Quatre erreurs fréquentes :

1. La dernière période incomplète. Comparer les ventes du mois courant à celles du mois dernier alors que le mois courant n'est pas fini fait chuter artificiellement l'évolution. On compare alors « à date » (du 1er au même jour) ou on exclut le mois en cours.

2. La table de dates trop courte. Si la table s'arrête au 31 décembre de l'an dernier mais que les faits vont jusqu'à aujourd'hui, les dates récentes n'ont pas de ligne dans la table de dates : elles tombent en « (Vide) » et disparaissent des calculs temporels.

3. Le mauvais rôle de date. Une mesure d'intelligence temporelle suit la relation active vers la table de dates. Si c'est « Date de commande » et qu'on voulait raisonner sur « Date de livraison », les chiffres sont décalés. Il faut activer l'autre relation dans la mesure.

4. Filtrer sur une colonne de date qui n'est pas celle de la table de dates. Mettre Ventes[Date de commande] (la date brute des faits) sur un axe court-circuite l'intelligence temporelle : elle a besoin des colonnes de la table de dates.

À retenir

• Mois en cours incomplet → comparaison « à date » ou exclusion du mois courant.
• Table de dates plus courte que les faits → dates récentes non calculées.
• Bien choisir le rôle de date (relation active) ; utiliser les colonnes de la table de dates, pas la date brute.

À vous de jouer : la table de dates s'arrête au 31 décembre 2025 mais les ventes vont jusqu'en avril 2026. Que deviennent les ventes de 2026 dans un cumul annuel basé sur la table de dates ?