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Die Funktionsweise der Standard Time Intelligence-Funktionen

Um zu erklären, was für eine Lösung ich hier präsentiere, muss ich etwas Zeit darauf verwenden, das Standardverhalten von SAMEPERIODLASTYEAR zu erläutern, wenn es sich beim Vorjahr um ein Schaltjahr handelt. Ist das aktuell betrachtete Jahr (in meinem Beispiel das Jahr 2017) kein Schaltjahr und das Vorjahr (2016) ist eines, dann kann das folgende Measure in einer Matrix für Verwirrung sorgen:

Summe Umsatz Vorjahr =
CALCULATE ( [Summe Umsatz Current], SAMEPERIODLASTYEAR ( Kalender[Datum] ) )

Im folgenden Screenshot siehst Du, dass für das Nicht-Schaltjahr 2017 im Februar (logischerweise) 28 Tage ausgewiesen werden. Lediglich für diese 28 Tage erfolgt auch ein Vorjahresvergleich. Auf Monatsebene wird jedoch richtigerweise mit den kompletten 29 Tages des Februars 2016 vergleichen, so dass die Summe der Vorjahresvergleiche der einzelnen Tage (in Summe 28) nicht mit der Summe übereinstimmt, die sich als Vorjahresvergleich auf Monatsebene ergibt (29).

Wenn einem das zum ersten Mal klar wird, sieht das zu Beginn komisch, wenn nicht gar falsch aus. Doch dies ist definitiv eine valide Kalkulation. Solltest Du jedoch wollen, dass – wie in der ganz rechten Spalte der Matrix sichtbar – die Summe der Vorjahresvergleiche auf Tagesebene genau der Summe auf Monatsebene entspricht, dann lies weiter und sieh Dir meine Lösung dazu an. Dies erreiche ich, indem ich den 28.02 und 29.02. des Vorjahres als Vergleichswert des 28.02. des aktuellen Jahres ausweise.

Meine Lösung für Vorjahresvergleiche auf Tagesebene

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Viele Grüße aus Hamburg,

Lars

Lars Schreiber

Lars ist Berater, Entwickler und Trainer für Microsoft Power BI. Er ist zertifizierter Power BI-Experte und Microsoft Trainer. Für sein Engagement in der internationalen Community wurde Lars seit 2017 jährlich durch Microsoft der MVP-Award verliehen. Lies hier mehr…

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Der Beitrag Vorjahresvergleiche auf Tagesebene mit DAX im Falle von Schaltjahren erschien zuerst auf THE SELF-SERVICE-BI BLOG.