我有以下的客户数据集，他们都开过车，每一行都代表一次旅行。
| 委托方|年份和周数| Year&weeknum |
| --|--| ------------ |
| 一个|202301| 202301 |
| 一个|202301| 202301 |
| 3个|202301| 202301 |
| 一个|202302| 202302 |
| 二个|202302| 202302 |
| 一个|202303| 202303 |
| 二个|202303| 202303 |
| 一个|202304| 202304 |
| 二个|202304| 202304 |
| 一个|202305| 202305 |
| 二个|202305| 202305 |
| ......这是什么？|......这是什么？| ... |
我想创建一个额外的列，用于计算过去4周内驾驶过的客户数量。例如，在这个数据集中，第8和第9行的数字将是1，因为只有客户1在202304周和202304之前的3周驾驶过。
对于行10和11，这个数字将是2，因为客户端1和2都在203505周和203505之前的三周中驾驶过。
该数据集包含500多行，日期为过去12个月左右。
我试过IF / MATCH / FREQUENCY公式和组合，但无法得到正确的答案。如果有人知道怎么做就好了。
谢谢你，谢谢
1条答案
按热度按时间brccelvz1#
就像我在评论部分提到的，如果你知道日期，那么就保存额外的麻烦，使用这些有价值的数据：
的数据
D2中的公式：字符串
这里的想法是计算所有日期的所有开始工作日（变量“x”），并在我们的进一步计算中使用它。我能给予的最短版本是，我根据“x”变量减去21天，计算了每行有一次骑行的唯一客户端的数量。这应该可以跳过年底。