在业务分析中，关于如何计算上个订单日期的相关指标，经常被人问到，这里就来介绍一下如何用PowerBI来实现这种分析。

以这个简单的数据为例：

如何找出相同产品每笔订单的上一笔的订单日期呢？这里通过M和DAX几种方式来实现这个需求。

利用M添加自定义列

在PowerQuery中添加自定义列：

上个订单日期=

List.Max(

Table.SelectRows(

更改的类型,

(x)=>

x[产品名称]=[产品名称] and

x[订单日期]<[订单日期]

)[订单日期]

)

利用DAX添加计算列

在数据视图中添加计算列：

上个订单日期 =

VAR a=[产品名称]

VAR b=[订单日期]

VAR c=

CALCULATE(

MAX('数据表'[订单日期]),

FILTER('数据表','数据表'[产品名称]=a&&'数据表'[订单日期]<b)

)

RETURN c

利用DAX创建度量值

上面都是添加列的方法，还可以利用度量值来实现，在上下文不变的情况下，度量值的写法也与计算列类似：

上个订单日期 度量值 =

VAR a=MAX([产品名称])

VAR b=MAX([订单日期])

VAR c=

CALCULATE(

MAX('数据表'[订单日期]),

FILTER(ALL('数据表'),'数据表'[产品名称]=a&&'数据表'[订单日期]<b)

)

RETURN c

上面几种方式，无论是M还是DAX，无论是添加列还是度量值，其实逻辑是一样的。

都是先筛选出产品名称等于当前行的产品名称、并且订单日期小于当前当前行订单日期的所有行（M函数利用 Table.SelectRows筛选，DAX利用FILTER函数筛选），然后计算筛选结果的最大订单日期，也就是上一个订单日期。

现在有了窗口函数，其实利用窗口函数计算更加简单，比如利用OFFSET函数来写个度量值：

上个订单日期 OFFSET =

CALCULATE(

MAX('数据表'[订单日期]),

OFFSET(

-1,

ALLSELECTED('数据表'[订单日期],'数据表'[产品名称]),,,

PARTITIONBY('数据表'[产品名称]))

)

将这个度量放到上面的可视化表格中，结果与前面的做法完全一样。

关于窗口函数的用法可以参考：

Power BI本月正式推出的DAX新函数：OFFSET、INDEX、WINDOW

PowerBI分析技巧：利用窗口函数进行帕累托分析，大幅提升性能

以上就是计算上个订单日期的几种方式，有了它就可以进一步计算上个订单日期的数据以及订单间隔天数等，也可以进行上一行下一行的相关计算，灵活运用可以解决各种类似的问题。

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