我实现这些
渐渐地我越发有点明白自己想要的到底是什么。之所以让我纠结了半天,不知道该如何计算的某些数据,实际上是因为两种性质的东西混搭在一起了。我不知道别人是否真的搞得清,他们是有意糊弄我们的吗?是因为他们知道我们算不清这个,所以这么搞吗?这个问题很困扰我,是因为那个东西把正常的批次跟没有写明批次但要先进先出的混搭在一起。有明确批次的数量计算是不分仓号的,因为通常那意味着好几个仓进同一批货,开始计费的日期定在第1个仓刚开始进货的那天。所以,如果同批次还有其他仓,最后一个仓进货的时候可能已经是3天后,那个仓的免堆期等于要减去三天。如果某个客户所有东西都这么弄,不会有烦恼,因为无论进货还是出货,肯定会带入批次。
在Power Query的世界里,这就意味着要以批次和日期分组。各种仓号数据可以全部加在一起,无所谓。但同时,这个客户又有另外一种情况。如果他进货不是用船,而是用车,每天几千几千吨进货的话,我们跟他们签订的合同是按每天为一个批次。一个批次到达免堆期以后开始计费。现在我们的系统总的来说,根本没分清这种批次,计费完全是人肉计算的。但实际上,这种没有批次的批次,理论上也应该自动带入,入库的时候以日期为批次。所以有可能发生同一个批次有几个仓出库的时候,要以先进先出进行批次划分。进货的时候,一个批次可能有几个仓,但是出货的时候肯定是指定的。所以在这里要以仓好为分类,然后在对入库批次分割数量。比如某一个仓里第1个日期批次用完了再开始用第2个,第2个没用完,就留到以后继续分割。据说用SQL和Power Pivot能解决这个先进先出的问题。但貌似,我看到的Power Pivot的例子没有看到我想要的最终结果,也就是把那个出库数量自动分割成入库批次。先进先出是非常经典的会计问题,只不过我们的人从来都是我觉得我要指定这个,没有用过这些规则,当然也就没有思考该怎么自己动手去计算。一开始没有批次,用先进先出的规则,入库的时候自动添加批次,出库的时候按照入库的批次风格,最终得出来的数据,跟之前一开始就已经有批次的东西可以用同样的规则继续演算。
对我来说,有两个点我没想明白。首先,要怎么在PQ里以先进先出的规则,对出库数量进行批次分割呢?第二,因为实际上我们得到的信息是一个入库日期和出库日期。而这些日期通常都是不连续的,在不连续的日子里也要计算每天库存,到达一定时间之后,要每天计算堆存费。所以,该怎么在不连续的日子里插入一些日期,然后向下填充信息呢?之前我想到的办法是先建立一个日期索引。然后把有数据的东西合并到索引里,这就意味着有些日期可能是没有数据的。接着,把这些东西透视展开,把数据为空的那一列删掉,余下的东西向下填充,然后再把零数据替换为空,接下来再用一个逆透视恢复。这个方法比较笨。但可以一次性实现N个批次的插入和填充,至于速度如何,估计跟电脑的性能有关。我总觉得高手一定不需要用到这种先透视再逆透视的方法。他们是怎么插入日期,然后向下填充数据的呢?
想清楚了这些,离我想要的最终结果就会又近了一些。