如：今年与前年的对比，要通过跨两年周期获取前年的值；当月与上上个月的对比，要跨越两个月的周期获取上上个月的值。
在业务数据分析中，由于临近周期的数据无参考意义时，需要用到跨期间值。例如：由于2020年发生疫情，以致2020年的销售数据不是常态数据，没有参考价值，因此只能将2021年的数据与2019年的数据进行对比分析。
下面示例通过自定义计算度量，实现跨两年周期的值：
在自助仪表盘中运用以上定制的计算度量“跨两年的值”查看数据效果：
占比
在数据分析中，经常会基于维度进行占比分析，如下图示例显示了“产品小类”的金额占其所属“产品类型”总金额的占比的表达式。
在自助仪表盘中运用以上定制的占比指标查看数据效果：
移动平均
移动平均：是指当前值往前移动N个周期总额的平均值。例如：当前值是2021-07的值，其移动3个月的平均值是“2021-07、2021-06、2021-05”这三个月的总额除以3的结果。
下面示例显示了移动3个月平均值的表达式：
在自助仪表盘中运用以上定制的移动平均指标查看数据效果：
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订单数据模型
该模型基于产品内置“northwind”业务库而定义，同比系列、环比系列、累计系列示例都基于该数据模型演示。
1、在数据模型中创建即席查询，在内置的“northwind”数据源中分别拖拽表“orderdetails”中的字段：Quantity，表“orders”中的字段：OrderDate、Freight、ShipCity、ShipProvince、ShipRegion。
2、保存即席查询后，回到数据模型定制界面：
- 基于字段“OrderDate”创建“年－季－月－周－日”时间层次维度；
- 创建“地理维”，拖拽字段“ShipCity“、”ShipProvince“、”ShipRegion”到维度下，并且修改别名；
- 设置字段“Quantity”为度量，默认“合计”，并修改别名为“销售量”；
3、隐藏目录“即席查询”，保存数据模型命名“订单数据模型”即可。
电商销售模型
该模型基于Excel数据表“电商销售记录.xlsx”和“城市排名.xlsx”而定义，其它计算示例基于该数据模型演示。
1、在模型定制界面，通过创建 导入文件 的方式分别导入Excel数据表“电商销售记录.xlsx”和“城市排名.xlsx”。
2、分别创建产品维、时间维和地理维，设置度量：
- 产品维：从“电商销售记录”表中拖拽字段“产品类型”、“产品小类”；
- 时间维：通过“电商销售记录”表中字段“订单日期”自动生成，时间层次勾选“年－季－月－日”；
- 地理维：从“电商销售记录”表中拖拽字段“区域”、“省份”、“城市”；
- 设置度量：将“电商销售记录”表中字段“订单金额”设为度量，汇总方式为“合计”；
3、隐藏目录“电商销售记录”和“城市排名”，保存数据模型命名“电商销售模型”即可。
资源链接
下面列出了本章节所用到的数据模型资源链接，您可以下载到本地，在系统中恢复资源后进行查看体验。
| 订单数据模型 | migrate-订单数据模型.xml |
|---|---|
| 电商销售模型 | migrate-电商销售模型.xml |
