استخدام IsAfterToday لسيناريوهات LuckyTemplates Time Intelligence

سأوضح لك كيفية استخدام IsAfterToday في جداول التواريخ الممتدة لسيناريوهات معلومات الوقت في LuckyTemplates.

عندما يتعلق الأمر بوظائف DAX والأدوات الأخرى ، فأنا أسند إليهم وظائف أو شخصيات معينة في رأسي حتى أتمكن من تذكر ما يفعلونه بسهولة. على سبيل المثال ، أرى كوحدة تحكم في الحركة الجوية. أفكر في باعتباره حارسًا في النادي يقرر من يدخل ومن لا يدخل.

أما بالنسبة لـ IsAfterToday ، فأنا أراها على أنها Terminator التي تمسح بياناتي وجداولي ومرئياتي لإخراج كل ما لا أحتاجه. يمكنك مشاهدة الفيديو الكامل لهذا البرنامج التعليمي في أسفل هذه المدونة.

جدول المحتويات

• الوصول إلى IsAfterToday من خلال جدول التاريخ الموسع
• إنهاء الإجماليات التراكمية
• تقسيم البيانات الحالية وبيانات التنبؤ
• خاتمة

الوصول إلى IsAfterToday من خلال جدول التاريخ الموسع

للوصول إلى IsAfterToday ، أحتاج إلى استخدام جدول تاريخ ممتد . ذلك لأن IsAfterToday ليس في الواقع دالة DAX ؛ إنه جزء من الجدول نفسه.

إذا انتقلت إلى عرض بيانات الجدول ، فسيبدو عمود IsAfterToday على هذا النحو.

المنطق وراء IsAfterToday بسيط. إذا صادف التاريخ بعد اليوم ، فهو TRUE. إذا كان قبل اليوم ، فهذا خطأ.

لتوضيح ما يمكن أن تفعله IsAfterToday بشكل أكبر ، سأمر في حالتين من حالات الاستخدام التي تعرض مدى ملاءمتها تمامًا في سيناريوهات معلومات الوقت في LuckyTemplates.

إنهاء الإجماليات التراكمية

تتعلق حالة الاستخدام الأولى بإنهاء المجاميع التراكمية . إنها حالة يتم طرحها غالبًا في منتدى LuckyTemplates.

في هذا المثال ، سأوضح لك كيف أن استخدام مقياس DAX سيتطلب حوالي 38 سطرًا ، ولكن كيف يمكن أن يؤدي استخدام IsAfterToday إلى القيام بالمهمة بنقرتين فقط دون استخدام DAX.

تتضمن هذه الحالة بنية أساسية.

لدي الربع والسنة ، إجمالي المبيعات والمبيعات التراكمية.

يمتد إجمالي المبيعات من 2018 حتى الوقت الحاضر ، ثم يستمر مع بعض البيانات المتوقعة حتى نهاية عام 2020.

أما بالنسبة للمبيعات التراكمية ، فهي مجرد نمط المبيعات التراكمي الأساسي مع تطبيق في التواريخ.

يوضح لي التصور أن هناك مشكلة في مكان ما لأن البيانات تصبح مشكوك فيها بعد انقطاع إجمالي المبيعات .

بالنظر إلى الجدول السابق ، لا توجد بيانات لعام 2021.

لذا في الرسم البياني ، الرقم الأخير يتكرر مرارًا وتكرارًا حتى نهاية عام 2021.

إذن كيف يمكننا تنظيف إجمالي المبيعات والمبيعات التراكمية؟

أولاً ، سأستخدم نهج DAX. سأبدأ بإسقاط هذا العمود للمبيعات التراكمية البديلة في الجدول.

هذا ما يبدو عليه مقياس المبيعات التراكمية البديلة .

يعرض أيضًا عامل الذي يوضح ما إذا كانت IsAfterToday هي ، فسيتم تعيين لها. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فسيتم تعيين قيمة المبيعات التراكمية لها.

لذا ، إذا عدت إلى الجدول وتحققت ، فسيظهر ذلك أنه يُرجع القيمة الصحيحة صفًا بعد صف.

لكن المشكلة تكمن في المجموع.

يعرض المجموع 73 مليونًا عندما يجب أن يظهر آخر قيمة ، وهي 59 مليونًا.

لذلك ، سأقوم بإسقاط إجمالي Alt2 التراكمي في الجدول لتوضيح الشكل الذي يجب أن تبدو عليه البيانات الصحيحة.

الآن ، سأوضح لك الفرق بين عمود المبيعات التراكمية البديلة والمبيعات التراكمية Alt2 .

إليك نفس مقياس المبيعات التراكمي .

ثم هذا هو DAXFilter حيث يتم تطبيق IsAfterToday .

في المقياس الذي استخدمته سابقًا ، لم يأت شيء بعد ذلك. هذا هو السبب في أن القيم كانت صحيحة لكل صف ، ولكن لا توجد طريقة يمكن من خلالها للحساب معرفة ما إذا كان قد وصل إلى الصف الأخير أم لا.

في هذه الحالة ، هناك هيكل جديد تمامًا يقوم بذلك.

هناك وظيفة يتم تطبيقها بحيث إذا وصلت إلى الصف الإجمالي ، أقوم تلقائيًا بفرض إجمالي المبيعات التراكمية حتى تلك النقطة.

هذا هو النهج الذي يطبقه الكثير من مستخدمي LuckyTemplates ، غالبًا لأنه يعمل بالفعل. ولكن مرة أخرى ، فهذا يعني أيضًا الاضطرار إلى كتابة أكثر من 30 سطرًا من DAX.

هذه المرة ، سأوضح لك كيفية القيام بذلك ببضع نقرات.

ما عليك سوى النقر فوق هذا السهم الصغير هنا لإظهار عوامل التصفية.

هذا ما سيبدو عليه الحال بمجرد ظهور المرشحات.

ثم ضمن الحقول ، سأبحث عن IsAfterToday .

سأقوم بسحب وإسقاط ذلك في المرشحات الخاصة بي.

بعد ذلك ، ضمن مرشح IsAfterToday هذا ، سأضع علامة False ، مما يعني أنني أشير إلى اليوم أو الأيام السابقة.

انظر كيف ينظف ذلك الأشياء. جميع القيم في الأماكن الصحيحة الآن. المجاميع صحيحة أيضًا.

يمكن قول الشيء نفسه عن التصور وتقطيع الشرائح.

من الواضح أن هذا الأسلوب أكثر كفاءة من مجرد استخدام نهج DAX.

تقسيم البيانات الحالية وبيانات التنبؤ

سأعمل الآن على حالة الاستخدام الثانية ، والتي تتضمن أخذ حقل إجمالي المبيعات وتقسيم البيانات إلى البيانات الحالية وبيانات التنبؤ باستخدام IsAfterToday .

أريد أيضًا أن أجعله ديناميكيًا بحيث أنه بمرور الوقت يضع المزيد من البيانات في البيانات الفعلية وأقل في التنبؤ حتى يصل إلى نهاية فترة التنبؤ ويصبح كل شيء فعليًا.

لا يزال لدي إجمالي المبيعات من المثال الأخير. كما ذكرنا سابقًا ، يحتوي على بيانات من الماضي والحاضر ، بالإضافة إلى بيانات نهاية العام. لذلك فهو مزيج من البيانات الفعلية وبيانات التنبؤ.

لدي أيضًا مقياس المبيعات التراكمي الأساسي الخاص بي بالإضافة إلى صورة المبيعات التراكمية .

ودعنا نقول أن ما أردنا القيام به هو أن نأخذ ونحلل بالفعل إجمالي المبيعات في مرئياتنا إلى فعلية ومتوقعة.

لذلك ، بالنسبة للمبيعات الفعلية ، هذا ما سيبدو عليه مقياس DAX.

بشكل أساسي ، ينص هذا على أنه إذا كان التاريخ يعرض FALSE IsAfterToday ، فيجب استخدام القيمة الفعلية التراكمية . إذا لم يكن الأمر كذلك ، فيجب إرجاع فارغ .

سأقوم الآن باتخاذ الإجراء لمبيعات التوقعات التراكمية وإضافتها ضمن قيمي أيضًا.

ومع ذلك ، انظر إلى DAX ، فإنه يعرض لـ IsAfterToday لإرجاع قيم التنبؤ.

ضمن مجموعة المرئيات ، سأزيل المبيعات التراكمية .

بعد ذلك ، سأقوم بإسقاط المبيعات الفعلية التراكمية ومبيعات التوقعات التراكمية هناك بدلاً من ذلك.

الآن ، يُظهر التمثيل المرئي المبيعات الفعلية التراكمية ومبيعات التنبؤ التراكمية متحللة بوضوح في التصور.

قم بإنشاء جدول تاريخ شامل في LuckyTemplates
التنبؤ السريع حقًا في LuckyTemplates: قارن الأداء مقابل التوقعات التراكمية W / DAX
تطبيع البيانات في LuckyTemplates لنتائج أيام مختلفة

خاتمة

هذه مجرد حالتين مفيدتين حيث يثبت IsAfterToday أنه مفيد. أنا أشجعك على النقر فوقها وتجربتها لاكتشاف المزيد من الطرق لاستخدامها في مشاكل ذكاء وقت LuckyTemplates.

كانت هذه أيضًا طريقة جيدة لإظهار أنه على الرغم من أن DAX قوي حقًا ، إلا أن هناك أيضًا حالات تحتاج فيها إلى بديل أسرع. يتعلق الأمر كله بإتقان إيجابيات وسلبيات استخدام DAX في أي موقف معين بحيث يمكنك دائمًا اختيار الأسلوب الذي تريد تطبيقه.

أتمنى لك كل خير،