之前分享过PowerBI做各种业务分析的小案例，如果你还没有看过，可以抽空再回顾一下：

目标实际对比折扣计算问题费用分摊问题部门变动问题

最近又有星友问到关于价格匹配的问题，这里就再来补充一个。

仍然以两个日常我们会遇到的数据为例，一个是订单表，包含每个订单的基本信息，只有销售数量：

还有一个是价格表，

每个产品的价格并不是固定的，而是根据不同的区域和销售数量，价格是变动的，这种情况下，如何匹配每个订单的产品价格呢？

下面以计算列和度量值两种方式来看看如何实现价格匹配。

计算列

从价格表中查询价格信息，匹配到订单表中，你可能想到的是RELATED函数，或者LOOKUPVALUE，但是对于上面的情况，这两个函数都难以实现。不过没有关系，按基本的业务逻辑，用常规的CALCULATE+FILTER函数就可以做到。

以上两个表不用建立关系，只需在订单表中用以下的表达式新建计算列：

单价 = VAR cp=[产品名称]VAR qy=[区域]VAR sl=[销售数量]RETURNCALCULATE( MAX('价格表'[单价]), FILTER( '价格表', '价格表'[产品名称]=cp&&'价格表'[区域]=qy&&'价格表'[区间最小值]<=sl&&'价格表'[区间最大值]>=sl ))

这个逻辑只用了最简单最常用的几个函数，如果你有不明白的地方，可以参考这篇文章：RELATED、LOOKUPVALUE报错？它才是最通用的函数

度量值

如果模型不做任何更改，还是上面两个表，度量值可以用类似的写法来实现价格匹配。

度量值写法如下：

单价度量值 = VAR cp=MAX('订单表'[产品名称])VAR qy=MAX('订单表'[区域])VAR sl=SUM('订单表'[销售数量])RETURNCALCULATE( MAX('价格表'[单价]), FILTER( '价格表', '价格表'[产品名称]=cp&&'价格表'[区域]=qy&&'价格表'[区间最小值]<=sl&&'价格表'[区间最大值]>=sl ))

这个度量值和上面计算列唯一的区别就是，在确定当前上下文时，度量值需要在列字段外面套个聚合函数，其他的写法完全相同，结果也是相同的，用表格展示如下：

不过在PowerBI中进行数据分析，无论是为了分析的可扩展性、DAX的简洁性、还是为计算性能考虑，最优的做法是建立数据模型，对于上面的两张表，其实都是提供数据的事实表，我们要先建立各种分析角度的维度表。

这里的分析维度有日期、区域和产品，所以先建立这三个维度表，关于维度表如何建，可以参考：Power BI建立维度表常用的几种方式

然后通过这三个维度表，与订单表和价格表建立关系，模型如下：

再写个基础度量值：

数量合计 = SUM('订单表'[销售数量])

通过这个模型，单价度量值可以写得更简洁：

单价度量值 = CALCULATE( MAX('价格表'[单价]), FILTER( '价格表', '价格表'[区间最小值]<=[数量合计]&&'价格表'[区间最大值]>=[数量合计] ))

这里就不需要单独写DAX函数来确定上下文了，因为上下文的字段会利用模型关系自动筛选价格表，找到当前产品在当前区域当前销量情况下的价格。

结果与前面的度量值完全一致，不过要记住，表格的上下文要使用维度表的字段。

价格匹配以后，其实我们的最终目标是要计算销售额，如果你直接写个度量值：

销售额=[数量合计]*[单价度量值]

对于每一笔订单，这样写没有问题：

但是合计会出问题，或者你用个卡片图展示总额的情况下，这个销售额是错误的，它会把整体的数量合计和单价简单相乘，逻辑上明显是不对的。

正确的逻辑应该是计算出每一笔订单的销售额，然后累加起来，才是整体的销售额。销售额应该这么写：

销售额 = SUMX( SUMMARIZE('订单表','日期表'[日期],'产品表'[产品名称],'区域表'[区域]), [数量合计]*[单价度量值])

这个写法我们之前也介绍过，就是解决总计问题的通用方案：

Power BI 总计错误的终极解决方案(二)

通过这个案例，不仅仅是学习如何进行价格匹配，其实任意场景下的多条件查询匹配问题，都可以参考这个做法。虽然计算列和度量值都可以做到，我建议用最后介绍的数据模型和度量值来实现。

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