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El cálculo de totales acumulativos y acumulativos es bastante común en Power BI para analizar tendencias de datos en una empresa. De hecho, es uno de los patrones más utilizados en el análisis de datos históricos. Si bien los dos cálculos son casi iguales, hay una ligera diferencia entre ellos, que está relacionada con la lógica utilizada en cada uno.
Ambos cálculos le proporcionarán un resultado acumulado (por ejemplo, ventas, ganancias, productos vendidos, existencias, presupuestos, etc.) en un período determinado. Sin embargo, el patrón total acumulativo le da el total de algo desde la primera cita. Por otro lado, el cálculo del total progresivo podría mirar hacia atrás en una determinada ventana de tiempo, como 30 días, y calcular el total de forma continua.
La clave a tener en cuenta aquí es la función de filtrado utilizada dentro de la lógica, como ALL y ALLSELECTED. En esta publicación, le proporcionaré mis tutoriales de Power BI sobre este tema para mostrarle la lógica que creé y usé en los cálculos.
El primer tutorial le mostrará el patrón total acumulativo básico, que incluye las funciones DAX, CALCULATE, FILTER y MAX. Aquí, calculo los ingresos totales acumulados para un determinado año y trimestre, lo que requiere la función ALLSELECTED.
Aquí está el enlace al tutorial:
Análisis profundo de totales acumulados: revisión de fórmulas de Power BI y DAX
En este tutorial, también muestro cómo puede llevar el cálculo aún más lejos y analizar más comparaciones de tendencias. El informe es dinámico, por lo que puede hacer clic en el período de tiempo (seleccione el año y el trimestre) y automáticamente le mostrará los resultados acumulados en las imágenes.
El segundo tutorial muestra cómo puede implementar un cálculo total dinámico dinámico para analizar datos 30 días a partir de la fecha actual (o hoy). Demuestro cómo puede cambiar fácilmente el período de tiempo a 90 días, por ejemplo, o cualquier número de días que desee analizar. También muestro cómo puede lograr los resultados exactos utilizando otra función llamada DATESINPERIOD dentro de la declaración de cálculo.
Haga clic en el título a continuación para ver cómo hice esto usando la función TODOS.
Calcular totales acumulados en Power BI mediante DAX
Como mencioné, la diferencia entre los cálculos radica en la lógica, específicamente con el uso de las funciones, TODOS y TODOS SELECCIONADOS. Entonces, para que comprendan mejor este concepto, compartiré con ustedes mi tutorial sobre estas dos funciones en relación con los cálculos totales acumulativos y acumulativos. Por favor, haga clic en el enlace de abajo.
Otro ejemplo del cálculo del total móvil es el uso de la función DATESBETWEEN, que demuestro en este tutorial:
Calcular las cantidades vendidas entre dos fechas en Power BI con DAX.
DATESBETWEEN crea un contexto entre dos fechas cualesquiera que especifique. En este ejemplo, necesito que el cálculo sea dinámico, de modo que a medida que avanzo en el tiempo, tengo un número que vuelve a calcular los resultados en función de la ventana de tiempo que abro.
Conclusión clave
El uso de totales acumulados y totales acumulados en Power BI es una excelente manera de mostrar tendencias a lo largo del tiempo. Una vez que comprenda el concepto y los cálculos, puede llevar su análisis aún más lejos implementando la ramificación de medidas, lo que le brindará información más significativa.
Puede calcular los resultados que se le ocurran o que desee analizar de forma acumulativa (promedios, tasa de ejecución, etc.) en determinados períodos de tiempo. También puede calcular totales acumulados hasta una fecha específica.
Los cálculos o patrones son simples, pero requieren una buena comprensión de las funciones de DAX para hacerlos bien. Tengo mucho contenido en el sitio web sobre este tema y puede descargar los recursos que proporcionamos de forma gratuita. También puede copiar la lógica o los patrones que muestro en mis tutoriales para facilitar su vida en Power BI.
Para obtener más tutoriales e información sobre este tema, haga clic en los enlaces relacionados a continuación.
¡Salud!
Sam
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