Certaines méthodes de navigation de nœuds sont particulièrement adaptées aux hiérarchies contenant des données périodiques, surtout les hiérarchies temporelles. Le temps est structuré hiérarchiquement par nature (comme l'année, le trimestre, le mois) et les périodes sont récurrentes. Étant donné que les nœuds d'une hiérarchie temporelle sont évidents, tous les nœuds dans lesquels il manque des données peuvent être détectés automatiquement. L'une de ces méthodes de navigation est PreviousPeriod(). Elle fait référence au nœud précédent au même niveau de la hiérarchie. Lorsque vous utilisez cette méthode dans une expression et qu'il manque des données dans des nœuds, l'expression renvoie des valeurs vides pour ces nœuds.

La méthode PreviousPeriod() est illustrée ci-dessous.

Exemple

Remarque : L'expression de l'exemple suppose que des données « in-memory » sont utilisées.

L'histogramme montre les ventes pour une période de trois ans. Les chiffres des ventes fluctuent et il est difficile de distinguer où les creux se situent.

Pour mettre en évidence les mois plus creux par rapport au mois précédent, vous pouvez appliquer l'expression suivante sur l'axe des valeurs :

L'expression calcule les différences mois par mois. Si les chiffres des ventes ont diminué par rapport au mois précédent, les barres obtiennent des valeurs négatives. Il est désormais facile d'identifier, par exemple, que le creux le plus marqué s'est produit de septembre à octobre 2017.