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Power BI Desktop是一款由微软发布的自助式商业智能工具，功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。

但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“Time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步。

“Time intelligence”将需要一个日期表，花费一定的时间去创建一个成功数据模型的核心就是这个表。然后日期表必须与主数据中随时间变化的日期字段进行关联。需要作如下几种事情：

• YearToDate, QuarterToDate, 和MonthToDate 的计算
• 比较之前的年、季、月
• 回滚一段时间的聚合，比如最近三个月的累加。
• 比较平行时间段，比如与之前一年相同的月份。

当使用随时间进行的数据分析的时候，很可能要使用DAX函数。为了更好地理解，我们将介绍如何创建日期表，然后看一下几种不同的分析时间的计算，最后加入这些类型道数据模型中。为了测试我会使用一个excel作为PowerBI Desktop 的文件数据源。

创建并且应用日期表

对于智能时间，至少需要一个包含不间断时间范围的日期表，并且开始时间的最小值是源数据中的最小日期，结束日期至少等于源数据中的最大值。实践中，需要创建一个表，开始日期是最早日期的1月1日而最大日期应该是数据源日期的上一年的12月31日。一旦你创建了这个表，就能连接数据模型中的含有时间字段的表，然后拓展时间相关的分析函数。

应用时间的前提就是创建日期表。下面步骤说明使用DAX创建表的过程：

1 打开PowerBI Desktop文件C:\PowerBiDesktopSamples\PowerBIDataModel.Pbix

2 切换左侧的tab，选择第二个Data如下图所示

3 点击左上方的Modeling按钮，然后点击新建表按钮。表达式“表=”将出现在公式栏里面

4 把Table替换成DateDimension

5 输入DAX函数CALENDAR("1/1/2017","31/12/2020"),然后回车或者对勾。前一个时间是dates表的开始时间，后一个时间是结束时间，公式栏内容：DateDimension = CALENDA
R( "1/1/2017", "31/12/2020" )

6 回车后，创建了一个单列表，表中的内容就是2017-01-01到2020-12-31，所有日期

7 编辑表头，改列名称为DateKey

8 点击添加新列按钮或者右键添加新列，新列将会出现在现存列右侧

9 在公示栏输入“FullYear = YEAR([DateKey])”

10 -  再添加如下19个列公式。如下：