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在各种经营分析报告中，我们常常会看到YTD，YOY这样的统计指标，这样的数据计算并不难，尤其是在PowerBI中，因为有时间智能函数的帮助，大大简化了这些计算，从而快速满足定期的报告需求。
下面就给你列出这些常用统计数据的度量值，帮你快速掌握各种期间数据的算法。
如果对时间智能函数不熟悉，可以先看看这篇文章：
假设数据模型为一张订单表和一张对应的日期表，并已经建立了基础度量值：
收入 = SUM('订单'[销售额])
下面的所有度量值都是以此为基础。
本期至今
XTD Month/Quarter/Year To Date
从本期的第一天到当前日期的累计，比如收入的YTD就是从本年1月1日到当前上下文日期的累计收入，MTD就是当前上下文月份的第一天到当前日期的累计收入。
月初至今
MTD Month To Date
MTD = CALCULATE([收入],DATESMTD('日期表'[日期]))
当然并非只有这一种写法，比如还可以直接用TOTALMTD:
MTD1= TOTALMTD([收入],'日期表'[日期])
下面其他各种计算同理，带数字的度量值是等值的替代写法，熟练掌握其中一种写法就可以了。
季初至今
QTD Quarter To Date
QTD =
CALCULATE([收入],DATESQTD('日期表'[日期]))
QTD1=
TOTALQTD([收入],'日期表'[日期])
年初至今YTD Year To Date
YTD = CALCULATE([收入],DATESYTD('日期表'[日期]))
YTD1= TOTALYTD([收入],'日期表'[日期])
上期的本期至今PXTD Previous Month/Quarter/Year to Date
上期的MTD，简称为PMTD,就是上个月MTD,有了这个数据，计算环比时十分方便；而PYTD，上年的本年至今，计算年累计的同比也需要该数据。
并且在写PXTD时，上面已经建好的XTD度量值也可以直接复用。
上月的月初至今
PMTD Previous Month to Date
PMTD =
CALCULATE([MTD],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))
PMTD1=
TOTALMTD([收入],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))
上季的季初至今
PQTD Previous Quarter to Date
PQTD =
CALCULATE([QTD],DATEADD('日期表'[日期],-1,QUARTER))
PQTD1=
TOTALQTD([收入],DATEADD('日期表'[日期],-1,QUARTER))
上年的年初至今
PYTD Previous Year to Date
PYTD =
CALCULATE([YTD],DATEADD('日期表'[日期],-1,YEAR))
PYTD1=
TOTALYTD([收入],DATEADD('日期表'[日期],-1,YEAR))
灵活使用时间智能函数，上年的年初至今还有很多种写法，比如：
PYTD2=
CALCULATE([YTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))
PYTD3=
TOTALYTD([收入],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))
PYTD4=
CALCULATE([收入],DATESYTD(SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期])))PYTD5= CALCULATE([收入],SAMEPERIODLASTYEAR(DATESYTD('日期表'[日期])))
(从上面的这些度量值也可以看出，SAMEPERIODLASTYEAR的功能都可以用DATEADD来代替；DATESYTD与SAMEPERIODLASTYEAR完全可以互换位置)
上面只是写出了常用的PXTD，可能有些个性的计算不止于此，比如要求计算上个月的QTD，掌握的上面的思路以后，你应该可以很轻松的写出来。
上年的本期至今PY XTD Previous Year Month/Quarter/Year to Date
上年的本年至今，其实通过PXTD的思路也能计算出来，只是因为上年的本期至今太常用了，就单独再介绍一下，只列出一种写法，其他写法也很简单，自己琢磨一下吧。
上年的月初至今
PY MTD Previous Year Month to Date
PY MTD =
CALCULATE([MTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))
上年的季初至今
PY QTD Previous Quarter Month to Date
PY QTD =
CALCULATE([QTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期]))
上年的年初至今
PY YTD Previous Year Month to Date
PY YTD =
CALCULATE([YTD],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期])
PY YTD其实和上面写的PYTD等价。
差异比较
有了上面的这些本期、上期、上年的度量值，再计算与上期的差异，以及同比和环比就非常简单了。
与上个月的差异
MOM Month Over Month
MOM = IF([PMTD]<>BLANK(),[MTD]-[PMTD])
月环比
MOM % Month Over Month Percentage
MOM % =
DIVIDE([MOM],[PMTD])
与上个季度的差异
QOQ Quarter Over Querter
QOQ =
IF([PQTD]<>BLANK(),[QTD]-[PQTD])
季度环比
QOQ % Quarter Over Querter Percentage
QOQ % =
DIVIDE([QOQ],[PQTD])
与上年的差异
YOY Year Over Year
本年累计、本季累计以及本月累计与上年的同期比较，都比较常用，这里都列出来。
本月累计与上年同期的差异YOY MTD = IF([PY MTD]<>BLANK(),[MTD]-[PY MTD])
本季累计与上年同期的差异YOY QTD = IF([PY QTD]<>BLANK(),[QTD]-[PY QTD])
本年累计与上年的差异
YOY YTD =
IF([PY YTD]<>BLANK(),[YTD]-[PY YTD])
同比增长
YOY % Year Over Year Percentage
本月累计的同比
YOY MTD% = DIVIDE([YOY MTD],[PY MTD])
本季累计的同比
YOY QTD % = DIVIDE([YOY QTD],[PY QTD])
本年累计的同比
YOY YTD % = DIVIDE([YOY YTD],[PY YTD])
上面这些关于时间计算的度量值，以及上一篇MAT的计算（Power BI 度量值 | 滚动聚合），记住这些度量值的写法，基本可以满足大部分的正常需求，
上述度量值的示例文件已分享在知识星球，需要的请自行下载练习。