在 Power BI 中，运行总和（Running Total）是一种非常重要的计算方式，尤其是在处理销售或财务数据时。它能够帮助我们动态地分析数据的累积变化，为数据洞察提供强有力的支持。本篇文章将为大家详细介绍实现运行总和的三种方法，并重点解析其中的核心逻辑。
什么是运行总和？
运行总和指的是按时间或某个维度对数据进行逐步累加。例如，某月份的累计销售额是当月及之前所有月份销售额的总和。这种计算广泛应用于以下场景：
• 销售数据的累计分析
• 财务数据的逐月或逐年累计
• KPI 指标的时间序列跟踪
• 产品分析下的累计占比计算
我们可以将它分为两个大的维度，一种为日期维度，一种为非日期维度。
日期维度
日期维度的运行总和可以使用时间智能函数和最大日期逻辑实现。
时间智能函数
时间智能函数是实现累积总计的最直接方法之一。通过 TOTALYTD 和 DATESYTD，我们可以轻松计算从年初至今的累积值。但需要注意，此方法会在每年的年初重置累计值，因此不适合跨年份的累积总计场景。
运行总和 =TOTALYTD( [Sales] , '日期表'[日期] )
⚠️ 局限性：累积值在每年初重置，不适合跨年度的场景。
利用最大日期逻辑
针对时间智能函数的不足，我们可以通过最大日期逻辑实现更灵活的累积计算。该方法利用 CALCULATE 和 MAX 函数，在当前上下文中动态确定累积范围，从而实现跨年份的累积总计。
运行总和=CALCULATE([Sales] ,'日期表'[日期] <= MAX( '日期表'[日期] ))
步骤解析：
1. 确定当前上下文中的最大日期。
2. 使用
CALCULATE对日期进行筛选，确保累积值覆盖所有符合条件的日期。
以上两种方法为日期维度特有的两种方法，接下来我们看一下通用的方法有哪些。
非日期维度
如果非日期维度有排序字段，非常适合使用视觉对象计算来实现，视觉对象计算求运行总和的优点是简单，只需要一个函数，缺点是只能按照默认的轴顺序进行计算，如果有排序字段的话就刚好可以按照理想的顺序进行计算。
如果地区没有排序字段，想要按照销售额金额从大到小计算运行总和，可以使用 CALCULATE + FILTER + ALL/ALLSELECTED 函数实现，如下。
运行总和 =VAR vValue = [Sales]RETURNCALCULATE ([Sales] ,FILTER (ALL ( 'Dim 地理位置'[地区] ) ,[Sales] >= vValue))
常见的 ABC 模型计算运行总和就可以使用这种办法，还有其他方法也能实现类似的效果，比如窗口函数。
DAX 窗口函数的引入为运行总和提供了一种全新的实现方式，特别适合 SQL 背景的用户。WINDOW 函数能够动态生成子集表，从而精确计算累积值。
运行总和 =SUMX (WINDOW (1 ,ABS ,0 ,REL ,ALL ( 'Dim 地理位置'[地区] ) ,ORDERBY ( [Sales], DESC )) ,[Sales])
总结
运行总和是数据分析中不可或缺的工具，它在销售趋势分析、财务数据监控、KPI 指标跟踪等多个场景中都发挥了重要作用。通过本文的讲解，我们详细介绍了 日期维度 和 非日期维度 的运行总和计算方法，包括时间智能函数、最大日期逻辑、窗口函数等多种实现方式。
这些方法各有优势，时间智能函数适合快速实现年内累计，最大日期逻辑则适用于跨年累积或自定义范围的计算，而窗口函数更是为复杂的动态累积需求提供了灵活的解决方案。
通过掌握这些方法，你可以更加灵活地应对各种复杂的数据场景，在 Power BI 中实现真正的 数据驱动决策。希望这篇文章能为你的日常工作提供帮助，欢迎大家在评论区分享你遇到的挑战与解决方案！
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