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一、背景
今天我来看一下 Power BI 层级排名的几种呈现方式。
老规矩，我们首先看一下效果。
我们分别以 RANKX 和 COUNTROWS 两个函数为核心思路，写了一般业务情况下的 3 种排名方式，共计 6 个度量值。
rank_0: 上图红色背景区域，矩阵中大区和省份两个层级，大区层级按照所有大区层级排名，省份层级按照所有省份排名。rank_1: 上图黄色背景区域，矩阵中大区和省份两个层级，大区层级按照所有大区层级排名，省份层级按照省份所在大区内排名。rank_2: 上图绿色背景区域，矩阵中大区和省份两个层级，所有大区和省份拉通排名。
在你的业务一般使用哪种排名方式呢？
二、模型
示例中使用的维度表有：D00_大区表 、D01_省份表；事实表有：T05_订单子表。
表间关系如下：
三、DAX
基础度量值：01_销售金额
01_销售金额 = ROUND( SUM ( 'T05_订单子表'[F_06_产品销售金额] ) / 1e6, 10 )
rank_0_RANKX : 使用 RANKX 为核心思路，需要注意判断维度是否筛选的使用，让矩阵显示我们需要的内容。
rank_0_RANKX =
VAR TF1 =
ISFILTERED ( 'D00_大区表'[F_02_大区] )
VAR TF2 =
ISFILTERED ( 'D01_省份表'[F_05_省简称2] )
VAR _RANK =
SWITCH (
TRUE (),
TF1 && NOT ( TF2 ), RANKX ( ALL ( 'D00_大区表' ), [01_销售金额], [01_销售金额], DESC ),
TF2, RANKX ( ALL ( 'D01_省份表' ), [01_销售金额], [01_销售金额], DESC )
)
VAR RESULT =
IF ( [01_销售金额], _RANK, BLANK () )
RETURN
RESULT
rank_0_COUNTROWS : 使用 COUNTROWS 为核心思路。注意 WINDOW 函数的巧妙使用。
rank_0_COUNTROWS =
VAR TF1 =
ISFILTERED ( 'D00_大区表'[F_02_大区] )
VAR TF2 =
ISFILTERED ( 'D01_省份表'[F_05_省简称2] )
VAR matrixD00 =
SUMMARIZE ( ALLSELECTED ( 'D00_大区表' ), 'D00_大区表'[F_02_大区], "@VALUE", [01_销售金额] )
VAR matrixD01 =
SUMMARIZE ( ALLSELECTED ( 'D01_省份表' ), 'D01_省份表'[F_05_省简称2], "@VALUE", [01_销售金额] )
VAR contextD00 =
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL, matrixD00, ORDERBY ( [@VALUE], DESC ) )
VAR contextD01 =
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL, matrixD01, ORDERBY ( [@VALUE], DESC ) )
VAR _RANK =
SWITCH (
TRUE (),
TF1 && NOT ( TF2 ), COUNTROWS ( contextD00 ),
TF1 && TF2, COUNTROWS ( contextD01 )
)
VAR RESULT =
IF ( [01_销售金额], _RANK, BLANK () )
RETURN
RESULT
四、总结
- 注意基础度量值，我们使用了
ROUND。为什么要使用取近似值？是因为RANKX在浮点数排名的时候会发生不可预知的错误。一般情况，不使用浮点数来排名，如果实在需要使用的话，就使用近似值，把精度取到合适的位置即可。 - 使用
ALL去除筛选的时候，需要把按序排列的字段也要加进来，才能把筛选去掉；具体会在rank_2体现。
by焦棚子
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