你现在的核心困惑在于：你用Power BI计算的是任务状态的占比平均值，但你实际想要的是每日平均总任务数量，这是两个完全不同的统计逻辑，所以结果自然不符合预期。

为什么会得到0.44和0.56？ #

你的OpenTasks和ClosedTasks是0/1标记列（1代表该任务对应状态，0代表不是）。当你对这两列直接计算平均值时：

• OpenTasks的平均值 = 所有行中OpenTasks=1的行数 ÷ 总行数（总任务数）
• ClosedTasks的平均值 = 所有行中ClosedTasks=1的行数 ÷ 总行数

所以0.44和0.56其实是「未完成任务占总任务的比例」和「已完成任务占总任务的比例」，加起来刚好是100%，这个计算逻辑本身是对的，但和你想要的结果完全不是一回事。

如何得到你期望的「每日平均总任务数」？ #

你想要的2818 ÷ 10 = 281，本质是总任务数 ÷ 有任务的天数，这属于「按日期维度的总任务均值」，需要通过自定义度量值实现：

步骤1：创建总任务数度量值 #

因为每个任务要么是Open要么是Closed，所以总任务数可以用两列的和来计算：

总任务数 = SUM('你的表名'[OpenTasks]) + SUM('你的表名'[ClosedTasks])

或者如果每行对应一个任务，也可以直接用行数统计：

总任务数 = COUNTROWS('你的表名')

步骤2：创建任务天数度量值 #

统计有任务记录的唯一日期数量：

任务天数 = DISTINCTCOUNT('你的表名'[日期列])

步骤3：计算每日平均任务数 #

用DIVIDE函数避免除数为0的错误：

每日平均任务数 = DIVIDE([总任务数], [任务天数])

把这个度量值放到矩阵中，就能得到你想要的类似281的结果了。

额外提醒 #

• 确保你的「日期列」是Power BI识别的日期类型，否则DISTINCTCOUNT可能无法正确统计天数。
• 如果你的数据中存在某一天没有任务的情况，而你希望把这些天数也纳入计算（比如10天中有2天无任务，按10天算而不是8天），那需要用完整的日期表来关联，再计算所有日期的数量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Serdia