在分析Power BI业财一体数据可视化分析平均库存的时候，首先需要根据业务场景确定平均库存分析目的，是用于业务库存补货，还是用于库存预测，亦或者做滞销库存的处理。在理解了业务需求目的之后，接下来需要顺理业务表结构与对应的业务逻辑，在实际的业务库存表，可能业务库存表数据不准或者库存异常，这时需要从源头进行业务采销的数据结构化梳理，因为库存来着采购与对应的销售，而平均库存分析的是期初库存+期末库存的平均值，所以从ERP系统获取采购事实表与销售事实表，从而通过Power BI构建模型关系，计算得到平均库存是一件正确的方法。因为这里业务可以自己通过逻辑计算出来的，从而避免了系统库存计算的误差。
在Power BI业财一体数据分析案例库中，这里采购数量与订单数量已经在订单的宽表中，所以接下来只需要计算期初采购数量与期初销售数量，就能推导出期初库存数量
具体逻辑计算公式如下，期初库存通过CALCULATE结合FILTER函数进行分析，在FILTER筛选函数中，由于CALCULATE是做上下文筛选，所以当日期小于前端可视化的筛选维度日期时，这时的日期就是计算期初采购与销售的日期，也就是上个时间节点的值，
期初库存 = CALCULATE([采购数量]-[销售数量],FILTER(ALL('日期表'[Date]),'日期表'[Date]<min('日期表'[Date])))
同理，期末库存也是同样的业务逻辑，只是在日期判断逻辑上从最小值变成了最大值
期末库存 = CALCULATE([采购数量]-[销售数量],FILTER(ALL('日期表'[Date]),'日期表'[Date]<=MAX('日期表'[Date])))
有了期初库存与期末库存，分析计算平均库存就是顺理成章的事情，使用一个基础的DIVIDE完成平均库存的计算
平均库存 = DIVIDE([期初库存]+[期末库存],2)
完成了上述计算逻辑的构建之后，接下来构建可视化分析，在可视化仪表盘中，这里核心的两个东西是度量值与维度，我们的维度是月份，度量值是上述构建的期初库存，期末库存及衍生计算的库存周转率，最后将维度与度量值放入可视化中，加上对可视化视觉对象的调整，完成可视化看板的分析应用。
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