https://zhuanlan.zhihu.com/p/64418286
假設有一組數據，
已知每一個產品貢獻的利潤，如果要計算前幾名產品的貢獻利潤總和，或者每一個產品和利潤更高產品的累計貢獻占總體的比例，就涉及到累計求和，數據量較小的情況下，在 Excel 中可以輕松實現，畢竟 Excel 是對單元格進行操作。
但是在 PowerBI 中，對整個字段運算很簡單，而對每一行的數據進行篩選匯總，卻需要動一點小心思，下面就以此表為例介紹幾種常用的累計求和方式，並以此案例來進一步掌握幾個函數的用法。
利用 M 函數累計求和
將該數據導入到 PQ 編輯器中，添加自定義列，
公式欄中輸入M函數，
=List.Sum(Table.SelectRows(更改的類型,(x)=>x[利潤]>=[利潤])[利潤])
然后就新增加了一列累計利潤，
對這里的公式稍微解釋一下，
Table.SelectRows 函數用來篩選表中符合條件的行，"更改的類型"是表的名稱,在PQ編輯器中，每一個步驟就是一個表，步驟名就是該表的名稱。
(x)=>x[利潤]>=[利潤]是篩選條件，這個相對比較難理解，還記得之前介紹的自定義函數嗎，見到=>這個符號，就代表這里有個自定義函數，只是在這里是內置函數。意思為每一行為變量x，只要第x行的利潤數大於等於當前行的利潤，就利用 Table.SelectRows 函數把改行篩選出來。
而 Table.SelectRows 函數返回的是一個表，如果要提取該表中利潤列，就是在該函數外面再加上字段名進行深化，於是就有了 Table.SelectRows(更改的類型,(x)=>x[利潤]>=[利潤])[利潤]，它返回的是符合條件的利潤列。
最后再在最外面套上 List.Sum 函數對該列進行求和，就得到了以上表中累計利潤。
利用 DAX 進行累計求和
在 DAX 中可以用 EARLIER 函數和 VAR 定義變量兩種方式。
使用 EARLIER 函數
累計利潤2 =
CALCULATE(SUM('產品'[利潤]),
FILTER(ALL('產品'),'產品'[利潤]>=EARLIER('產品'[利潤])))
EARLIER函數以前專門介紹過，可以參考：EARLIER 函數 | PowerBI星球
使用VAR定義變量的方式累計求和
累計利潤3 = VAR cur_profit='產品'[利潤]
RETURN CALCULATE(SUM('產品'[利潤]),
FILTER(ALL('產品'),'產品'[利潤]>=cur_profit))
這兩種方式返回的結果和利用M函數的效果完全一致，
這兩種函數，其實和上面M函數一樣，都是通過各自的方式篩選符合大於等於當前利潤的數據行，然后求和得到結果。
上面的DAX求和用到的是CALCULATE，其實這里也可以用SUMX函數，
累計利潤4 = SUMX(filter(all('產品'),'產品'[利潤]>=EARLIER('產品'[利潤])),'產品'[利潤])
累計利潤5 = VAR cur_profit='產品'[利潤]
RETURN SUMX(FILTER(ALL('產品'),'產品'[利潤]>=cur_profit),'產品'[利潤])
CALCULATE函數第一個參數是匯總方式，第二個及之后的參數為篩選條件，而SUMX函數第一個參數篩選條件，第二個參數為求和字段，在求和的計算上，SUMX可以實現和CALCULATE一樣的效果。
案例中的數據已經按照利潤從大到小進行排列，理解上更直觀，其實即使不進行排序，這幾種方式也都可以返回正確的結果，因為計算的邏輯和每一行的順序無關。
上面幾個公式，需要的時候可以隨時套用，當然在理解的基礎上靈活掌握這些函數，可以更有效的進行各種數據分析。累計求和在數據分析中十分常用，比如ABC分析，后面會進一步介紹。