零售数据分析之操作篇5：近期计算与近期筛选

各位数据的朋友，大家好，我是老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事。

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又有一段时间没来了，抱歉，不过，不管多忙，我都会继续。我始终相信，任何事情，只有坚持，才有价值，学习也一样。

上一讲讲了本周/本月/本年累计的操作方法，只要选择一个时间，奥威BI就可以方便地根据当前时间来计算本周/本月/本年累计，操作非常简单。

上讲内容与作业解答

上一讲还留了一个作业，如果是按月筛选数据，如何实现既看到当月的数据，同时还可以看到截止到当月的本年累计数据？

这里的操作最主要的是用对筛选控件——也就是如何来实现按月筛选。虽然零售企业经常是按某个时间段来看数据，但从财务的角度，通常习惯按月来看数据，所以，我们要掌握如何按月来筛选数据。

我们直接上BI系统：

1、新建一个将数量放在汇总区域的表格。

2、增加按年月的筛选控件

点击上方的【+】、【筛选】、【公共筛选】，在【时间表】中点击选择【时间年】、【时间月】，点击左下角选择【下拉{单选}】后，点击【确定】。

这样即可增加时间年、时间月的筛选框。可通过拖动的方式来将它们放在表格上方。

3、增加一个本年累计_数量

点击汇总旁的【+】，点击选中【数量】，并在左下角选择【本年累计】，点击【确定】。

这个时候表格中就会并排出现【数量】、【本年累计_数量】的数据。这个时候这两个数据是一致的。我们需要点击【预览】，进入预览页面后，点击筛选2010年1月和2月的数据可以发现，选择2010年1月的数据时，两组数据一致，这是正确的。选择2月时，【数量】与【本年累计_数量】的具体数值开始产生变化，【本年累计_数量】的数值远大于【数量】，后续的3、4、5……月都将是这样的情况。

好的，我们温习了上一讲的内容，那么，今天讲什么呢？今天我们将讲关于近期的两种场景：一种是近期计算，一种是近期筛选。

本讲内容

近期计算

举例来说，比如近7日销售，或近30日销售，或者有的时候，还要基于近期数据计算平均值，如近7天平均销售，这些情况在奥威BI中是通过内存计算来实现的；而近期筛选的场景，比如按日显示近30日的销售，或按月显示近12个月的销量，这种情况在奥威BI中是通过数据集构建器中的筛选，再匹配日历筛选控件来实现的。

近期筛选

近期筛选分两种情况，分别是T+0和T+1。

T+0：即代表筛选的时间范围是包含当前筛选日期的，比如当前日期为2010年7月7日，设置近期T+0的近7天，时间筛选范围则为2010年7月1日到2010年7月7日；

T+1：则代表不包含当前日期，上面的例子如果选择近期T+1的-7天，时间筛选范围则为2010年6月30日到2017年7月6日。

接下来，我们就分别举例来看一下如何实现。

实操演示

第一个场景：近期计算

我们先来做一个销售数量的报表，然后再增加一个日历筛选控件，这时，我们筛选任意的时间，那么，大家看到的就是所选日期当天的销售数量。这里我们将时间预设为2010年7月7日。

这时，我们再在销售数量旁边点击[…]，选择近期，时间颗粒度选择按日，偏移值为-7，就得到近7天的数量，如下图：

注意看，这个时候我们从上图获知2010年7月7日近7天内的数量为1056。为了方便大家进行数据核对，我们另外打开一个报表来进行核对。

2010年7月7日的近7天，也就是指7月1日-7日这段时间。因此，我们需要将要筛选的时间范围就是2010年7月1日-7日，得到的近7天数量也是1056，和之前报表得出的数据一致。详情如下图：

然后再选择近期30天、近1个月的数量。

近30天，选择的时间单位为日。

近一个月，选择的时间单位为月。

第二个场景：近期筛选

近30日销量：当我筛选一个日期，BI系统会自动近30天的销售情况。

1、制作一个以数量为汇总项的表格。

2、添加日历筛选控件

点击上方的【+】、【筛选】、【公共筛选】，在【时间表】中点击选择【时间年】、【时间月】，点击左下角选择【日历】后，点击【确定】。

3、将时间日期放到行维度中去。

点击行维度旁的【+】，选择【时间日期】，点击【确定】。之后就可以从表格上看到每一天的销量情况。

4、修改时间日期筛选设置

点击数据集构建器底部筛选中的时间日期旁的【…】，【修改】。在弹出来的条件筛选器里，将时间日期一列的【当期】替换成【近期（T+0）】,将时间颗粒度设置为【日】，数字为【-30】后，点击【OK】，如下图：

然后，我们点击页面右上角【浏览】，进入浏览状态去查看一下具体效果。

依旧是选择时间2010年7月7日。BI系统将自动统计2010年6月8日-7月7日的销售数据。

如果觉得表格不够直观，那么就可以回到BI报表设计页面，点击上方的【更换图表】，点击折线图类别下的【折线图】。BI系统也会立即以折线图的方式来展示数据，如下图：

近12个月销量：如果要展示近12个月的销量，那么只需在上述的操作中简单地做几个修改即可：

1、将时间年、时间月放在行维度中。

2、将数据集构建器筛选下的时间日期进行修改

时间颗粒度为【年】，在此之前的数字改为【-12】。

操作就讲完了，是不是感觉非常简单？

敲黑板，讲重点

近期计算默认就是T+0，不能选择；近期筛选则可选择T+0或T+1。

最后，给大家出一道作业：如果我想利用去年后30日的平均销售，来预测今年未来30天的销售情况，该如何实现？

今天这一讲就先到这里，通过这一讲，我们学习了零售企业两种常见的场景，下一讲，我们将讲一下与时间相关的筛选控件，比如按任意的时间粒度筛选，或按任意的时间范围筛选，敬请期待。

老周道数据，和你一起，用常人思维+数据分析，通过数据讲故事，我们下一讲再见！