Lập mô hình dữ liệu với DAX - Hướng dẫn nhanh

Những người ra quyết định trong tất cả các tổ chức đã xác định nhu cầu phân tích dữ liệu lịch sử của tổ chức của họ nói riêng và của ngành nói chung. Điều này đang trở nên quan trọng từng ngày trong thế giới cạnh tranh hiện nay, để đáp ứng những thách thức kinh doanh luôn thay đổi.

Dữ liệu lớn và Trí tuệ kinh doanh đã trở thành những từ thông dụng trong thế giới kinh doanh. Các nguồn dữ liệu đã trở nên khổng lồ và các định dạng dữ liệu cũng trở nên khác nhau. Nhu cầu của ngày hôm nay là có các công cụ dễ sử dụng để xử lý dữ liệu khổng lồ luôn chảy trong thời gian ngắn hơn để có được cái nhìn sâu sắc và đưa ra quyết định phù hợp vào thời điểm thích hợp.

Các nhà phân tích dữ liệu không còn có thể chờ bộ phận CNTT xử lý dữ liệu được yêu cầu. Họ yêu cầu một công cụ tiện dụng cho phép họ nhanh chóng hiểu được dữ liệu cần thiết và cung cấp dữ liệu đó ở định dạng giúp người ra quyết định thực hiện hành động cần thiết vào đúng thời điểm.

Microsoft Excel có một công cụ mạnh mẽ được gọi là Power Pivot đã có sẵn dưới dạng phần bổ trợ trong các phiên bản Excel trước và được tích hợp sẵn trong Excel 2016. Cơ sở dữ liệu của Power Pivot, được gọi là mô hình dữ liệu và ngôn ngữ công thức hoạt động trên mô hình dữ liệu, được gọi là DAX (Data Asự phân hủy Expressions) cho phép người dùng Excel thực hiện các tác vụ như mô hình hóa và phân tích dữ liệu ngay lập tức.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học mô hình hóa và phân tích dữ liệu bằng DAX, dựa trên mô hình dữ liệu Power Pivot. Cơ sở dữ liệu phân tích và lợi nhuận mẫu được sử dụng cho các hình minh họa trong suốt hướng dẫn này.

Các khái niệm về mô hình hóa và phân tích dữ liệu

Dữ liệu mà bạn thu được từ nhiều nguồn khác nhau, được gọi là dữ liệu thô, cần được xử lý trước khi bạn có thể sử dụng nó cho mục đích phân tích. Bạn sẽ tìm hiểu về những điều này trong chương - Các khái niệm về mô hình hóa và phân tích dữ liệu.

Mô hình hóa và phân tích dữ liệu với Excel Power Pivot

Vì công cụ mà bạn sẽ sử dụng thành thạo trong hướng dẫn này là Excel Power Pivot, bạn cần biết các bước phân tích và mô hình hóa dữ liệu được thực hiện như thế nào trong Power Pivot. Bạn sẽ học những điều này ở cấp độ rộng hơn trong chương - Mô hình hóa và phân tích dữ liệu với Excel Power Pivot.

Khi bạn tiếp tục các chương tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của các hàm Power Pivot, DAX và DAX trong mô hình hóa và phân tích dữ liệu.

Đến cuối hướng dẫn, bạn sẽ có thể thực hiện mô hình hóa và phân tích dữ liệu với DAX cho bất kỳ ngữ cảnh nào.

Business Intelligence (BI) đang trở nên quan trọng trong một số lĩnh vực và tổ chức. Việc ra quyết định và dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử đã trở nên quan trọng trong thế giới cạnh tranh ngày càng phát triển. Có một lượng lớn dữ liệu có sẵn cả bên trong và bên ngoài từ các nguồn đa dạng cho bất kỳ loại phân tích dữ liệu nào.

Tuy nhiên, thách thức là trích xuất dữ liệu có liên quan từ dữ liệu lớn có sẵn theo các yêu cầu hiện tại và lưu trữ nó theo cách thích hợp để đưa ra các thông tin chi tiết khác nhau từ dữ liệu. Do đó, một mô hình dữ liệu thu được với việc sử dụng các thuật ngữ kinh doanh chính là một công cụ giao tiếp có giá trị. Mô hình dữ liệu cũng cần cung cấp một cách nhanh chóng để tạo báo cáo trên cơ sở cần thiết.

Mô hình hóa dữ liệu cho hệ thống BI cho phép bạn đáp ứng nhiều thách thức về dữ liệu.

Điều kiện tiên quyết đối với Mô hình dữ liệu cho BI

Mô hình dữ liệu cho BI phải đáp ứng các yêu cầu của doanh nghiệp mà phân tích dữ liệu đang được thực hiện. Sau đây là những điều cơ bản tối thiểu mà bất kỳ mô hình dữ liệu nào cũng phải đáp ứng:

Mô hình dữ liệu cần phải dành riêng cho Doanh nghiệp

Mô hình dữ liệu phù hợp với một ngành kinh doanh có thể không phù hợp với một ngành kinh doanh khác. Do đó, mô hình dữ liệu phải được phát triển dựa trên lĩnh vực kinh doanh cụ thể, các điều khoản kinh doanh được sử dụng, các loại dữ liệu và mối quan hệ của chúng. Nó phải dựa trên các mục tiêu và loại quyết định được đưa ra trong tổ chức.

Mô hình dữ liệu cần có tính năng Thông minh tích hợp

Mô hình dữ liệu phải bao gồm thông tin thông minh tích hợp thông qua siêu dữ liệu, cấu trúc phân cấp và kế thừa để tạo điều kiện thuận lợi cho quy trình Business Intelligence hiệu quả và hiệu quả. Với điều này, bạn sẽ có thể cung cấp một nền tảng chung cho những người dùng khác nhau, loại bỏ sự lặp lại của quy trình.

Mô hình dữ liệu cần phải mạnh mẽ

Mô hình dữ liệu phải trình bày chính xác dữ liệu cụ thể cho doanh nghiệp. Nó sẽ cho phép lưu trữ đĩa và bộ nhớ hiệu quả để tạo điều kiện xử lý và báo cáo nhanh chóng.

Mô hình dữ liệu cần có thể mở rộng

Mô hình dữ liệu phải có khả năng đáp ứng các tình huống kinh doanh đang thay đổi một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dữ liệu mới hoặc kiểu dữ liệu mới có thể phải được bao gồm. Làm mới dữ liệu có thể phải được xử lý hiệu quả.

Mô hình hóa dữ liệu cho BI

Mô hình dữ liệu cho BI bao gồm các bước sau:

Định hình dữ liệu
Đang tải dữ liệu
Xác định mối quan hệ giữa các bảng
Xác định kiểu dữ liệu
Tạo thông tin chi tiết mới về dữ liệu

Định hình dữ liệu

Dữ liệu cần thiết để xây dựng mô hình dữ liệu có thể từ nhiều nguồn khác nhau và có thể ở các định dạng khác nhau. Bạn cần xác định phần dữ liệu nào từ mỗi nguồn dữ liệu này được yêu cầu để phân tích dữ liệu cụ thể. Đây được gọi là Định hình dữ liệu.

Ví dụ: nếu bạn đang truy xuất dữ liệu của tất cả các nhân viên trong một tổ chức, bạn cần quyết định xem chi tiết nào của từng nhân viên có liên quan đến bối cảnh hiện tại. Nói cách khác, bạn cần xác định những cột nào của bảng nhân viên bắt buộc phải nhập. Điều này là do, số lượng cột trong bảng trong mô hình dữ liệu càng ít thì các phép tính trên bảng càng nhanh.

Đang tải dữ liệu

Bạn cần tải dữ liệu đã xác định - các bảng dữ liệu với các cột đã chọn trong mỗi bảng.

Xác định mối quan hệ giữa các bảng

Tiếp theo, bạn cần xác định mối quan hệ logic giữa các bảng khác nhau để tạo điều kiện kết hợp dữ liệu từ các bảng đó, tức là nếu bạn có bảng - Sản phẩm - chứa dữ liệu về sản phẩm và bảng - Bán hàng - với các giao dịch bán hàng khác nhau của các sản phẩm, bằng cách xác định mối quan hệ giữa hai bảng, bạn có thể tóm tắt doanh số bán hàng, sản phẩm khôn ngoan.

Xác định các loại dữ liệu

Việc xác định các kiểu dữ liệu thích hợp cho dữ liệu trong mô hình dữ liệu là rất quan trọng đối với độ chính xác của các phép tính. Đối với mỗi cột trong mỗi bảng mà bạn đã nhập, bạn cần xác định kiểu dữ liệu. Ví dụ: kiểu dữ liệu văn bản, kiểu dữ liệu số thực, kiểu dữ liệu số nguyên, v.v.

Tạo thông tin chi tiết về dữ liệu mới

Đây là một bước quan trọng trong việc lập mô hình ngày tháng cho BI. Mô hình dữ liệu được xây dựng có thể phải được chia sẻ với một số người cần hiểu xu hướng dữ liệu và đưa ra các quyết định cần thiết trong thời gian rất ngắn. Do đó, việc tạo thông tin chi tiết về dữ liệu mới từ dữ liệu nguồn sẽ hiệu quả, tránh làm lại phân tích.

Thông tin chi tiết về dữ liệu mới có thể ở dạng siêu dữ liệu mà những người kinh doanh cụ thể có thể dễ dàng hiểu và sử dụng.

Phân tích dữ liệu

Khi mô hình dữ liệu đã sẵn sàng, dữ liệu có thể được phân tích theo yêu cầu. Trình bày kết quả phân tích cũng là một bước quan trọng vì các quyết định sẽ được đưa ra dựa trên các báo cáo.

Microsoft Excel Power Pivot là một công cụ tuyệt vời để lập mô hình và phân tích dữ liệu.

Mô hình dữ liệu là cơ sở dữ liệu Power Pivot.
DAX là ngôn ngữ công thức có thể được sử dụng để tạo siêu dữ liệu với dữ liệu trong mô hình dữ liệu bằng các công thức DAX.
Power PivotTables trong Excel được tạo bằng dữ liệu và siêu dữ liệu trong mô hình dữ liệu cho phép bạn phân tích dữ liệu và trình bày kết quả.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học lập mô hình dữ liệu với mô hình dữ liệu Power Pivot và DAX và phân tích dữ liệu với Power Pivot. Nếu bạn chưa quen với Power Pivot, hãy tham khảo hướng dẫn Excel Power Pivot.

Bạn đã học các bước của quy trình lập mô hình dữ liệu trong chương trước - Các khái niệm về mô hình hóa và phân tích dữ liệu. Trong chương này, bạn sẽ học cách thực hiện từng bước đó với mô hình dữ liệu Power Pivot và DAX.

Trong các phần sau, bạn sẽ tìm hiểu từng bước quy trình này khi được áp dụng cho mô hình dữ liệu Power Pivot và cách DAX được sử dụng.

Định hình dữ liệu

Trong Excel Power Pivot, bạn có thể nhập dữ liệu từ nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau và trong khi nhập, bạn có thể xem và chọn các bảng và cột mà bạn muốn nhập.

Xác định các nguồn dữ liệu.
Tìm các loại nguồn dữ liệu. Ví dụ, cơ sở dữ liệu hoặc dịch vụ dữ liệu hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu nào khác.
Quyết định xem dữ liệu nào có liên quan trong bối cảnh hiện tại.
Quyết định các kiểu dữ liệu thích hợp cho dữ liệu. Trong mô hình dữ liệu Power Pivot, bạn chỉ có thể có một kiểu dữ liệu cho toàn bộ cột trong bảng.
Xác định bảng nào là bảng dữ kiện và bảng nào là bảng chiều.
Quyết định các mối quan hệ logic có liên quan giữa các bảng.

Tải dữ liệu vào mô hình dữ liệu

Bạn có thể tải dữ liệu vào mô hình dữ liệu với một số tùy chọn được cung cấp trong cửa sổ Power Pivot trên Ribbon. Bạn có thể tìm thấy các tùy chọn này trong nhóm Lấy Dữ liệu Bên ngoài.

Bạn sẽ học cách tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu Access vào mô hình dữ liệu trong chương - Tải Dữ liệu vào Mô hình Dữ liệu.

Đối với mục đích minh họa, cơ sở dữ liệu Access với dữ liệu Lãi và lỗ được sử dụng.

Xác định các kiểu dữ liệu trong mô hình dữ liệu

Bước tiếp theo trong quy trình mô hình hóa dữ liệu trong Power Pivot là xác định kiểu dữ liệu của các cột trong bảng được tải vào mô hình dữ liệu.

Bạn sẽ học cách xác định kiểu dữ liệu của các cột trong bảng trong chương - Định nghĩa kiểu dữ liệu trong mô hình dữ liệu.

Tạo mối quan hệ giữa các bảng

Bước tiếp theo trong quy trình mô hình hóa dữ liệu trong Power Pivot là tạo mối quan hệ giữa các bảng trong mô hình dữ liệu.

Bạn sẽ học cách tạo mối quan hệ giữa các bảng trong chương - Mở rộng Mô hình Dữ liệu.

Tạo thông tin chi tiết về dữ liệu mới

Trong mô hình dữ liệu, bạn có thể tạo siêu dữ liệu cần thiết để tạo thông tin chi tiết mới về dữ liệu bằng cách:

Tạo các cột được tính toán
Tạo bảng ngày
Tạo các biện pháp

Sau đó, bạn có thể phân tích dữ liệu bằng cách tạo Power PivotTable động dựa trên các cột trong bảng và các thước đo xuất hiện dưới dạng trường trong danh sách Trường PivotTable.

Thêm các cột được tính toán

Các cột được tính toán trong bảng là các cột bạn thêm vào bảng bằng cách sử dụng công thức DAX.

Bạn sẽ học cách thêm các cột được tính toán trong bảng trong mô hình dữ liệu trong chương - Mở rộng Mô hình Dữ liệu.

Tạo bảng ngày

Để sử dụng Hàm thời gian thông minh trong công thức DAX để tạo siêu dữ liệu, bạn cần có bảng Ngày. Nếu bạn chưa quen với bảng ngày, vui lòng tham khảo chương - Tìm hiểu bảng ngày.

Bạn sẽ học cách tạo bảng Ngày trong mô hình dữ liệu trong chương - Mở rộng Mô hình Dữ liệu.

Tạo các biện pháp

Bạn có thể tạo các thước đo khác nhau trong bảng Dữ liệu bằng cách sử dụng các hàm DAX và công thức DAX cho các tính toán khác nhau theo yêu cầu để phân tích dữ liệu trong ngữ cảnh hiện tại.

Đây là bước quan trọng của mô hình dữ liệu với DAX.

Bạn sẽ học cách tạo các thước đo cho các mục đích khác nhau của phân tích lãi và lỗ trong các chương tiếp theo.

Phân tích dữ liệu với Power PivotTables

Bạn có thể tạo Power PivotTables cho từng khía cạnh của phân tích lãi và lỗ. Khi bạn tìm hiểu cách tạo các thước đo bằng DAX trong các chương tiếp theo, bạn cũng sẽ học cách phân tích dữ liệu với các thước đo này bằng Power PivotTables.

Bạn có thể tải dữ liệu từ các loại nguồn dữ liệu khác nhau vào mô hình dữ liệu. Đối với điều này, bạn có thể tìm thấy các tùy chọn khác nhau trong nhóm Lấy Dữ liệu Ngoài trên Ruy-băng trong cửa sổ Power Pivot.

Như bạn có thể quan sát, bạn có thể tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, hoặc từ các dịch vụ dữ liệu hoặc một số loại nguồn dữ liệu khác.

Khi bạn tải dữ liệu từ một nguồn dữ liệu vào mô hình dữ liệu, một kết nối sẽ được thiết lập với nguồn dữ liệu. Điều này cho phép làm mới dữ liệu khi dữ liệu nguồn thay đổi.

Bắt đầu với Mô hình Dữ liệu Mới

Trong phần này, bạn sẽ học cách lập mô hình dữ liệu để phân tích lãi và lỗ. Dữ liệu để phân tích nằm trong cơ sở dữ liệu Microsoft Access.

Bạn có thể bắt đầu một mô hình dữ liệu mới như sau:

Mở sổ làm việc Excel mới
Bấm vào tab PowerPivot trên ruy-băng
Nhấp vào Quản lý trong nhóm Mô hình Dữ liệu

Cửa sổ Power Pivot xuất hiện. Cửa sổ sẽ trống vì bạn chưa tải bất kỳ dữ liệu nào.

Tải dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu Access vào Mô hình Dữ liệu

Để tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu Access, hãy thực hiện các bước sau:

Bấm Từ Cơ sở dữ liệu trong nhóm Lấy Dữ liệu Ngoài trên Ruy-băng.
Nhấp vào Từ quyền truy cập trong danh sách thả xuống.

Hộp thoại Trình hướng dẫn Nhập Bảng xuất hiện.

Duyệt đến tệp Access.
Đặt tên thân thiện cho kết nối.

Nhấp vào nút Tiếp theo. Phần tiếp theo của Trình hướng dẫn Nhập Bảng sẽ xuất hiện.
Trong Trình hướng dẫn Nhập Bảng, hãy chọn tùy chọn - Chọn từ danh sách các bảng và dạng xem để chọn dữ liệu cần nhập.

Nhấp vào nút Tiếp theo. Phần tiếp theo của Trình hướng dẫn Nhập Bảng xuất hiện như trong ảnh chụp màn hình sau.
Chọn tất cả các bảng.
Đặt tên thân thiện cho các bảng. Điều này là cần thiết vì những tên này xuất hiện trong Power PivotTables và do đó mọi người phải hiểu.

Chọn các cột trong bảng

Bạn có thể không yêu cầu tất cả các cột trong các bảng đã chọn cho phân tích hiện tại. Do đó, bạn chỉ cần chọn những cột mà bạn đã chọn trong khi định hình dữ liệu.

Nhấp vào nút Xem trước & Lọc. Phần tiếp theo của Trình hướng dẫn Nhập Bảng -Xem trước bảng đã chọn - xuất hiện.

Như đã thấy trong ảnh chụp màn hình ở trên, tiêu đề cột có các hộp kiểm. Chọn các cột bạn muốn nhập trong bảng đã chọn.
Bấm OK. Lặp lại tương tự cho các bảng khác.

Nhập dữ liệu vào mô hình dữ liệu

Bạn đang ở giai đoạn cuối cùng của việc tải dữ liệu vào mô hình dữ liệu. Bấm vào nút Kết thúc trong Trình hướng dẫn Nhập Bảng. Phần tiếp theo của Trình hướng dẫn Nhập Bảng sẽ xuất hiện.

Trạng thái nhập sẽ được hiển thị. Cuối cùng trạng thái hiển thị Thành công khi quá trình tải dữ liệu hoàn tất.

Xem dữ liệu trong mô hình dữ liệu

Các bảng đã nhập sẽ xuất hiện trong cửa sổ Power Pivot. Đây là chế độ xem của mô hình dữ liệu

Bạn có thể quan sát những điều sau:

Mỗi bảng xuất hiện trong một tab riêng biệt.
Tên tab là tên bảng tương ứng.
Vùng bên dưới dữ liệu dành cho các phép tính.

Xem tên kết nối

Bấm vào các Kết nối Hiện có trong nhóm Lấy Dữ liệu Bên ngoài. Hộp thoại Kết nối Hiện có xuất hiện như trong ảnh chụp màn hình sau.

Như đã thấy trong ảnh chụp màn hình ở trên, tên kết nối được cung cấp xuất hiện trong Kết nối dữ liệu PowerPivot.

Trong mô hình dữ liệu Power Pivot, toàn bộ dữ liệu trong cột phải có cùng kiểu dữ liệu. Để thực hiện các phép tính chính xác, bạn cần đảm bảo rằng kiểu dữ liệu của mỗi cột trong mỗi bảng trong mô hình dữ liệu theo yêu cầu.

Các bảng trong Mô hình Dữ liệu

Trong mô hình dữ liệu được tạo ở chương trước, có 3 bảng:

Accounts
Địa lý Locn
Dữ liệu tài chính

Đảm bảo các loại dữ liệu phù hợp

Để đảm bảo rằng các cột trong bảng được yêu cầu, bạn cần kiểm tra kiểu dữ liệu của chúng trong cửa sổ Power Pivot.

Bấm vào một cột trong bảng.
Lưu ý kiểu dữ liệu của cột như được hiển thị trên Ruy-băng trong nhóm Định dạng.

Nếu kiểu dữ liệu của cột đã chọn không phù hợp, hãy thay đổi kiểu dữ liệu như sau.

Bấm vào mũi tên xuống bên cạnh kiểu dữ liệu trong nhóm Định dạng.
Nhấp vào loại dữ liệu thích hợp trong danh sách thả xuống.
Lặp lại cho mọi cột trong tất cả các bảng trong mô hình dữ liệu.

Các cột trong Bảng tài khoản

Trong bảng Tài khoản, bạn có các cột sau:

Sr.No	Cột & Mô tả
1	Account Chứa một số tài khoản cho mỗi hàng. Cột có các giá trị duy nhất và được sử dụng để xác định mối quan hệ với bảng Dữ liệu Tài chính.
2	Class Lớp được liên kết với mỗi tài khoản. Ví dụ - Chi phí, Doanh thu ròng, v.v.
3	Sub Class Mô tả loại chi phí hoặc doanh thu. Ví dụ - Con người.

Tất cả các cột trong bảng Tài khoản có bản chất mô tả và do đó thuộc loại dữ liệu Văn bản.

Các cột trong Bảng Vị trí Địa lý

Bảng Locn Địa lý chứa dữ liệu về mỗi Trung tâm lợi nhuận.

Cột Trung tâm lợi nhuận chứa một danh tính trung tâm lợi nhuận cho mỗi hàng. Cột này có các giá trị duy nhất và được sử dụng để xác định mối quan hệ với bảng Dữ liệu Tài chính.

Các cột trong Bảng Dữ liệu Tài chính

Trong bảng Dữ liệu Tài chính, bạn có các cột sau:

Cột	Sự miêu tả	Loại dữ liệu
Tháng tài chính	Tháng và năm	Bản văn
Trung tâm lợi nhuận	Danh tính Trung tâm lợi nhuận	Bản văn
Tài khoản	Số tài khoản. Mỗi tài khoản có thể có nhiều Trung tâm lợi nhuận.	Bản văn
Ngân sách	Số tiền ngân sách hàng tháng cho mỗi Trung tâm lợi nhuận.	Tiền tệ
Thực tế	Số tiền thực tế hàng tháng cho mỗi Trung tâm lợi nhuận.	Tiền tệ
Dự báo	Số tiền dự báo hàng tháng cho mỗi trung tâm lợi nhuận.	Tiền tệ
Người thực tế	Số lượng nhân viên thực tế cuối tháng cho mỗi Trung tâm lợi nhuận của mỗi người Tài khoản.	Số nguyên
Ngân sách người	Ngân sách cuối tháng số lượng nhân viên cho mỗi Trung tâm lợi nhuận của mỗi người Tài khoản.	Số nguyên
Người dự báo	Dự báo cuối tháng số lượng nhân viên cho mỗi Trung tâm lợi nhuận của mỗi người Tài khoản.	Số nguyên

Các loại bảng trong mô hình dữ liệu

Cả bảng Tài khoản và bảng Locn Địa lý đều là bảng chiều, còn được gọi là lookup tables.

Finance Data tablelà bảng dữ kiện, còn được gọi là bảng dữ liệu. Bảng Dữ liệu Tài chính chứa dữ liệu cần thiết cho các tính toán phân tích và lợi nhuận. Bạn cũng sẽ tạo siêu dữ liệu dưới dạng các thước đo và cột được tính toán trong bảng Dữ liệu Tài chính này, để lập mô hình dữ liệu cho các loại tính toán lãi và lỗ khác nhau, khi bạn tiếp tục với hướng dẫn này.

Phân tích dữ liệu liên quan đến việc duyệt dữ liệu theo thời gian và thực hiện tính toán trong các khoảng thời gian. Ví dụ, bạn có thể phải so sánh lợi nhuận của năm hiện tại với lợi nhuận của năm trước. Tương tự, bạn có thể phải dự báo mức tăng trưởng và lợi nhuận trong những năm tới. Đối với những thứ này, bạn cần sử dụng tính năng nhóm và tổng hợp trong một khoảng thời gian.

DAX cung cấp một số chức năng Thông minh về thời gian giúp bạn thực hiện hầu hết các phép tính như vậy. Tuy nhiên, các hàm DAX này yêu cầu bảng Ngày để sử dụng với các bảng khác trong mô hình dữ liệu.

Bạn có thể nhập bảng Ngày cùng với dữ liệu khác từ nguồn dữ liệu hoặc bạn có thể tự tạo bảng Ngày trong mô hình dữ liệu.

Trong chương này, bạn sẽ hiểu các khía cạnh khác nhau của bảng Ngày. Nếu bạn thành thạo với bảng Ngày trong mô hình dữ liệu Power Pivot, bạn có thể bỏ qua chương này và tiếp tục với các chương tiếp theo. Nếu không, bạn có thể hiểu các bảng Ngày trong mô hình dữ liệu Power Pivot.

Bảng ngày là gì?

Bảng Ngày là một bảng trong mô hình dữ liệu, có ít nhất một cột ngày liền kề trong một khoảng thời gian bắt buộc. Nó có thể có các cột bổ sung đại diện cho các khoảng thời gian khác nhau. Tuy nhiên, điều cần thiết là cột ngày liền kề, theo yêu cầu của các hàm DAX Time Intelligence.

Ví dụ,

Bảng Ngày có thể có các cột như Ngày, Tháng tài chính, Quý tài chính và Năm tài chính.
Bảng Ngày có thể có các cột như Ngày, Tháng, Quý và Năm.

Bảng ngày với các ngày liền kề

Giả sử bạn được yêu cầu thực hiện các phép tính trong phạm vi của một năm dương lịch. Sau đó, bảng Ngày phải có ít nhất một cột với nhóm ngày liền nhau, bao gồm tất cả các ngày trong năm lịch cụ thể đó.

Ví dụ, giả sử dữ liệu bạn muốn duyệt có số ngày từ ngày 01 tháng 4 2014 thông qua ngày 30 tháng mười một ^ngày , năm 2016.

Nếu quý vị có báo cáo về một năm dương lịch, bạn cần một bảng ngày với một cột - ngày, trong đó có tất cả các ngày từ ngày 01 tháng 1 ^st , 2014 đến ngày 31 tháng 12 ^st năm 2016 trong một chuỗi.
Nếu bạn phải báo cáo về năm tài chính, và kết thúc năm tài chính của bạn là 30 ^ngày tháng Sáu, bạn cần một bảng ngày với một cột - ngày, trong đó có tất cả các ngày từ ngày 01 tháng 7 ^st năm 2013 đến tháng 30 ^ngày , 2017 trong một sự nối tiếp.
Nếu bạn phải báo cáo trên cả năm lịch và năm tài chính, thì bạn có thể có một bảng Ngày duy nhất trải dài phạm vi ngày bắt buộc.

Bảng Ngày của bạn phải chứa tất cả các ngày trong phạm vi hàng năm trong khoảng thời gian nhất định. Do đó, bạn sẽ nhận được các ngày liền kề trong khoảng thời gian đó.

Nếu bạn thường xuyên làm mới dữ liệu của mình bằng dữ liệu mới, bạn sẽ có ngày kết thúc được kéo dài thêm một hoặc hai năm, do đó bạn không phải cập nhật bảng Ngày của mình thường xuyên.

Bảng Ngày trông giống như ảnh chụp màn hình sau.

Thêm Bảng Ngày vào Mô hình Dữ liệu

Bạn có thể thêm bảng Ngày vào mô hình dữ liệu theo bất kỳ cách nào sau đây:

Nhập từ cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu nào khác.
Tạo bảng Ngày trong Excel, sau đó sao chép hoặc liên kết đến một bảng mới trong Power Pivot.
Nhập từ Microsoft Azure Marketplace.

Tạo Bảng Ngày trong Excel và Sao chép vào Mô hình Dữ liệu

Tạo bảng Ngày trong Excel và sao chép vào mô hình dữ liệu là cách dễ nhất và linh hoạt nhất để tạo bảng Dữ liệu trong mô hình dữ liệu.

Mở một trang tính mới trong Excel.
Nhập - Ngày ở hàng đầu tiên của cột.
Nhập ngày đầu tiên trong phạm vi ngày bạn muốn tạo vào hàng thứ hai trong cùng một cột.
Chọn ô, nhấp vào chốt điền và kéo nó xuống để tạo một cột ngày liền kề trong phạm vi ngày được yêu cầu.

Ví dụ: nhập 1/1/2014, nhấp vào chốt điền và kéo xuống để điền các ngày liền kề cho đến ngày 31/12/2016.

Nhấp vào cột Ngày.
Bấm vào tab CHÈN trên ruy-băng.
Nhấp vào Bảng.
Xác minh phạm vi bảng.
Bấm OK.

Bảng một cột ngày tháng đã sẵn sàng trong Excel.

Chọn bảng.
Bấm Sao chép trên Ruy-băng.
Bấm vào cửa sổ Power Pivot.
Nhấp vào Dán trên Ruy-băng.

Thao tác này sẽ thêm nội dung của khay nhớ tạm vào một bảng mới trong mô hình dữ liệu. Do đó, bạn cũng có thể sử dụng cùng một phương pháp để tạo bảng Ngày trong mô hình dữ liệu hiện có.

Hộp thoại xem trước dán xuất hiện như trong ảnh chụp màn hình sau.

Nhập Ngày vào hộp Tên Bảng.
Xem trước dữ liệu.

Chọn hộp - Sử dụng hàng đầu tiên làm tiêu đề cột.
Bấm OK.

Thao tác này sao chép nội dung của khay nhớ tạm sang một bảng mới trong mô hình dữ liệu.

Bây giờ, bạn có bảng Ngày trong mô hình dữ liệu với một cột ngày liền kề. Tiêu đề của cột là Ngày như bạn đã cung cấp trong bảng Excel.

Thêm các cột ngày mới vào bảng ngày

Tiếp theo, bạn có thể thêm các cột được tính toán vào bảng Ngày theo yêu cầu tính toán của bạn.

Ví dụ: bạn có thể thêm các cột - Ngày, Tháng, Năm và Quý như sau:

Day
=DAY('Date'[Date])
Month
=MONTH('Date'[Date])
Year
=YEAR('Date'[Date])
Phần tư
= CONCATENATE ("QTR", INT (('Ngày' [Tháng] +2) / 3))

Bảng Ngày kết quả trong mô hình dữ liệu trông giống như ảnh chụp màn hình sau.

Do đó, bạn có thể thêm bất kỳ số cột được tính toán nào vào bảng Ngày. Điều quan trọng và bắt buộc là bảng Ngày phải có một cột các ngày liền nhau kéo dài khoảng thời gian mà bạn thực hiện các phép tính.

Tạo Bảng Ngày cho Năm Dương lịch

Một năm dương lịch thường bao gồm các ngày từ ngày 1 tháng 1 đến ngày 31 tháng 12 của một năm và cũng bao gồm các ngày lễ được đánh dấu cho năm cụ thể đó. Khi bạn thực hiện các phép tính, bạn có thể chỉ phải tính đến những ngày làm việc, không bao gồm các ngày cuối tuần và ngày lễ.

Giả sử, bạn muốn tạo bảng Ngày cho năm dương lịch 2017.

Tạo một bảng Excel với một ngày cột, bao gồm ngày tiếp giáp từ 1 ^st tháng 1 năm 2017 đến 31 ^st tháng mười hai năm 2017. (Tham khảo các phần trước để biết làm thế nào để làm điều này.)
Sao chép bảng Excel và dán vào một bảng mới trong mô hình dữ liệu. (Tham khảo phần trước để biết cách thực hiện việc này).
Đặt tên bảng là Lịch.
Thêm các cột được tính toán sau -
- Day = DAY ('Lịch' [Ngày])
- Tháng = MONTH ('Lịch' [Ngày])
- Năm = YEAR ('Lịch' [Ngày])
- Ngày trong tuần = FORMAT ('Lịch' [Ngày], "DDD")
- Tên tháng = FORMAT ('Lịch' [Ngày], "MMM")

Thêm ngày lễ vào bảng lịch

Thêm ngày lễ vào Bảng Lịch như sau:

Nhận danh sách các ngày nghỉ đã khai báo trong năm.
Ví dụ: đối với Hoa Kỳ, bạn có thể lấy danh sách các ngày lễ cho bất kỳ năm bắt buộc nào từ liên kết sau http://www.calendar-365.com/.
Sao chép và dán chúng vào một trang tính Excel.
Sao chép bảng Excel và dán vào một bảng mới trong mô hình dữ liệu.
Đặt tên bảng là Ngày lễ.

Tiếp theo, bạn có thể thêm một cột ngày lễ được tính toán vào bảng Lịch bằng hàm DAX LOOKUPVALUE.

=LOOKUPVALUE(Holidays[Holiday],Holidays[Date],'Calendar'[Date])

Hàm DAX LOOKUPVALUE tìm kiếm tham số thứ ba, tức là Lịch [Ngày] trong tham số thứ hai, tức là Ngày lễ [Ngày] và trả về tham số đầu tiên, tức là Ngày lễ [Holiday] nếu có sự trùng khớp. Kết quả sẽ giống như những gì được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau đây.

Thêm các cột vào một năm tài chính

Một năm tài chính thường bao gồm các ngày từ 1 ^st tháng sau khi kết thúc năm tài chính vào cuối năm tài chính tiếp theo. Ví dụ, nếu cuối năm tài chính là 31 ^st tháng, sau đó năm tài chính trong khoảng từ 1 ^st tháng Tư đến 31 ^st tháng Ba.

Bạn có thể bao gồm các khoảng thời gian tài chính trong bảng lịch bằng cách sử dụng công thức DAX -

Thêm thước đo cho FYE

FYE:=3
Thêm các cột được tính toán sau -
- Fiscal Year
  
  = IF ('Lịch' [Tháng] <= 'Lịch' [FYE], 'Lịch' [Năm], 'Lịch' [Năm] +1)
- Fiscal Month
  
  = IF ('Lịch' [Tháng] <= 'Lịch' [FYE], 12-'Lịch' [FYE] + 'Lịch' [Tháng], 'Lịch' [Tháng] - 'Lịch' [FYE])
- Fiscal Quarter
  
  = INT (('Lịch' [Tháng tài chính] +2) / 3)

Đặt thuộc tính bảng ngày

Khi bạn sử dụng các hàm DAX Time Intelligence như TOTALYTD, PREVIOUSMONTH và DATESBETWEEN, chúng yêu cầu siêu dữ liệu hoạt động chính xác. Thuộc tính Bảng ngày đặt siêu dữ liệu như vậy.

Để đặt thuộc tính Bảng ngày -

Chọn bảng Lịch trong cửa sổ Power Pivot.
Bấm vào tab Thiết kế trên Ruy-băng.
Bấm Đánh dấu là Bảng Ngày trong nhóm Lịch.
Nhấp vào Đánh dấu là Bảng ngày trong danh sách thả xuống.

Hộp thoại Mark as Date Table xuất hiện. Chọn cột Ngày trong bảng Lịch. Đây phải là cột của kiểu dữ liệu Ngày và phải có các giá trị duy nhất. Bấm OK.

Trong chương này, bạn sẽ học cách mở rộng mô hình dữ liệu đã tạo trong các chương trước. Mở rộng mô hình dữ liệu bao gồm:

Bổ sung các bảng
Bổ sung các cột được tính toán trong một bảng hiện có
Tạo các thước đo trong một bảng hiện có

Trong số này, việc tạo ra các thước đo là rất quan trọng, vì nó liên quan đến việc cung cấp thông tin chi tiết mới về dữ liệu trong mô hình dữ liệu sẽ cho phép những người sử dụng mô hình dữ liệu tránh phải làm lại và cũng tiết kiệm thời gian trong khi phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Vì Phân tích lợi nhuận và thua lỗ liên quan đến việc làm việc với các khoảng thời gian và bạn sẽ sử dụng các chức năng DAX Time Intelligence, bạn yêu cầu bảng Ngày trong mô hình dữ liệu.

Nếu bạn chưa quen với bảng Ngày, hãy xem qua chương - Tìm hiểu Bảng Ngày.

Bạn có thể mở rộng mô hình dữ liệu như sau:

Để tạo mối quan hệ giữa bảng dữ liệu, tức là bảng Dữ liệu Tài chính và bảng Ngày, bạn cần tạo cột được tính toán Ngày trong bảng Dữ liệu Tài chính.
Để thực hiện các kiểu tính toán khác nhau, bạn cần tạo mối quan hệ giữa bảng dữ liệu - Dữ liệu Tài chính và các bảng tra cứu - Tài khoản và Locn Địa lý.
Bạn cần tạo các thước đo khác nhau giúp bạn thực hiện một số phép tính và thực hiện phân tích cần thiết.

Các bước này về cơ bản cấu thành các bước lập mô hình dữ liệu cho Phân tích lãi và lỗ bằng mô hình dữ liệu. Tuy nhiên, đây là trình tự các bước cho bất kỳ loại phân tích dữ liệu nào mà bạn muốn thực hiện với mô hình dữ liệu Power Pivot.

Hơn nữa, bạn sẽ học cách tạo các thước đo và cách sử dụng chúng trong Power PivotTables trong các chương tiếp theo. Điều này sẽ cung cấp cho bạn hiểu biết đầy đủ về mô hình hóa dữ liệu với DAX và phân tích dữ liệu với Power PivotTables.

Thêm Bảng Ngày vào Mô hình Dữ liệu

Tạo bảng Ngày cho các khoảng thời gian kéo dài các năm tài chính như sau:

Tạo bảng với một cột duy nhất có tiêu đề - Ngày và các ngày liền kề từ ngày 1 tháng 7 năm 2011 đến ngày 30 tháng 6 năm 2018 trong một trang tính Excel mới.
Sao chép bảng từ Excel và dán vào cửa sổ Power Pivot. Thao tác này sẽ tạo một bảng mới trong mô hình dữ liệu Power Pivot.
Đặt tên bảng là Ngày.
Đảm bảo rằng cột Ngày trong bảng Ngày thuộc kiểu dữ liệu - Ngày (DateTime).

Tiếp theo, bạn cần thêm các cột được tính toán - Năm tài chính, Quý tài chính, Tháng tài chính và Tháng vào bảng Ngày như sau:

Năm tài chính

Giả sử khi kết thúc năm tài chính là ngày 30 tháng 6 ^ngày . Sau đó, một nhịp năm tài chính từ 1 ^st tháng Bảy đến 30 ^tháng tháng sáu. Ví dụ, giai đoạn 01 tháng 7 ^st , 2011 (2011/07/01) đến 30 Tháng Sáu ^ngày năm 2012 (2012/06/30) sẽ là năm tài chính 2012.

Trong bảng Ngày, giả sử bạn muốn đại diện giống như năm 2012.

Trước tiên, bạn cần trích xuất phần năm tài chính của Ngày và gắn nó với FY.
- Đối với các ngày từ tháng 7 năm 2011 đến tháng 12 năm 2011, năm tài chính là 1 + 2011.
- Đối với các ngày từ tháng 1 năm 2012 đến tháng 6 năm 2012, năm tài chính là 0 + 2012.
- Nói một cách tổng quát, nếu Tháng tài chính cuối năm là FYE, hãy làm như sau:
  
  Integer Part of ((Month – 1)/FYE) + Year
- Tiếp theo, lấy 4 ký tự ngoài cùng bên phải để lấy Năm tài chính.
Trong DAX, bạn có thể đại diện giống như -

RIGHT (INT ((MONTH ('Date' [Date]) - 1) / 'Date' [FYE]) + YEAR ('Date' [Date]), 4)
Thêm cột được tính toán Năm tài chính trong bảng Ngày với công thức DAX -

= "FY" & RIGHT (INT ((MONTH ('Date' [Date]) - 1) / 'Date' [FYE]) + YEAR ('Date' [Date]), 4)

Quý tài chính

Nếu FYE đại diện cho tháng kết thúc năm tài chính, thì quý tài chính thu được là

Integer Part of ((Remainder of ((Month+FYE-1)/12) + 3)/3)

Trong DAX, bạn có thể đại diện giống như -

INT ((MOD (THÁNG ('Ngày' [Ngày]) + 'Ngày' [FYE] -1,12) +3) / 3)
Thêm cột được tính toán Quý tài chính trong bảng Ngày với công thức DAX -

= 'Ngày' [Năm tài chính] & "- Q" & ĐỊNH DẠNG (INT ((MOD (THÁNG ('Ngày' [Ngày]) + 'Ngày' [FYE] -1,12) + 3) / 3), "0" )

Tháng tài chính

Nếu FYE đại diện cho thời điểm cuối năm tài chính, thì khoảng thời gian tháng tài chính sẽ là

(Remainder of (Month+FYE-1)/12) + 1

Trong DAX, bạn có thể đại diện giống như -

MOD (THÁNG ('Ngày' [Ngày]) + 'Ngày' [FYE] -1,12) +1
Thêm cột được tính toán Tháng tài chính trong bảng Ngày với công thức DAX -

= 'Ngày' [Năm tài chính] & "- P" & ĐỊNH DẠNG (MOD (THÁNG ([Ngày]) + [FYE] -1,12) +1, "00")

tháng

Cuối cùng, thêm cột được tính toán Tháng đại diện cho số tháng trong năm tài chính như sau:

= ĐỊNH DẠNG (MOD (THÁNG ([Ngày]) + [FYE] -1,12) +1, "00") & "-" & ĐỊNH DẠNG ([Ngày], "mmm")

Bảng Ngày kết quả trông giống như ảnh chụp màn hình sau.

Đánh dấu bảng - Ngày dưới dạng Bảng ngày với cột - Ngày là cột với các giá trị duy nhất như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình sau.

Thêm các cột được tính toán

Để tạo mối quan hệ giữa bảng Dữ liệu Tài chính và bảng Ngày, bạn yêu cầu một cột Giá trị ngày trong bảng Dữ liệu Tài chính.

Thêm cột được tính toán Ngày trong bảng Dữ liệu Tài chính với công thức DAX -

= DATEVALUE ('Dữ liệu Tài chính' [Tháng Tài chính])

Xác định mối quan hệ giữa các bảng trong mô hình dữ liệu

Bạn có các bảng sau trong mô hình dữ liệu:

Bảng dữ liệu - Dữ liệu Tài chính
Bảng tra cứu - Tài khoản và Địa điểm Địa lý
Bảng ngày - Ngày

Để xác định Mối quan hệ giữa các bảng trong mô hình dữ liệu, sau đây là các bước:

Xem các bảng trong Dạng xem Sơ đồ của Power Pivot.
Tạo các mối quan hệ sau giữa các bảng:
- Mối quan hệ giữa bảng Dữ liệu Tài chính và bảng Tài khoản với cột Tài khoản.
- Mối quan hệ giữa bảng Dữ liệu Tài chính và bảng Vị trí Địa lý với cột Trung tâm Lợi nhuận.
- Mối quan hệ giữa bảng Dữ liệu Tài chính và bảng Ngày với cột Ngày.

Ẩn các Cột khỏi Công cụ Máy khách

Nếu có bất kỳ cột nào trong bảng dữ liệu mà bạn sẽ không sử dụng làm trường trong bất kỳ PivotTable nào, bạn có thể ẩn chúng trong mô hình dữ liệu. Sau đó, chúng sẽ không hiển thị trong danh sách Trường PivotTable.

Trong bảng Dữ liệu Tài chính, bạn có 4 cột - Tháng Tài chính, Ngày, Tài khoản và Trung tâm Lợi nhuận mà bạn sẽ không sử dụng làm trường trong bất kỳ PivotTable nào. Do đó, bạn có thể ẩn chúng để chúng không xuất hiện trong danh sách Trường PivotTable.

Chọn các cột - Tháng Tài chính, Ngày, Tài khoản và Trung tâm Lợi nhuận trong bảng Dữ liệu Tài chính.
Nhấp chuột phải và chọn Ẩn khỏi Công cụ Máy khách trong danh sách thả xuống.

Tạo các phép đo trong bảng

Bạn đã sẵn sàng để lập mô hình và phân tích dữ liệu với DAX bằng cách sử dụng mô hình dữ liệu và Power PivotTables.

Trong các chương tiếp theo, bạn sẽ học cách tạo các thước đo và cách sử dụng chúng trong Power PivotTables. Bạn sẽ tạo tất cả các thước đo trong bảng dữ liệu, tức là bảng Dữ liệu Tài chính.

Bạn sẽ tạo các thước đo bằng cách sử dụng công thức DAX trong bảng dữ liệu - Dữ liệu Tài chính, mà bạn có thể sử dụng trong bất kỳ số lượng PivotTable nào để phân tích dữ liệu. Các biện pháp về cơ bản là siêu dữ liệu. Tạo các thước đo trong bảng dữ liệu là một phần của mô hình hóa dữ liệu và tóm tắt chúng trong Power PivotTables là một phần của phân tích dữ liệu.

Bạn có thể tạo các biện pháp khác nhau trong mô hình dữ liệu để được sử dụng trong bất kỳ số lượng Power PivotTable nào. Điều này hình thành quá trình mô hình hóa và phân tích dữ liệu với mô hình dữ liệu sử dụng DAX.

Như bạn đã tìm hiểu trước đó trong các phần trước, mô hình hóa và phân tích dữ liệu phụ thuộc vào kinh doanh và bối cảnh cụ thể. Trong chương này, bạn sẽ học mô hình hóa và phân tích dữ liệu dựa trên cơ sở dữ liệu lãi và lỗ mẫu để hiểu cách tạo các thước đo cần thiết và sử dụng chúng trong các Power PivotTable khác nhau.

Bạn có thể áp dụng cùng một phương pháp để lập mô hình và phân tích dữ liệu cho bất kỳ doanh nghiệp và ngữ cảnh nào

Tạo các biện pháp dựa trên dữ liệu tài chính

Để tạo bất kỳ báo cáo tài chính nào, bạn cần tính toán số tiền cho một khoảng thời gian, tổ chức, tài khoản hoặc vị trí địa lý cụ thể. Bạn cũng cần phải thực hiện tính toán số lượng đầu người và chi phí cho mỗi số lượng nhân viên. Trong mô hình dữ liệu, bạn có thể tạo các thước đo cơ sở có thể được sử dụng lại trong việc tạo các thước đo khác. Đây là một cách hiệu quả để lập mô hình dữ liệu với DAX.

Để thực hiện các phép tính cho phân tích dữ liệu lãi lỗ, bạn có thể tạo các thước đo như tổng, hàng năm, hàng năm, hàng quý đến ngày, phương sai, số lượng đầu người, chi phí trên mỗi số đầu người, v.v. Bạn có thể sử dụng các biện pháp này trong Power PivotTables để phân tích dữ liệu và báo cáo kết quả phân tích.

Trong các phần sau, bạn sẽ học cách tạo các thước đo tài chính cơ sở và phân tích dữ liệu với các thước đo đó. Các biện pháp này được gọi là các biện pháp cơ sở vì chúng có thể được sử dụng để tạo ra các biện pháp tài chính khác. Bạn cũng sẽ học cách tạo các thước đo cho khoảng thời gian trước đó và sử dụng chúng trong phân tích.

Tạo các biện pháp tài chính cơ bản

Trong phân tích dữ liệu tài chính, ngân sách và dự báo đóng một vai trò quan trọng.

Ngân sách

Ngân sách là một ước tính về doanh thu và chi phí của công ty trong một năm tài chính. Ngân sách được tính vào đầu năm tài chính theo các mục tiêu và chỉ tiêu của công ty. Các biện pháp ngân sách cần được phân tích theo thời gian trong năm tài chính, vì điều kiện thị trường có thể thay đổi và công ty có thể phải điều chỉnh các mục tiêu và chỉ tiêu của mình cho phù hợp với xu hướng hiện tại của ngành.

Dự báo

Dự báo tài chính là một ước tính về kết quả tài chính trong tương lai của một công ty bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử về doanh thu và chi phí của công ty. Bạn có thể sử dụng dự báo tài chính cho những việc sau:

Để xác định cách phân bổ ngân sách cho một giai đoạn trong tương lai.
Để theo dõi hiệu suất dự kiến của công ty.
Đưa ra các quyết định kịp thời để giải quyết những thiếu hụt so với mục tiêu hoặc để tối đa hóa cơ hội mới xuất hiện.

Thực tế

Để thực hiện tính toán ngân sách và dự báo, bạn yêu cầu doanh thu và chi phí thực tế tại bất kỳ thời điểm nào.

Bạn có thể tạo 3 thước đo tài chính cơ bản sau đây có thể được sử dụng để tạo các thước đo tài chính khác trong chế độ dữ liệu -

Tổng ngân sách
Tổng thực tế
Tổng dự báo

Các thước đo này là tổng hợp của các cột - Ngân sách, Thực tế và Dự báo trong bảng Dữ liệu Tài chính.

Tạo các biện pháp tài chính cơ sở như sau:

Budget Sum

Tổng ngân sách: = SUM ('Dữ liệu Tài chính' [Ngân sách])

Actual Sum

Tổng thực tế: = SUM ('Dữ liệu Tài chính' [Thực tế])

Forecast Sum

Tổng dự báo: = SUM ('Dữ liệu Tài chính' [Dự báo])

Phân tích dữ liệu với các biện pháp tài chính cơ sở

Với các thước đo tài chính cơ sở và bảng Ngày, bạn có thể thực hiện phân tích của mình như sau:

Tạo Power PivotTable.
Thêm trường Năm tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các số đo Tổng ngân sách, Tổng thực tế và Tổng dự báo (xuất hiện dưới dạng các trường trong danh sách Trường PivotTable) vào Giá trị.

Tạo các biện pháp tài chính cho các kỳ trước

Với ba thước đo tài chính cơ sở và bảng Ngày, bạn có thể tạo các thước đo tài chính khác.

Giả sử bạn muốn so sánh Tổng thực tế của một Quý với Tổng thực tế của Quý trước đó. Bạn có thể tạo thước đo - Tổng thực tế quý trước.

Tổng thực tế quý trước: = CALCULATE ([Tổng thực tế], DATEADD ('Ngày' [Ngày], 1, QUARTER))

Tương tự, bạn có thể tạo số đo - Tổng thực tế của năm trước.

Tổng thực tế của năm trước: = CALCULATE ([Tổng thực tế], DATEADD ('Ngày' [Ngày], 1, YEAR))

Phân tích dữ liệu với các biện pháp tài chính cho các kỳ trước

Với các thước đo cơ sở, các thước đo cho các kỳ trước và bảng Ngày, bạn có thể thực hiện phân tích của mình như sau:

Tạo Power PivotTable.
Thêm trường Quý tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế và Tổng thực tế trước quý vào Giá trị.
Tạo Power PivotTable khác.
Thêm trường Năm tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế và Tổng thực tế của năm trước vào Giá trị.

Theo năm (YoY) là thước đo tăng trưởng. Nó có được bằng cách lấy tổng thực tế trừ đi tổng thực tế của năm trước.

Nếu kết quả là dương, nó phản ánh sự gia tăng trong thực tế, và nếu nó là âm, nó phản ánh sự giảm xuống trong thực tế, tức là nếu chúng ta tính toán qua từng năm là -

year-over-year = (actual sum –prior year actual sum)

Nếu số tiền thực tế> số tiền thực tế của năm trước, thì giữa các năm sẽ là số dương.
Nếu số tiền thực tế <tổng số tiền thực tế của năm trước, thì giữa các năm sẽ là số âm.

Trong dữ liệu tài chính, các tài khoản như tài khoản chi phí sẽ có số tiền ghi nợ (dương) và tài khoản doanh thu sẽ có số tiền ghi có (âm). Do đó, đối với các tài khoản chi phí, công thức trên hoạt động tốt.

Tuy nhiên, đối với các tài khoản doanh thu, nó sẽ ngược lại, tức là

Nếu số tiền thực tế> số tiền thực tế của năm trước, thì giữa năm sẽ là số âm.
Nếu số tiền thực tế <tổng số tiền thực tế của năm trước, thì giữa các năm phải là số dương.

Do đó, đối với các tài khoản doanh thu, bạn phải tính toán hàng năm như sau:

year-over-year = -(actual sum – prior year actual sum)

Tạo thước đo hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo theo năm bằng công thức DAX sau:

YoY: = IF (CONTAINS (Tài khoản, Tài khoản [Loại], "Doanh thu ròng"), - ([Tổng thực tế] - [Tổng thực tế của năm trước]), [Tổng thực tế] - [Tổng thực tế của năm trước])

Trong công thức DAX ở trên -

Hàm DAX CONTAINS trả về TRUE, nếu một hàng có "Doanh thu ròng" trong cột Lớp trong bảng Tài khoản.
Khi đó hàm DAX IF trả về - ([Tổng thực tế] - [Tổng thực tế năm trước]).
Nếu không, hàm DAX IF trả về [Tổng thực tế] - [Tổng thực tế năm trước].

Tạo thước đo tỷ lệ phần trăm hàng năm

Bạn có thể biểu thị Hàng năm theo tỷ lệ phần trăm với tỷ lệ -

(YoY) / (Prior Year Actual Sum)

Bạn có thể tạo thước đo Tỷ lệ phần trăm hàng năm bằng công thức DAX sau:

% YoY: = IF ([Tổng thực tế của năm trước], [YoY] / ABS ([Tổng thực tế của năm trước]), BLANK ())

Hàm DAX IF được sử dụng trong công thức trên để đảm bảo rằng không có phép chia nào cho không.

Phân tích dữ liệu với các biện pháp hàng năm

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Lớp và Lớp con từ bảng Tài khoản vào Hàng.
Thêm các số đo - Tổng thực tế, Tổng thực tế của năm trước, YoY và% YoY vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào trường Năm Tài chính từ bảng Ngày.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Tạo biện pháp ngân sách hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Ngân sách Hàng năm như sau:

Ngân sách YoY: = IF (CONTAINS (Tài khoản, Tài khoản [Loại], "Doanh thu ròng"), - ([Tổng ngân sách] - [Tổng thực tế của năm trước]), [Tổng ngân sách] - [Tổng thực tế của năm trước])

Tạo Ngân sách Đo lường Tỷ lệ Phần trăm Hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Tỷ lệ phần trăm ngân sách hàng năm như sau:

% Ngân sách YoY: = IF ([Tổng thực tế của năm trước], [Ngân sách theo năm] / ABS ([Tổng thực tế của năm trước]), BLANK ())

Phân tích dữ liệu với các biện pháp ngân sách hàng năm

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Lớp và Lớp con từ bảng Tài khoản vào Hàng.
Thêm các thước đo - Tổng ngân sách, Tổng thực tế của năm trước, Ngân sách theo năm và% ngân sách theo năm vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào trường Năm Tài chính từ bảng Ngày.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Tạo Dự báo Đo lường hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Dự báo theo năm như sau:

Dự báo YoY: = IF (CONTAINS (Tài khoản, Tài khoản [Loại], "Doanh thu ròng"), - ([Tổng dự báo] - [Tổng thực tế của năm trước]), [Tổng dự báo] - [Tổng thực tế của năm trước])

Tạo Dự báo Đo lường Tỷ lệ Phần trăm Hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Tỷ lệ phần trăm hàng năm của Dự báo như sau:

Dự báo% theo năm: = IF ([Tổng thực tế của năm trước], [Dự báo theo năm] / ABS ([Tổng thực tế của năm trước]), BLANK ())

Phân tích dữ liệu với các biện pháp dự báo hàng năm

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Lớp và Lớp con từ bảng Tài khoản vào Hàng.
Thêm các thước đo - Tổng dự báo, Tổng thực tế của năm trước, Dự báo theo năm và% dự báo theo năm vào Giá trị.
Chèn Bộ cắt vào trường Năm tài chính từ bảng Dữ liệu.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Bạn có thể tạo các thước đo phương sai như phương sai đối với ngân sách, phương sai đối với dự báo và phương sai dự báo đối với ngân sách. Bạn cũng có thể phân tích dữ liệu tài chính dựa trên các thước đo này.

Tạo phương sai cho phép đo tổng ngân sách

Tạo Phương sai cho thước đo Tổng ngân sách (Tổng VTB) như sau:

Tổng VTB: = [Tổng ngân sách] - [Tổng thực tế]

Tạo phương sai cho phép đo tỷ lệ phần trăm ngân sách

Tạo Phương sai cho thước đo Phần trăm Ngân sách (VTB%) như sau:

VTB%: = IF ([Tổng ngân sách], [Tổng VTB] / ABS ([Tổng ngân sách]), BLANK ())

Phân tích dữ liệu với phương sai so với các biện pháp ngân sách

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Năm tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế, Tổng ngân sách, Tổng VTB, VTB% từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.

Tạo phương sai cho phép đo tổng dự báo

Tạo phương sai cho phép đo Tổng dự báo (VTF Sum) như sau:

Tổng VTF: = [Tổng dự báo] - [Tổng thực tế]

Tạo phương sai cho phép đo tỷ lệ phần trăm dự báo

Tạo Phương sai cho thước đo Phần trăm Dự báo (VTF%) như sau:

VTF%: = IF ([Tổng dự báo], [Tổng VTF] / ABS ([Tổng dự báo]), BLANK ())

Phân tích dữ liệu với phương sai so với các biện pháp dự báo

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Năm tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các số đo Tổng thực tế, Tổng dự báo, Tổng VTF,% VTF từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.

Tạo phương sai dự báo cho phép đo tổng ngân sách

Tạo phương sai dự báo cho tổng ngân sách (Tổng VTB dự báo) như sau:

Tổng VTB dự báo: = [Tổng ngân sách] - [Tổng dự báo]

Tạo phương sai dự báo cho phép đo tỷ lệ phần trăm ngân sách

Tạo Phương sai Dự báo cho Phần trăm Ngân sách (Phần trăm VTB Dự báo) đo lường như sau:

Dự báo VTB%: = IF ([Tổng ngân sách], [Tổng VTB dự báo] / ABS ([Tổng ngân sách]), BLANK ())

Phân tích dữ liệu với phương sai dự báo đối với các biện pháp ngân sách

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Năm tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng ngân sách, Tổng dự báo, Tổng VTB dự báo,% VTB dự báo từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.

Để tính toán kết quả bao gồm số dư ban đầu từ đầu một kỳ, chẳng hạn như năm tài chính, cho đến một khoảng thời gian cụ thể, bạn có thể sử dụng các hàm DAX Time Intelligence. Điều này sẽ cho phép bạn phân tích dữ liệu ở cấp độ tháng.

Trong chương này, bạn sẽ học cách tạo các thước đo theo năm và cách thực hiện phân tích dữ liệu với cùng một.

Tạo thước đo tổng thực tế hàng năm

Tạo thước đo Tổng thực tế hàng năm như sau:

Tổng thực tế YTD: = TOTALYTD ([Tổng thực tế], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'), "6/30")

Tạo thước đo tổng ngân sách từ đầu năm đến nay

Tạo thước đo Tổng ngân sách hàng năm như sau:

Tổng ngân sách YTD: = TOTALYTD ([Tổng ngân sách], 'Ngày' [Ngày], TẤT CẢ ('Ngày'), "6/30")

Tạo Tổng số đo Dự báo Hàng năm

Tạo thước đo Tổng dự báo hàng năm như sau:

Tổng dự báo YTD: = TOTALYTD ([Tổng dự báo], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'), "6/30")

Tạo thước đo tổng thực tế trước đó hàng năm

Tạo thước đo Tổng thực tế trước đó hàng năm như sau:

Tổng thực tế trước YTD: = TOTALYTD ([Tổng thực tế của năm trước], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'), "6/30")

Phân tích dữ liệu với các biện pháp hàng năm

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Tháng từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế, Tổng thực tế YTD, Tổng ngân sách YTD và Tổng dự báo YTD từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào Năm Tài chính từ bảng Ngày.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Tháng từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế, Tổng thực tế YTD, Tổng thực tế năm trước và Tổng thực tế đầu năm trước đó từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào Năm Tài chính từ bảng Ngày.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Để tính toán kết quả bao gồm số dư ban đầu từ đầu kỳ, chẳng hạn như quý tài chính, cho đến một khoảng thời gian cụ thể, bạn có thể sử dụng các hàm DAX Time Intelligence. Điều này sẽ cho phép bạn phân tích dữ liệu ở cấp độ tháng.

Trong chương này, bạn sẽ học cách tạo các thước đo hàng quý và cách thực hiện phân tích dữ liệu với cùng một.

Tạo số đo tổng hàng quý cho đến ngày

Tạo thước đo Tổng thực tế hàng quý cho đến ngày như sau:

QTD Tổng thực tế: = TOTALQTD ([Tổng thực tế], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'))

Tạo thước đo tổng ngân sách hàng quý cho đến ngày

Tạo thước đo Tổng ngân sách hàng quý đến ngày như sau:

Tổng ngân sách QTD: = TOTALQTD ([Tổng ngân sách], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'))

Tạo số đo tổng dự báo hàng quý cho đến ngày

Tạo thước đo Tổng ngân sách hàng quý đến ngày như sau:

Tổng ngân sách QTD: = TOTALQTD ([Tổng ngân sách], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'))

Tạo số đo tổng dự báo hàng quý cho đến ngày

Tạo thước đo Tổng dự báo hàng quý đến ngày như sau:

Tổng dự báo QTD: = TOTALQTD ([Tổng dự báo], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'))

Tạo thước đo tổng thực tế trước hàng quý cho đến ngày

Tạo thước đo Tổng thực tế trước hàng quý cho đến ngày như sau:

Tổng thực tế QTD trước: = TOTALQTD ([Tổng thực tế quý trước], 'Ngày' [Ngày], ALL ('Ngày'))

Phân tích dữ liệu với các biện pháp hàng quý

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế, Tổng thực tế QTD, Tổng ngân sách QTD và Tổng dự báo QTD từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer trên Quý tài chính từ bảng Ngày.
Chọn FY2016-Q2 trong Trình cắt.

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng thực tế, Tổng thực tế QTD, Tổng thực tế trước quý và Tổng thực tế trước đó QTD từ bảng Dữ liệu tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer trên bảng Quý tài chính từ ngày.
Chọn FY2016-Q1 trong Slicer.

Lập ngân sách liên quan đến việc ước tính các dòng tiền của một công ty trong một năm tài chính. Tình hình tài chính của công ty, mục tiêu, doanh thu dự kiến và chi phí được tính đến khi lập ngân sách.

Tuy nhiên, các điều kiện thị trường có thể thay đổi trong năm tài chính và công ty có thể phải thiết lập lại các mục tiêu của mình. Điều này đòi hỏi phải phân tích dữ liệu tài chính với ngân sách ước tính vào đầu năm tài chính (Tổng ngân sách) và tổng chi tiêu thực tế từ đầu năm tài chính đến nay (Tổng thực tế YTD).

Tại bất kỳ thời điểm nào trong năm tài chính, bạn có thể tính toán như sau:

Số dư chưa xử lý

Số dư chưa xử lý là ngân sách còn lại sau các chi phí thực tế, tức là

Unexpended Balance = YTD Budget Sum – YTD Actual Sum

Thu nhập ngân sách%

% Thu nhập Ngân sách là phần trăm ngân sách mà bạn đã chi tiêu cho đến nay, tức là

Budget Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Budget Sum

Những tính toán này giúp những công ty sử dụng ngân sách đưa ra quyết định.

Tạo thước đo số dư chưa được xử lý

Bạn có thể tạo thước đo Số dư chưa xử lý như sau:

Số dư chưa phân bổ: = CALCULATE ([Tổng ngân sách YTD], ALL ('Dữ liệu Tài chính' [Ngày])) - [Tổng thực tế YTD]

Tạo thước đo tỷ lệ phần trăm thu được ngân sách

Bạn có thể tạo thước đo Tỷ lệ Phần trăm Thu nhập Ngân sách như sau:

% Thu nhập Ngân sách: = IF ([Tổng ngân sách YTD], [Tổng thực tế YTD] / CALCULATE ([Tổng ngân sách YTD], ALL ('Dữ liệu Tài chính' [Ngày])), BLANK ())

Phân tích dữ liệu với các biện pháp ngân sách

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Tháng từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng ngân sách, Tổng ngân sách YTD, Tổng thực tế YTD,% thu nhập ngân sách và Số dư chưa phân bổ từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào trường Năm tài chính.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Bạn có thể sử dụng các biện pháp Dự báo để phân tích dữ liệu tài chính và giúp tổ chức thực hiện các điều chỉnh cần thiết trong các mục tiêu và chỉ tiêu trong năm, nhằm điều chỉnh hoạt động của công ty phù hợp với các yêu cầu kinh doanh đang thay đổi.

Bạn cần cập nhật dự báo thường xuyên để cập nhật những thay đổi. Sau đó, bạn có thể so sánh dự báo gần đây nhất với ngân sách cho phần còn lại của thời kỳ trong năm tài chính để công ty có thể thực hiện các điều chỉnh cần thiết để đáp ứng các thay đổi của doanh nghiệp.

Tại bất kỳ thời điểm nào trong năm tài chính, bạn có thể tính toán như sau:

Dự báo thu được%

% Thu nhập Dự báo là tỷ lệ phần trăm của tổng dự báo mà bạn đã chi tiêu cho đến nay, tức là

Forecast Attainment % = YTD Actual Sum/YTD Forecast Sum

Dự báo Số dư chưa xử lý

Dự báo Số dư chưa xử lý là Tổng dự báo còn lại sau các chi phí thực tế, nghĩa là

Forecast Unexpended Balance = YTD Forecast Sum – YTD Actual Sum

Điều chỉnh Ngân sách

Điều chỉnh Ngân sách là việc điều chỉnh số tiền ngân sách mà một tổ chức cần thực hiện (tăng hoặc giảm) dựa trên dự báo.

Budget Adjustment = Forecast Unexpended Balance - Unexpended Balance

Ngân sách cần được tăng lên nếu giá trị kết quả là dương. Nếu không, nó có thể được điều chỉnh cho một số mục đích khác.

Tạo thước đo tỷ lệ phần trăm đạt được dự báo

Bạn có thể tạo thước đo Tỷ lệ Phần trăm Kết quả Dự báo như sau:

Phần trăm thu được dự báo: = IF ([Tổng dự báo YTD], [Tổng thực tế YTD] / [Tổng dự báo YTD], BLANK ())

Tạo Dự báo Đo lường Cân bằng Chưa mở rộng

Bạn có thể tạo thước đo Số dư chưa tăng dự báo như sau:

Dự báo Số dư chưa xử lý: = [Tổng dự báo YTD] - [Tổng thực tế YTD]

Tạo biện pháp điều chỉnh ngân sách

Bạn có thể tạo biện pháp Điều chỉnh Ngân sách như sau:

Điều chỉnh Ngân sách: = [Số dư chưa được dự báo] - [Số dư chưa tăng]

Phân tích dữ liệu với các biện pháp dự báo

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm Tháng từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Tổng ngân sách, Tổng ngân sách YTD, Tổng thực tế YTD,% thu nhập ngân sách và Số dư chưa phân bổ từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.
Chèn Slicer vào Năm tài chính.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Bạn có thể tạo các thước đo Số tháng có thể được sử dụng để tạo các thước đo Số lượng đầu người và các thước đo Chi phí trên mỗi Đầu người. Các thước đo này đếm các giá trị riêng biệt của cột Tháng tài chính trong đó cột Thực tế / cột Ngân sách / cột Dự báo có các giá trị khác 0 trong bảng Dữ liệu tài chính. Điều này là bắt buộc vì bảng Dữ liệu Tài chính chứa các giá trị bằng không trong cột Thực tế và các hàng đó sẽ bị loại trừ trong khi tính Số lượng đầu người và Chi phí trên mỗi Đầu người.

Tạo số đo tháng thực tế

Bạn có thể tạo thước đo Số tháng Thực tế như sau:

CountOfActualMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('Dữ liệu tài chính' [Tháng tài chính]), 'Dữ liệu tài chính' [Thực tế] <> 0)

Tạo số đo ngân sách tháng

Bạn có thể tạo thước đo Số tháng Ngân sách như sau:

CountOfBudgetMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('Dữ liệu tài chính' [Tháng tài chính]), 'Dữ liệu tài chính' [Ngân sách] <> 0)

Tạo số đo dự báo tháng

Bạn có thể tạo thước đo Số tháng Dự báo như sau:

CountOfForecastMonths: = CALCULATE (DISTINCTCOUNT ('Dữ liệu tài chính' [Tháng tài chính]), 'Dữ liệu tài chính' [Dự báo] <> 0)

Bạn có thể tạo các thước đo Số lượng đầu cuối trong một khoảng thời gian cụ thể. Số người cuối cùng là tổng số người vào ngày cuối cùng trong khoảng thời gian được chỉ định mà chúng tôi có tổng số người không để trống.

Số đầu cuối thu được như sau:

Trong một tháng - Tổng số người vào cuối tháng cụ thể.
Đối với một Quý - Tổng số người vào cuối tháng cuối cùng của Quý cụ thể.
Trong một năm - Tổng số người vào cuối Tháng cuối cùng của Năm cụ thể.

Tạo thước đo số lượng đầu cuối thực tế

Bạn có thể tạo thước đo Số lượng đầu cuối thực tế như sau:

Tổng số đầu cuối thực tế: = CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' [Con người thực tế]), LASTNONBLANK ('Dữ liệu tài chính' [Ngày], IF (CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' '[Con người thực tế])), TẤT CẢ (Tài khoản) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' [Con người thực tế]), TẤT CẢ (Tài khoản)))), TẤT CẢ (Tài khoản))

Hàm DAX LASTNONBLANK như được sử dụng ở trên trả về ngày cuối cùng mà bạn có tổng số người không để trống để bạn có thể tính tổng số người vào ngày đó.

Tạo thước đo số đầu cuối ngân sách

Bạn có thể tạo thước đo Số đầu cuối Ngân sách như sau:

Tổng số đầu ngân sách cuối kỳ: = CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' [Người thuộc ngân sách]), LASTNONBLANK ('Dữ liệu tài chính' [Ngày], IF (CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' '[Người thuộc ngân sách]), ALL (Tài khoản)) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' [Ngân sách người]), TẤT CẢ (Tài khoản)))), TẤT CẢ (Tài khoản))

Tạo Dự báo Kết thúc Số lượng Headcount

Bạn có thể tạo thước đo Headcount kết thúc dự báo như sau:

Số lượng đầu cuối của dự báo: = CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' [Số người được dự báo]), LASTNONBLANK ('Dữ liệu tài chính' [Ngày], IF (CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' '[Số người dự báo])), TẤT CẢ (Tài khoản) ) = 0, BLANK (), CALCULATE (SUM ('Dữ liệu tài chính' [Số người dự báo]), TẤT CẢ (Tài khoản)))), TẤT CẢ (Tài khoản))

Tạo thước đo số đầu người thực tế cuối năm trước

Bạn có thể tạo thước đo Số lượng đầu cuối thực tế của Năm trước như sau:

Số đầu cuối thực tế của năm trước: = CALCULATE ('Dữ liệu tài chính' [Số đầu cuối thực tế], DATEADD ('Ngày' [Ngày], - 1, YEAR))

Phân tích dữ liệu với các phép đo số lượng đầu cuối

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Năm và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Số đầu cuối thực tế, Số đầu cuối ngân sách, Số đầu kết thúc dự báo, Số đầu thực tế cuối năm trước từ bảng Dữ liệu Tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào trường Năm tài chính.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Trong chương trước, bạn đã học cách tính số đầu cuối cho một thời kỳ cụ thể. Tương tự như vậy, bạn có thể tạo số đầu người trung bình hàng tháng cho bất kỳ lựa chọn tháng nhất định nào.

Số đầu người trung bình hàng tháng là tổng số đầu người hàng tháng chia cho số tháng trong lựa chọn.

Bạn có thể tạo các biện pháp này bằng cách sử dụng hàm DAX AVERAGEX.

Tạo thước đo số lượng đầu người trung bình thực tế

Bạn có thể tạo thước đo Số lượng đầu người trung bình thực tế như sau:

Số đầu người trung bình thực tế: = AVERAGEX (VALUES ('Dữ liệu tài chính' [Tháng tài chính]), [Tổng số đầu người cuối kỳ thực tế])

Tạo thước đo số đầu người trung bình ngân sách

Bạn có thể tạo thước đo Số lượng đầu người trung bình thực tế như sau:

Số đầu ngân sách trung bình: = AVERAGEX (VALUES ('Dữ liệu tài chính' [Tháng tài chính]), [Số đầu ngân sách cuối kỳ])

Tạo thước đo số lượng đầu người trung bình dự báo

Bạn có thể tạo thước đo Số lượng đầu người trung bình dự báo như sau:

Số lượng đầu người trung bình dự báo: = AVERAGEX (VALUES ('Dữ liệu tài chính' [Tháng tài chính]), [Số lượng đầu người cuối kỳ thực tế])

Tạo thước đo số lượng đầu người thực tế trung bình của năm trước

Bạn có thể tạo thước đo Số lượng đầu người thực tế trung bình của năm trước như sau:

Số đầu người trung bình thực tế của năm trước: = CALCULATE ('Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu người trung bình thực tế], DATEADD ('Ngày' [Ngày], -1, YEAR))

Phân tích dữ liệu với các phép đo số lượng đầu người trung bình

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Năm và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo Số lượng đầu người trung bình thực tế, Số lượng đầu người trung bình trong ngân sách, Số lượng đầu người trung bình được dự báo, Số lượng đầu người trung bình thực tế của năm trước từ bảng Dữ liệu tài chính vào Giá trị.
Chèn một Slicer vào trường Năm tài chính.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Trong các chương trước, bạn đã học cách tạo thước đo Số tháng và thước đo Số đầu người trung bình. Bạn có thể sử dụng các thước đo này để tính toán các thước đo số lượng cơ sở -

Tổng số đầu người thực tế
Ngân sách Tổng số đầu
Dự báo Tổng số đầu người

Trong các chương tiếp theo, bạn sẽ học cách sử dụng các thước đo Số lượng đầu cơ sở này trong các phép tính khác, chẳng hạn như các số đo Số lượng Đầu năm và Phương sai.

Tạo thước đo tổng số đầu người thực tế

Bạn có thể tạo Phép đo Tổng số Nhân viên Thực tế như sau:

Tổng số đầu người thực tế: = 'Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu người trung bình thực tế] * 'Dữ liệu tài chính' [CountOfActualMonths]

Tạo ngân sách đo lường tổng số đầu người

Bạn có thể tạo Ngân sách Đo lường Tổng số đầu người như sau:

Tổng ngân sách Headcount: = 'Dữ liệu Tài chính' [Số đầu Ngân sách Trung bình] * 'Dữ liệu Tài chính' [CountOfBudgetMonths]

Tạo dự báo Tổng số lượng đầu người

Bạn có thể tạo Dự báo Tổng số lượng đầu người như sau:

Dự báo Tổng số đầu người: = 'Dữ liệu Tài chính' [Số lượng Đầu người Trung bình Dự báo] * 'Dữ liệu Tài chính' [CountOfForecastMonths]

Trong chương trước, bạn đã học cách tạo các thước đo Số lượng đầu cơ sở - tức là Tổng số đầu người thực tế, Tổng số đầu người ngân sách và Tổng số đầu người dự báo.

Trong chương này, bạn sẽ học cách tạo các thước đo Số người đứng đầu trong năm và cách bạn có thể phân tích dữ liệu bằng các thước đo này.

Tạo thước đo số lượng đầu cuối thực tế hàng năm

Bạn có thể tạo Thước đo tổng số đầu cuối thực tế hàng năm như sau:

Số lượng đầu cuối thực tế theo năm: = [Số lượng đầu cuối thực tế] - [Số đầu thực tế cuối năm trước]

Tạo thước đo số lượng nhân viên thực tế trung bình hàng năm

Bạn có thể tạo Thước đo số lượng nhân viên thực tế trung bình hàng năm như sau:

Số đầu người trung bình thực tế theo năm: = [Số lượng đầu người trung bình thực tế] - [Số lượng đầu người trung bình thực tế của năm trước]

Tạo thước đo tổng số nhân viên thực tế hàng năm

Bạn có thể tạo Phép đo Tổng số Nhân viên Thực tế Hàng năm như sau:

Tổng số đầu thực tế theo năm: = [Tổng số đầu thực tế] - [Tổng số đầu thực tế của năm trước]

Phân tích dữ liệu với các phép đo số lượng đầu người thực tế hàng năm

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Quý và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo - Số lượng đầu cuối thực tế, Số lượng đầu cuối thực tế của năm trước, Tổng số đầu cuối thực tế theo năm vào các giá trị.
Chèn một Slicer vào trường Năm tài chính.
Chọn FY2016 trong Slicer.

Tạo Power PivotTable khác trên cùng một trang tính như sau:

Thêm các trường Quý và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo - Số đầu trung bình thực tế, Số đầu trung bình thực tế của năm trước, Số đầu trung bình thực tế theo năm vào các giá trị.

Kết nối Slicer với PivotTable này như sau:

Nhấp vào Trình cắt.
Bấm vào tab Tùy chọn trong Công cụ Trình cắt trên Ruy-băng.
Nhấp vào Báo cáo kết nối.

Hộp thoại Báo cáo Kết nối xuất hiện.

Chọn hai PivotTable ở trên.
Bấm OK.

Tạo thước đo số đầu cuối cuối ngân sách hàng năm

Bạn có thể tạo Thước đo số đầu ngân sách cuối năm ngân sách như sau:

Số đầu ngân sách kết thúc theo năm: = [Số đầu ngân sách kết thúc] - [Số đầu cuối thực tế của năm trước]

Tạo thước đo số đầu người trung bình ngân sách hàng năm

Bạn có thể tạo Thước đo số đầu người trung bình ngân sách hàng năm như sau:

Số đầu ngân sách trung bình theo năm: = [Số đầu trung bình của ngân sách] - [Số đầu trung bình thực tế của năm trước]

Tạo thước đo tổng số nhân viên ngân sách hàng năm qua ngân sách

Bạn có thể tạo Thước đo tổng số đầu người ngân sách hàng năm như sau:

Tổng số đầu ngân sách theo năm: = [Tổng số ngân sách] - [Tổng số đầu thực tế của năm trước]

Tạo thước đo số lượng đầu người kết thúc dự báo hàng năm

Bạn có thể tạo Đo lường số lượng đầu người kết thúc dự báo hàng năm như sau:

Số lượng đầu cuối kỳ dự báo theo năm: = [Số lượng đầu cuối kỳ dự báo] - [Số lượng đầu cuối thực tế của năm trước]

Tạo thước đo số lượng nhân viên trung bình dự báo hàng năm

Bạn có thể tạo Đo lường số lượng nhân viên trung bình dự báo hàng năm như sau:

Số lượng đầu người trung bình dự báo theo năm: = [Số lượng đầu người trung bình được dự báo] - [Số lượng đầu người trung bình thực tế của năm trước]

Tạo dự báo hàng năm Tổng số nhân viên

Bạn có thể tạo Đo lường Tổng số nhân viên Dự báo hàng năm như sau:

Dự báo YoY Tổng số đầu người: = [Tổng số lượng đầu người được dự báo] - [Tổng số lượng đầu người thực tế của năm trước]

Bạn có thể tạo các thước đo Số lượng đầu phương sai dựa trên các thước đo Số lượng đầu người mà bạn đã tạo cho đến nay.

Tạo phương sai cho thước đo số đầu người kết thúc ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai cho Thước đo số đầu cuối ngân sách như sau:

Số lượng đầu cuối VTB: = 'Dữ liệu tài chính' [Số đầu ngân sách cuối kỳ] - 'Dữ liệu tài chính' [Số đầu người cuối kỳ thực tế]

Tạo phương sai cho ngân sách đo lường số đầu người trung bình

Bạn có thể tạo Phương sai so với Đo lường số đầu người trung bình ngân sách như sau:

Số lượng đầu người trung bình của VTB: = 'Dữ liệu tài chính' [Số đầu người trung bình trong ngân sách] - 'Dữ liệu tài chính' [Số đầu người trung bình thực tế

Tạo Phương sai cho Ngân sách Đo lường Tổng số đầu người

Bạn có thể tạo Phương sai cho Ngân sách Đo lường Tổng số đầu người như sau:

Tổng số đầu người VTB: = 'Dữ liệu tài chính' [Tổng số đầu ngân sách] - 'Dữ liệu tài chính' [Tổng số đầu người thực tế]

Tạo phương sai cho phép đo số lượng đầu người kết thúc dự báo

Bạn có thể tạo Phương sai cho Đo lường số đầu người kết thúc dự báo như sau:

Số lượng đầu cuối VTF: = 'Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu cuối dự báo] - 'Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu cuối thực tế]

Tạo phương sai cho dự báo số lượng đầu người trung bình

Bạn có thể tạo Phương sai cho Đo lường số lượng đầu người trung bình dự báo như sau:

Số lượng đầu người trung bình VTF: = 'Dữ liệu tài chính' [Số đầu người trung bình được dự báo] - 'Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu người trung bình thực tế]

Tạo phương sai cho dự báo Tổng số lượng đầu người

Bạn có thể tạo Phương sai cho Dự báo Tổng số lượng đầu người như sau:

Tổng số đầu người VTF: = 'Dữ liệu tài chính' [Dự báo tổng số đầu người] - 'Dữ liệu tài chính' [Tổng số đầu người thực tế]

Tạo phương sai dự báo cho thước đo số đầu người kết thúc ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai dự báo cho Đo lường số đầu người kết thúc ngân sách như sau:

Dự báo VTB Số đầu cuối kỳ: = 'Dữ liệu tài chính' [Số đầu người cuối ngân sách] - 'Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu cuối dự báo]

Tạo phương sai dự báo cho thước đo số đầu người trung bình ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai dự báo cho Đo lường số đầu người trung bình ngân sách như sau:

Dự báo Tổng số đầu trung bình của VTB: = 'Dữ liệu Tài chính' [Số đầu người trung bình của ngân sách] - 'Dữ liệu tài chính' [Số lượng đầu người trung bình được dự báo]

Tạo phương sai dự báo cho ngân sách đo lường tổng số đầu người

Bạn có thể tạo Phương sai dự báo cho Ngân sách Tổng số đầu người như sau:

Dự báo VTB Tổng số đầu người: = 'Dữ liệu Tài chính' [Tổng số đầu người ngân sách] - 'Dữ liệu tài chính' [Tổng số đầu người dự báo

Bạn đã học về hai loại thước đo chính -

Các biện pháp tài chính.
Các biện pháp về số lượng nhân viên.

Loại thước đo chính thứ ba mà bạn sẽ học là Phép đo Chi phí Con người. Bất kỳ tổ chức nào cũng sẽ muốn biết chi phí hàng năm cho mỗi đầu người. Chi phí hàng năm cho mỗi người đại diện cho chi phí đối với công ty để có một nhân viên trên cơ sở cả năm.

Để tạo các thước đo Chi phí trên đầu người, trước tiên bạn cần phải tạo các thước đo Chi phí cho con người sơ bộ nhất định. Trong bảng Tài khoản, bạn có một cột - Lớp con chứa Mọi người là một trong các giá trị. Do đó, bạn có thể áp dụng bộ lọc trên bảng Tài khoản trên cột Lớp phụ để lấy ngữ cảnh bộ lọc trên bảng Dữ liệu tài chính để lấy Chi phí con người.

Do đó, bạn có thể sử dụng các thước đo Chi phí Con người và các thước đo Số tháng để tạo các thước đo Chi phí Con người Hàng năm. Cuối cùng, bạn có thể tạo các thước đo Chi phí trên mỗi người đứng đầu hàng năm từ các thước đo Chi phí cho mỗi người được hàng năm và các biện pháp Số lượng đầu người trung bình.

Tạo thước đo chi phí cho con người thực tế

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí Con người Thực tế như sau:

Chi phí con người thực tế: = CALCULATE ('Dữ liệu tài chính' [Tổng số thực tế], FILTER ('Dữ liệu tài chính', LIÊN QUAN (Tài khoản [Nhóm phụ]) = "Con người"))

Tạo ngân sách đo lường chi phí con người

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí Ngân sách Con người như sau:

Ngân sách chi phí nhân dân: = CALCULATE ('Dữ liệu tài chính' [Tổng ngân sách], FILTER ('Dữ liệu tài chính', LIÊN QUAN (Tài khoản [Phân loại]) = "Con người"))

Tạo Dự báo Đo lường Chi phí Con người

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí Con người Dự báo như sau:

Dự báo Chi phí Con người: = CALCULATE ('Dữ liệu Tài chính' [Tổng Dự báo], FILTER ('Dữ liệu Tài chính', LIÊN QUAN (Tài khoản [Phân loại]) = "Con người"))

Tạo thước đo chi phí con người thực tế hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí người thực tế hàng năm như sau:

Chi phí người thực tế hàng năm: = IF ([CountOfActualMonths], [CountOfActualMonths] * 12 / [CountOfActualMonths], BLANK ())

Tạo ngân sách hàng năm cho người đo lường chi phí

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí Con người Ngân sách Hàng năm như sau:

Ngân sách chi phí cho mọi người hàng năm: = IF ([CountOfBudgetMonths], [Budget People Cost] * 12 / [CountOfBudgetMonths], BLANK ())

Tạo Dự báo Hàng năm Đo lường Chi phí Con người

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí con người được dự báo hàng năm như sau:

Chi phí người được dự báo hàng năm: = IF ([CountOfForecastMonths], [Dự báo chi phí người] * 12 / [CountOfForecastMonths], BLANK ())

Tạo thước đo chi phí thực tế hàng năm cho mỗi đầu người

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí thực tế hàng năm trên mỗi người đứng đầu (CPH) như sau:

CPH thực tế hàng năm: = IF ([Số đầu người trung bình thực tế], [Chi phí người thực tế hàng năm] / [Số lượng đầu người trung bình thực tế], BLANK ())

Tạo ngân sách chi phí hàng năm cho mỗi biện pháp đầu

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí mỗi đầu người (CPH) được ngân sách hóa hàng năm như sau:

Ngân sách CPH hàng năm: = IF ([Số đầu ngân sách trung bình], [Chi phí ngân sách hàng năm cho con người] / [Số đầu ngân sách trung bình], BLANK ())

Tạo dự báo chi phí hàng năm cho mỗi thước đo đầu

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí mỗi đầu người (CPH) được dự báo hàng năm như sau:

Dự báo CPH hàng năm: = IF ([Số lượng đầu người trung bình được dự báo], [Chi phí người được dự báo hàng năm] / [Số lượng người đứng đầu trung bình được dự báo], BLANK ())

Tạo số đo chi phí thực tế hàng năm cho mỗi năm trước đó

Bạn có thể tạo thước đo Chi phí mỗi đầu người (CPH) thực tế hàng năm của Năm trước như sau:

Năm trước CPH thực tế hàng năm: = CALCULATE ([CPH thực tế hàng năm], DATEADD ('Ngày' [Ngày], - 1, YEAR))

Phân tích dữ liệu với các biện pháp chi phí trên đầu người

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Quý tài chính và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo CPH thực tế hàng năm, CPH ngân sách hàng năm và CPH dự báo hàng năm vào các cột.
Thêm trường Năm tài chính từ bảng Ngày vào Bộ lọc.
Chọn FY2016 trong Bộ lọc.

Tạo Power PivotTable khác như sau:

Thêm trường Quý tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo CPH thực tế hàng năm và CPH hàng năm thực tế trước năm vào các cột.
Chèn một Slicer trên trường Năm tài chính từ bảng Ngày.
Chọn FY2015 và FY2016 trên Slicer.

Bạn đã học cách tạo các thước đo cho Chi phí đầu người và Tổng số người đứng đầu hàng năm. Bạn có thể sử dụng các thước đo này để tạo ra các thước đo Phương sai tỷ lệ và Phương sai khối lượng.

Các phép đo Phương sai tỷ giá tính toán phần nào của Phương sai tiền tệ gây ra bởi sự khác biệt về Chi phí trên đầu người.
Các phép đo Phương sai khối lượng tính toán mức độ của Phương sai tiền tệ được thúc đẩy bởi sự biến động của Số lượng người dùng.

Tạo phương sai cho thước đo tỷ lệ ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai so với thước đo Tỷ lệ Ngân sách như sau:

Tỷ lệ VTB: = ([CPH ngân sách hàng năm] / 12- [CPH hàng năm thực tế] / 12) * [Tổng số đầu người thực tế]

Tạo Phương sai cho Phép đo Khối lượng Ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai so với thước đo Khối lượng Ngân sách như sau:

Khối lượng VTB: = [VTB Tổng số đầu người] * [CPH ngân sách hàng năm] / 12

Phân tích dữ liệu với phương sai so với các biện pháp ngân sách

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Quý tài chính và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo CPH thực tế hàng năm, CPH ngân sách hàng năm, Tỷ lệ VTB, Khối lượng VTB, Tổng VTB vào Giá trị.
Thêm các trường Năm tài chính từ bảng Ngày và Lớp con từ bảng Tài khoản vào Bộ lọc.
Chọn năm tài chính 2016 trong Bộ lọc năm tài chính.
Chọn Người trong Bộ lọc Lớp phụ.
Nhãn Hàng Lọc cho các giá trị Quý tài chính năm 2016-Q1 và năm 2016-quý 2.

Bạn có thể quan sát những điều sau trong PivotTable ở trên:

Giá trị VTB Sum được hiển thị chỉ dành cho Hạng phụ - Người.
Đối với Quý tài chính năm 2016-Q1, Tổng VTB là $ 4,705,568, Tỷ giá VTB là $ 970,506,297 và Khối lượng VTB là $ -965,800,727.
Phép đo Tỷ lệ VTB tính toán rằng $ 970.506.297 của Phương sai so với ngân sách (Tổng VTB) là do chênh lệch về Chi phí trên mỗi đầu người và -965.800,727 đô la là do chênh lệch về Số đầu người.
Nếu bạn thêm VTB Rate và VTB Volume, bạn sẽ nhận được $ 4,705,568, giá trị tương tự như VTB Sum trả về cho Người thuộc Hạng phụ.
Tương tự, đối với Quý tài chính 2016-Q2, Tỷ giá VTB là $ 1,281,467,662 và Khối lượng VTB là $ -1,210,710,978. Nếu bạn thêm VTB Rate và VTB Volume, bạn sẽ nhận được $ 70,756,678, là giá trị VTB Sum được hiển thị trong PivotTable.

Tạo thước đo tỷ lệ hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Tỷ lệ hàng năm như sau:

Tỷ lệ YoY: = ([CPH thực tế hàng năm] / 12- [CPH thực tế hàng năm của năm trước] / 12) * [Tổng số đầu người thực tế]

Tạo thước đo khối lượng hàng năm

Bạn có thể tạo thước đo Khối lượng hàng năm như sau:

Khối lượng hàng năm theo năm: = [Tổng số nhân viên thực tế theo năm] * [CPH thực tế hàng năm được tính theo năm] / 12

Tạo phương sai cho thước đo tỷ lệ dự báo

Bạn có thể tạo Phương sai cho thước đo Tỷ lệ Dự báo như sau:

Tỷ lệ VTF: = ([CPH dự báo hàng năm] / 12- [CPH thực tế hàng năm] / 12) * [Tổng số đầu người thực tế]

Tạo phương sai cho phép đo khối lượng dự báo

Bạn có thể tạo Phương sai cho phép đo Khối lượng Dự báo như sau:

Khối lượng VTF: = [VTF Tổng số đầu người] * [CPH được dự báo hàng năm] / 12

Phân tích dữ liệu với phương sai so với các biện pháp dự báo

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Quý tài chính và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các thước đo CPH hàng năm thực tế, CPH dự báo hàng năm, Tỷ lệ VTF, Khối lượng VTF, Tổng VTF vào Giá trị.
Thêm các trường Năm tài chính từ bảng Ngày và Lớp con từ bảng Tài khoản vào Bộ lọc.
Chọn năm tài chính 2016 trong Bộ lọc năm tài chính.
Chọn Người trong Bộ lọc Lớp phụ.
Nhãn Hàng Lọc cho các giá trị Quý tài chính năm 2016-Q1 và năm 2016-quý 2.

Tạo Phương sai Dự báo cho Đo lường Tỷ lệ Ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai Dự báo cho thước đo Tỷ lệ Ngân sách như sau:

Tỷ lệ VTB dự báo: = ([CPH ngân sách hàng năm] / 12- [CPH dự báo hàng năm] / 12) * [Tổng số đầu người được dự báo]

Tạo phương sai dự báo cho phép đo khối lượng ngân sách

Bạn có thể tạo Phương sai Dự báo cho phép đo Khối lượng Ngân sách như sau:

Khối lượng VTB dự báo: = [Tổng số đầu người được dự báo VTB] * [CPH ngân sách hàng năm] / 12

Phân tích dữ liệu với phương sai dự báo đối với các biện pháp ngân sách

Tạo Power PivotTable như sau:

Thêm các trường Quý tài chính và Tháng tài chính từ bảng Ngày vào Hàng.
Thêm các biện pháp Ngân sách CPH hàng năm, CPH dự báo hàng năm, Tỷ lệ VTB dự báo, Khối lượng VTB dự báo, Tổng VTB dự báo vào Giá trị.
Thêm các trường Năm tài chính từ bảng Ngày và Lớp con từ bảng Tài khoản vào Bộ lọc.
Chọn năm tài chính 2016 trong Bộ lọc năm tài chính.
Chọn Người trong Bộ lọc Lớp phụ.
Nhãn Hàng Lọc cho các giá trị Quý tài chính năm 2016-Q1 và năm 2016-quý 2.