SAP PP 中关于计划订单和生产订单的日期计算 ，计划单的基本完成日期=上级物料需求日期-物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（全部以工厂日历的工作日计算） 计划单的基本开始日期=计划单的基本完成日期...特殊说明 如果上级物料需求日期比MRP运算日期早或等于 则：计划单的基本开始日期 = MRP运算日期 计划单的基本完成日期 = 计划单的基本开始日期 + 物料主数据MRP2视图的自制生产天数； 如果上级需求是销售订单...则上级物料需求日期 = 销售订单的计划行的交货日期 可用计划的其他日期 = 计划单的基本完成日期 + 物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（计划单中的收货用时天数） 计划转换日期 = 计划单的基本开始日期...MRP2视图里的计划交货时间内，只是交货的时间点一定要是工作日 日期计算理论： 基本完成日期 = 已计划的完成日期+ 计划边际码中的产后缓冲天数； 基本开始日期 = 已计划的开始日期+ 计划边际码中的产前缓冲天数...； 基本开始日期 = 已计划的下达日期+ 计划边际码中的下达期间天数； 确认的开始日期 = 第一次确认的日期； 确认的完成日期 = 最后一次收货完成的日期
数据源中的【销售额】字段为“￥43”这样的字符串，因此需要对其进行变换拆分，获得【销售额-拆分1】字段，并拖至度量区。 ? 维度自动分组，拆分【销售额字段】 ?...创建计算字段 创建【客户最后一次下单时间】，其计算公式为{FIXED[客户 Id]:MAX([订单日期])} （如下图所示），表示对于固定的客户，获取最大的（最近的）的时间，即为客户的最近一次下单时间。...客户累计订单数分布 通过对【F客户累计单数】分布的观察可知，客户对超市的访问生命周期大约在5-7次。（此处是对历史累计单量进行讨论，也可由于业务的差异判断固定时间段内的订单数据）。...操作步骤： 创建【F客户累计单数】，其计算公式为{FIXED[客户 Id]:COUNTD([订单 Id]) } ，表示对于固定的客户，获取累计单数。...操作步骤： 创建【M客户累计金额】，其计算公式为{FIXED[客户名称]:SUM([销售额])} ，表示对于固定的客户，获取累计单数。
文章首发公众号：五分钟学大数据，公众号中发送“维度建模”即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。...累计快照事实表 周期快照事实表是单个周期内数据，而累计快照事实表是由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量。...每行数据相当于管道或工作流，有事件的起点，过程，终点，并且每个关键步骤都包含日期字段。如订单数据，累计快照事实表的一行就是一个订单，当订单产生时插入一行，当订单发生变化时，这行就被修改。...如我们需求是查询全国所有门店的总销售额，我们原子粒度的事实表中每行是每个分店每个商品的销售额，聚集事实表就可以先聚合每个分店的总销售额，这样汇总所有门店的销售额时计算的数据量就会小很多。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。 ?
文章首发公众号：五分钟学大数据，公众号中发送“维度建模”即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。...累计快照事实表 周期快照事实表是单个周期内数据，而累计快照事实表是由多个周期数据组成，每行汇总了过程开始到结束之间的度量。...每行数据相当于管道或工作流，有事件的起点，过程，终点，并且每个关键步骤都包含日期字段。如订单数据，累计快照事实表的一行就是一个订单，当订单产生时插入一行，当订单发生变化时，这行就被修改。...如我们需求是查询全国所有门店的总销售额，我们原子粒度的事实表中每行是每个分店每个商品的销售额，聚集事实表就可以先聚合每个分店的总销售额，这样汇总所有门店的销售额时计算的数据量就会小很多。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。
图片另外，对时间类型的处理也可以通过pd.to_datetime进行：orders['订单日期'] = pd.to_datetime(orders['订单日期'])修改字段名经验丰富的数据分析师发现字段名字也有问题...，订单 Id存在空格不便于后面的引用，需要通过pd.rename()来修改字段名orders = orders.rename(columns={'订单 Id':'订单ID',...，所以可以用pd.groupby().agg()实现consume_df = data.groupby('客户ID').agg(累计消费金额=('销售额',sum),...累计消费件数=('数量',sum), 累计消费次数=('订单日期', pd.Series.nunique),...最近消费日期=('订单日期',max) )其中，R值比较特殊，需要借用datetime模块，计算日期之间的距离from datetime import datetimeconsume_df
最终执行结果如下：2.2 销售统计假设我有如下一张表：这是一个名为 sales 的表，其中包含 id（销售记录 ID）、product_id（产品 ID）、sale_date（销售日期）和 amount...计算累计销售额需求：按产品 ID 分组，计算每个产品的累计销售额。...ORDER BY sale_date) AS '累计销售额' 表示按 product_id 分组，按 sale_date 排序，计算每个产品的累计销售额。...最终查询结果如下：计算第一个和最后一个值需求：按产品 ID 分组，计算每个产品的第一个和最后一个销售日期。...BY product_id)：按product_id分组，计算每个产品的第一个销售日期。
问题描述 以下是数据表 示例文件只有两列，一列订单日期，显示数据类型为日期（时间范围是2022-2023年）；一列销售额，数据类型为小数。...两个表之间建立了正确的一对多关系： 正确书写了两个度量值： sales1 = SUM(data1[销售额]) 年累计1 = TOTALYTD([sales1],'日期表'[Date]) 但是，拖入矩阵时...我们将数据表的订单日期列的数据类型设置为日期/时间，我们就会发现端倪，原来它隐含了时间信息： 此时我们去到powerquery里面查看，这一列果然是日期/时间格式： 原来是客户原来的数据文件就是带有时间格式...但是在模型中，客户觉得只需要日期列，不需要时间信息，就在模型中表格视图列工具里的数据类型设置为日期。而这，也就为后续的计算带来了麻烦。...解决问题 只是一个小问题，我们只需在powerquery里将这一列订单日期设置为日期格式，就解决了。
02 — 增加客户年度价值标签 基于树型图发现的规律，我们可以先把每年的客户粗略的划分为三个区间，如果一年中销售额贡献超过20000，那么标记为“黄金客户”；大于5千为“银卡客户”，否则则为“普通客户...由于客户判断是基于年度区间的，在不改变数据表详细级别的前提下，可以用 LOD 计算获得这个指定详细级别的预先聚合： { Fixed YEAR(Order_date), Customer_id : SUM...if {FIXED [客户名称],YEAR([订单日期]) : SUM([销售额])} >20000 then 'high' ELSEIF {FIXED [客户名称],YEAR([订单日期])...借助于参考线，书中还出现了一个更高的详细级别：各年度的客户数量和销售额总和。 这个图形的高级之处在于，它没有采用客户户籍地、客户性别这种静态客户属性，而是采用了基于聚合的动态贡献值为标签。...3、用桑基图中的Null来简要理解客户流失 在客户迁徙分析中，“流失”和“新客”其实是难点，在业务实践中，赢得新客和避免流失也是提高销售额的关键措施。
企业最重要的数据指标应该是钱，赚了多少钱直接影响企业能活多久，所以我提出了两个数据分析需求： 一是观察区域营收情况累计变化，判断哪里是亏损的哪里是盈利的 二是区域之间的营收状况是否受地理位置影响，比如沿海和内陆...第二种，使用日期筛选器，可以对一段日期内的销售额利润额进行累加，以体现随时间变化的销售额利润额，但是会影响到使用同字段的其他图。 所以这里使用第三种办法，通过参数新建计算字段。...参数的作用在这里可以理解为人为设定的辅助计算的变量，即累计利润额统计的截止日期，比如16年2月前的总利润。...这个语句的意思是，如果利润额列中的某值所在行的订单日期小于截止日期，那么这个利润额被复制入新字段。 然后把省份拖动到列，累计利润额拖动到行，当截止日期变化时，对应的总利润也会变化。...面积和半径会相互干扰对数值大小的考量，实际作图其实并不明显，而且地图的形状与标记形状在视觉上有冲突。
2.8、计算每月销售额的累计百分比 假设有一个包含销售信息的表 sales，结构如下： CREATE TABLE sales ( sale_date DATE, product_id INT...请编写一条 Hive SQL 查询，计算每个产品每月销售额的累计百分比。输出结果应包含销售日期、产品ID、销售金额和对应的累计百分比。...ID (order_id)、订单日期 (order_date)、产品ID (product_id) 和订单数量 (quantity)。...请编写一条 Hive SQL 查询，以获取每个订单的以下信息： 订单ID (order_id) 订单日期 (order_date) 产品ID (product_id) 订单数量 (quantity) 下一个订单的订单日期...(user_id) 和登录日期 (login_date)。
Stats：提供包括count、sum、min、max和avg在内的多种统计信息。 应用场景举例：销售数据的总销售额和平均订单金额分析、用户行为的平均访问时长和最大访问深度分析等。...Date Histogram：根据日期字段的值，将文档按时间间隔（如天、周、月等）分组到桶中，适用于时间序列数据的分析。...exact value字段 精确值字段通常用于存储不需要分词和全文搜索的数据，如用户ID、产品类别等。...然后，我们使用derivative管道聚合来计算销售额的日增长率。 Cumulative Sum（累计和聚合） 示例场景：计算销售数据的累计和，展示销售额的累计增长情况。...然后，我们使用cumulative_sum管道聚合来计算销售额的累计和。 Moving Average（移动平均聚合） 示例场景：分析销售数据的移动平均线，以平滑数据波动并识别趋势。
为此，需要设置一个“投资日期”，并将这些股票标准化到同一个时间点，用线条显示百分比变化。可使用滑块调整参考日期。...在 PowerBI 中，模拟类似的需求，实现计算每天的累计未发货量，未发货量由昨日累计订单量 - 昨天累计发货量得到，效果如下： PowerBI DAX 表达式： 这看似一种递归的效果，但其实可以转化为非递归实现...加权平均 对于考试分数或订单优先级等数据，适合采用加权平均分析。也许您想查看各种产品类型所有订单的平均优先级，并且想按订购量加权该优先级，这样订购量大的产品就会得到更高的优先级分数。...各时段与平均值的差异 您可能更想看到季度销售额与当年平均值（而不是绝对数）的差异。此处显示了与当年平均值和绝对订单数之间的差异。...，如何基于现有的 PowerBI 特点做出合理的设计也就给出了更多的方法。
例子：使用相同的 sales 表，如果我们想要计算每种产品在每一天的销售额，并且还想知道到那一天为止该产品的累计销售额，我们可以使用窗口函数如下： SELECT product_id, sale_date...它计算了到当前行为止（包括当前行），按 sale_date 排序的每个 product_id 的累计销售额。...，以及该销售人员到目前为止（从月初到当前日期）的平均销售额、最大销售额、总销售额和最小销售额。...ORDER BY sales_date 确保了数据按照销售日期排序，这对于计算累计的统计数据是必要的。 6....在每个日期内，销售额是独立分组的。
问题 需求 现在有一张事实表，样例如下 订单ID 订单日期 邮寄方式 产品ID 销售额 US-2018-1357144 2019/4/27 二级 办公用-用品-10002717 129.696 CN-2018...公式如下： 中间表 = SUMMARIZE ( '订单', '订单'[产品ID], "平均销售额", AVERAGE ( '订单'[销售额] ) ) 结果样例如下： 然后使用 DAX 增加计算列，公式如下...5000, "大于等于5000" ) 之后就完成了数据准备，得到了下表： 之后仅需将分组列和产品ID的计数拖入表格即可得到结果。...朋友的困扰 但是老板的需求要是这么简单就好了，老板希望可以根据订单日期进行筛选，但是现在的这个方法，订单日期的筛选完全无效。..."平均销售额", CALCULATE ( AVERAGE ( '订单'[销售额] ) ) ) 最后要统计出属于该分组的一个子集，统计其行数就是产品ID的计数啦。
names=columns) user_id：客户ID order_dt：订单日期 order_product：订单产品 order_amount：订单金额 1.统计每个客户购买的总数量和平均金额...通过分组内偏移、排序、累计求和等方法实现。分组内的各种骚操作可以了解东哥的pandas进阶宝典。...',aggfunc='count',fill_value=0) pp2.plot.area(figsize=(12,6)) 8.高质量客户分析 按客户ID分组对订单金额求和，然后计算每个客户的订单总和占累计求和的比例...9.计算用户生命周期 求出每个客户的最早和最晚的消费日期作差得到最早和最晚的时间间隔时长，即为客户的生命周期。...("user_id").order_date.min() #按客户分组求最早的消费日期 order_date_max = user_purchase.groupby("user_id").order_date.max
▲在618期间，拼多多手机类目销售额同比增长148%，订单量同比增长118%。今年618期间，拼多多继续保持“促销0套路，一路省到底”的优惠政策，百亿补贴联合商家累计为购买手机的用户节省30亿元。...在持续的“真香”体验中，拼多多已经成为手机品牌和消费者双向奔赴的优选平台，与去年618相比，平台品牌官旗的销量增长124%，销售额破亿的店铺则增长了3倍。...数据显示，截至6月18日23:59，平台手机类目的销售额和订单量均实现翻倍增长。其中，手机销售额同比增长了148%，订单量同比增长118%，且销售额破亿的店铺同比增长了3倍。...此外，以北上广深为代表的一线城市订单量增幅最快，订单占比突破16%。值得一提的是，一线城市和四线城市的手机订单量和销售额基本持平。这也意味着，低线城市用户也已经成为高价位手机最具潜力的消费人群。...在手机产品的消费群体中，90后和95后仍然是核心消费群体，订单占比超过40%。而00后的订单增幅最快，尤其是在高考过后，00后购买手机新品的订单呈现明显的爆发曲线。
，因此我们使用 pd.read_table 方法，其中参数 sep 设置正则表达式"\s+" 表示1个或多个连续的空格 显示数据： 信息有用户id，日期，购买数量和购买金额 数据加载环节比较重要的3点...7万行的数据 下方红框信息，表明4个列没有缺失数据 绿色框，看到 user_id 与 date 的类型不对 转换类型的逻辑我写在加载数据的函数中： 行6：使用 pd.to_datetime 把非日期类型的字段转为日期..."那么每个月的消费人数走势如何呢"： 注意数据颗粒是订单，统计人数时是不能直接对记录计数，如果同一个人在分组范围内出现多笔，应该视为一笔，因此需要对 user id 去重后再计数。...这也太傻了 如果你曾经使用过 BI 软件的话，你会发现这些软件的使用思维与我们上述的代码思维不太一样。 他们首先需要我们定义各种度量，一般是基于数据源的指标列的一种计算。..."每月的销售额"： "每月消费人数"： "每月客单价"： 行3：多个度量，只需要分别传入即可 "每月平均订单单价"： 本次涉及的并非一些 pandas 的方法，而是使用 pandas 的一种模式
前者是普通文本文件，使用逗号分隔数据记录，内容依次为日期、订单编号、销售额和销售省份；后者则是JSON格式的数据，内容依次为日期、订单编号、销售额和销售省份。...文件部分数据如下：【需求分析】①数据定义类"""数据定义类Record类用于封装销售数据中每一条记录"""class Record: # 该构造方法接受日期、订单编号、销售额和省份，并将它们存储为类的实例变量...def __init__(self,date,order_id,money,province): self.date = date # 订单日期...self.order_id = order_id # 订单编号 self.money = money # 订单金额 self.province = province...回答：封装性：对象可以将相关数据和方法封装在一起，使得数据结构更加清晰。例如，Record 对象可以包含日期、订单号、金额和省份等属性，所有相关信息集中到一起，便于管理。
Kotlin基于JVM，且在链式编程和Lambda语法上对Stream进行了一系列改进，也可以用于SQL后计算。但因为编译型语言的底层，Kotlin只能对Stream小幅微调，重大缺点一个没少。...SPL使用层次参数简化了复杂参数的表达，即通过分号、逗号、冒号自高而低将参数分为三层： join(Orders:o,SellerId ; Employees:e,EId) 内置大量日期函数和字符串函数，...比如，追加一个计算列rate，计算每条订单的金额增长率： =T.derive(AMOUNT/AMOUNT[-1]-1: rate) 综合运用位置表达式和有序函数，很多SQL难以实现的有序运算，都可以用SPL...比如，找出销售额累计占到一半的前n个大客户，并按销售额从大到小排序： A B 1 //省略取数据的过程 2 =A1.sort(amount:-1) /销售额逆序排序，可在SQL中完成 3 =A2.cumulate...SPL是基于Java的解释型语言，无须编译就能执行，脚本修改后立即生效，支持不停机的热切换，适合应对变化的业务逻辑。 方便代码移植。
总结 本系列是数据可视化基础与应用的第02篇，主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。...删除后如下： 应用以上的数据整理 数据建模 目标1： 完成事实和维度表的关联 本案例数据建模是建立维度表（产品表、日期表、门店表）和事实表（销售表）之间的关联；产品表通过“产品ID”与销售表自动关联...；门店表通过“店铺ID” 与销售表自动关联；日期表通过“日期” 与销售表中的“订单日期”对应； 选择日期表–选择主页–选择管理关系–选择新建–选择日期表选择日期字段–选择销售表选择订单日期字段–选择确定...(‘销售表’[店铺ID]) 单店平均销售额=[销售金额]/[营业店铺数量] 在这里插入图片描述 新建度量值和新建列的方式基本一样，新建销售金额度量值 按照 销售金额=SUM(‘销售表’[金额...]) 销售数量=SUM(‘销售表’[数量]) 营业店铺数量= DISTINCTCOUNT(‘销售表’[店铺ID]) 单店平均销售额=[销售金额]/[营业店铺数量] 创建所有度量值，如下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
