Одна исходная строка — позиция заказа, поэтому обычный Count of OrderID считает строки, а не заказы. Добавьте в источник столбец NetRevenue и используйте Data Model для Distinct Count of OrderID.
Компоновка: Rows = ProductCategory, затем Region; Values = Sum of GrossRevenueGBP, Sum of RefundAmountGBP, Sum of NetRevenue, Sum of Quantity, Count of order lines, Distinct Count of OrderID; Filter = OrderDate, сгруппированная по Years и Quarters, с выбранным 2026/Q2; Slicer = Region и ProductCategory, если полезен интерактивный обзор. Сортировать по убыванию Sum of NetRevenue. Показывать значения как валюту или целые количества, не смешивая форматы.
Рассчитывайте RefundRate вне сводной таблицы как сумму возвратов строки, делённую на сумму валовой выручки, либо мерой Data Model; никогда не используйте Average для долей возврата строк. До обновления направляйте пустой Region в метку Review через вспомогательный столбец.
Проверка: валовая выручка, возвраты, чистая выручка, количество и число строк отфильтрованного источника Q2 должны совпадать с общими итогами сводной таблицы; уникальное число OrderID должно совпадать с подсчётом UNIQUE/FILTER. Вручную выберите одно сочетание категории и региона, рассчитайте его валовую выручку, возвраты и чистую выручку через SUMIFS и сравните. Высокая доля возвратов — диагностический флаг, а не доказательство того, что возвраты вызваны категорией или регионом.
ChatGPT
