京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
移动加权平均法是存货计价的重要方法,其核心公式为:
该方法要求每次进货后重新计算平均成本,形成递归依赖链。在 Power Query 中,通过List.Accumulate函数可完美解决这种递归计算问题。
日期 / 年月(排序依据)
期初数量 / 采购数量 / 发出数量
采购成本(数量 × 单价)
期末数量(= 期初数量 + 采购数量 - 发出数量)
数据导入与类型调整
在 Power Query 编辑器中加载数据后,需确保:
关键排序操作
必须按日期升序排列,确保计算顺序正确。可通过Table.Sort函数实现:
= Table.Sort(更改的类型, {{"日期", Order.Ascending}})
递归计算公式
使用List.Accumulate函数逐行处理数据:
let
Source = 排序后的数据,
Result = List.Accumulate(
Table.ToRecords(Source),
[Data = {}, PrevCost = 0], // 初始状态:空结果集+初始成本0
(state, row) => let
总成本 = state[PrevCost] + row[采购成本],
总数量 = row[期初数量] + row[采购数量],
加权单位成本 = if 总数量 = 0 then 0 else 总成本 / 总数量,
期末成本 = row[期末数量] * 加权单位成本,
NewRow = Record.Combine(row, [加权单位成本 = 加权单位成本, 期末成本 = 期末成本])
in
[Data = state[Data] & {NewRow}, PrevCost = 期末成本]
)[Data],
FinalTable = Table.FromRecords(Result)
in
FinalTable
初始状态:Data存储结果行,PrevCost传递上期期末成本
迭代逻辑:逐行计算总成本、总数量,避免除数为零错误
状态更新:将当前行结果追加到Data,并更新PrevCost供下行使用
空值处理
若期初数量为 null,需提前替换为 0:
= Table.ReplaceValue(排序后的数据, null, 0, Replacer.ReplaceValue, {"期初数量"})
负数库存处理
通过条件判断限制库存数量:
= Table.AddColumn(Source, "调整后数量", each if [期末数量] < 0 then 0 else [期末数量])
性能优化
大数据量场景下,建议使用Table.Buffer缓存数据:
= Table.Buffer(Table.Sort(Source, {{"日期", Order.Ascending}}))
手动验证
选取某一行数据,按公式计算加权单位成本:
例:某行期初数量50,采购数量100,采购成本1500,则加权单位成本=(0+1500)/(50+100)=10元
移动加权:成本平滑,反映实时价格变动
FIFO:利润波动大,库存价值接近市价
企业可根据行业特性选择:零售业推荐移动加权,制造业倾向 FIFO
多产品分组计算
使用Table.Group按产品分组后分别计算:
= Table.Group(Source, {"产品ID"}, {
{"移动加权结果", each let
分组数据 = _,
排序后数据 = Table.Sort(分组数据, {{"日期", Order.Ascending}}),
递归计算 = List.Accumulate(...) // 复用核心公式
in
递归计算
}}
)
与 Power BI 集成
将结果加载到 Power BI 后,可通过 DAX 公式实现动态库存监控:
实时库存价值 = SUMX('移动加权表', [加权单位成本] * [期末数量])
原因:总数量为 0 时未处理
解决:在公式中添加if 总数量 = 0 then 0 else ...判断
检查排序顺序是否正确
确认空值已处理为 0
验证公式中字段引用是否准确
启用Table.Buffer
减少不必要的列
对大数据集使用数据库直连模式
通过 Power Query 实现移动加权平均法,既能保持财务核算的精确性,又能利用自动化处理提升效率。关键步骤包括:
数据结构化与排序
使用List.Accumulate递归计算
完善异常处理机制
结合业务场景优化公式
企业可根据自身需求扩展应用,例如与 ERP 系统集成实现实时成本监控,或通过 Power BI 构建动态库存仪表盘。这种方法尤其适合电商、制造业等库存周转频繁的行业,能有效平衡成本核算的准确性与时效性。

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31