Power BI预测：基于部分数据按开始日期预测完成率

核心问题针对性解决 #

1. 修正“近期低完成率干扰预测”问题 #

多数参与者4年内完成项目，近期（1-3年）启动的项目未到完整周期，自然完成率偏低，直接全局预测会拉低结果。解决方案：

• 划分时间分段处理：
  • 对启动时间超过4年的项目组：直接使用实际完成率（已完成人数/总参与人数）
  • 对启动时间不足4年的项目组：匹配历史上同启动时长的项目完成率作为预测值（比如2023年启动的项目，参考2019年启动、同样运行1年的项目完成率）
• 实现度量值示例：

  分段完成率 = 
  VAR 当前启动时长 = DATEDIFF(MAX('项目表'[开始日期]), TODAY(), YEAR)
  VAR 历史同周期完成率 = 
      CALCULATE(
          DIVIDE(COUNT('项目表'[已完成]), COUNT('项目表'[总参与])),
          FILTER(
              ALL('项目表'),
              DATEDIFF('项目表'[开始日期], TODAY(), YEAR) = 当前启动时长
              && DATEDIFF('项目表'[开始日期], '项目表'[完成日期], YEAR) <=4
          )
      )
  RETURN
  IF(当前启动时长 >=4,
      DIVIDE(COUNT('项目表'[已完成]), COUNT('项目表'[总参与])),
      历史同周期完成率
  )
  

2. 解决“无法基于未来完成者回溯计算过往完成率”问题 #

过往启动的项目中，部分参与者在后续时间完成，默认时间筛选仅统计当时状态会导致偏差。解决方案：

• 使用无时间限制的回溯计算，忽略页面时间筛选，计算每个启动日期组的所有参与者到当前的最终状态：

  回溯完成率 = 
  CALCULATE(
      DIVIDE(COUNT('项目表'[已完成]), COUNT('项目表'[总参与])),
      ALLEXCEPT('项目表', '项目表'[开始日期]),
      '项目表'[状态] IN {"已完成", "已退出"}
  )
  

  该度量值会统计每个开始日期组截至当前的实际完成情况，无论完成时间是在开始日期的过去还是未来。

合并“实际完成”与“潜在预测”的展示方案 #

针对你提到的两个度量值，可通过以下方式合并展示：

1. 创建组合度量值：根据项目周期自动切换实际值与预测值，示例：

   合并完成率 = 
   VAR 已完成人数 = CALCULATE(COUNT('项目表'[参与者ID]), '项目表'[状态]="已完成")
   VAR 剩余人数 = CALCULATE(COUNT('项目表'[参与者ID]), '项目表'[状态]<>"已完成")
   VAR 历史同周期转化概率 = [历史同周期完成率] -- 复用前面的度量值
   RETURN
   DIVIDE(已完成人数 + 剩余人数 * 历史同周期转化概率, COUNT('项目表'[参与者ID]))
   

2. 可视化层合并展示：
   • 用折线图同时添加“实际完成率”和“预测完成率”系列，通过图例区分
   • 用卡片图显示合并后的完成率，在工具提示中展示实际完成人数、剩余预测人数明细
   • 利用Power BI动态格式，设置项目周期≥4年时显示实际值，否则显示预测值并标注“预测”

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt Drake