在很多行業，尤其是零售業，其銷售規律在一周內呈現一定的特點。

例如：平時有一種購買特點；周末有一種購買特點。

故而一周內的星期一到星期日呈現一定的權重分布。

周內日權重分布

1 到 12 表示月序號；1 到 7 表示周內日。

這個在 PowerBI 中構建就非常容易。

可以看出，星期五和星期六的指標值顯著降低，其他日期類似，也許這就反應了一種規律。

動態推演

如果結合 PowerBI 的篩選，還可以實現動態計算的效果，例如：

在 PowerBI 中進行這類分析的顯著好處之一就是：動態性。在用戶選擇切片器的不同值后，整個計算重算，并根據用戶的選擇完成重算，這個選擇在實際應用中，可以是門店，品牌，商品等各個維度，以在更加定制化的方面發現其規律。

注意

以往人們也會使用類似的機制，但是由于工具的限制，無法動態計算，例如，某個地區某個店的某類產品的銷售規律與全局銷售規律是有差異的，這里存在地域，店鋪，產品導致的差異性，因此，我們需要動態計算機制。

排除干擾

不難想到，由于某些日期是節假日，它們會對常規日期造成干擾，為此，我們需要排除這些干擾。我們可以將特殊日期建立一個表格并做出說明，例如：

這個表格可以在 Excel 中維護，需要時加載進入 PowerBI 數據模型即可。

!>該表的日期列并不是完備的。而且，很可能出現重復的日期。例如：2019.9.22日既屬于中秋節，也屬于店慶日，我們應該如實記錄。

實際可用日

從自然日中排除這些特別的日期，就可以得到實際可用日：

不難看出，對于2018年各月的周一來說，實際可用日比自然可用日有所減少，因為有的自然可用日落在了節假日等特殊日列表中，予以了排除。

周內日權重指數的計算

因此，周內日權重指數應該在實際可用日中計算，為了計算的公平性，應該采用指標的平均值，而非累計。得到：

從趨勢上來看，其規律是不變的，但從數值上來看，后者(按均值)計算顯得更加合理。

該計算的 DAX 表達式為：

DWI.Value =
VAR vDatesInFC = VALUES( Model_Calender[Date] )
VAR vDatesValid = EXCEPT( vDatesInFC , VALUES( Ref_Specialday[Date] ) )
RETURN AVERAGEX( vDatesValid , [KPI.Auto] )

這是非常簡單的，由于使用了 AVERAGEX ,這里的計算可以充分地兼顧那些沒有銷售的日期，它們并不會作為均值運算的分母。

統一化處理

現在的問題是，應該按照一個基準來描述這個周內日權重因子。我們按照以下方法處理：

• 選出權重最小的周內日，并將其權重置為1；

• 其他周內日則相應的按比例計算。

給出該 DAX 實現為：

DWI.Benchmark.Value = // DWI 周內日權重基準 按 指標
VAR vDaysInWeek = ALL( Model_Calender[DayInWeek] )
VAR vDWITable =
CALCULATETABLE(
ADDCOLUMNS( vDaysInWeek , "DWI.Value" , [DWI.Value] ) ,
REMOVEFILTERS( Model_Calender ) ,
VALUES( Model_Calender[Year] )
)
RETURN MINX( vDWITable , [DWI.Value] )

周內日權重指數字典

通過選擇不同的類別，人員，城市，可以得到與之相匹配的周內日權重指數分布。

總結

最終，我們可以得到：

這樣，我們就可以選擇：

• 年度數據

• 不同篩選維度

得到周內日的權重分布。

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