متغيرات LuckyTemplates Dax ثابتة: ماذا يعني ذلك؟

متى سمعت شرحًا عن كيفية استخدام متغيرات LuckyTemplates DAX ، فربما تكون قد سمعت عبارة "المتغيرات هي ثوابت". يبدو الأمر بسيطًا ، لكن هناك قدرًا لا بأس به من الفروق الدقيقة والتعقيد في هذه الكلمات. في هذه المدونة ، سوف أطلعك على ما تعنيه هذه العبارة ، والآثار المترتبة على كيفية حساب مقاييسك. يعد فهم هذه المفاهيم ضروريًا لضمان أن تؤدي مقاييسك إلى النتائج المرجوة. يمكنك مشاهدة الفيديو الكامل لهذا البرنامج التعليمي أسفل هذه المدونة.

يمكن أن يكون المتغير داخل DAX أي تعبير DAX صالح بالفعل. يمكن أن تكون قيمة أو عملية حسابية أو مقياسًا أو متغيرًا يمثل جدولًا أو متغيرًا آخر أو مجموعة من هذه الأشياء.

هناك جزأين للمتغير. هناك تصريح حيث تقوم بتهيئة المتغير ؛ تعطيه اسمًا ثم قيمة. الآخر هو عبارة RETURN ، والتي تستدعي بعد ذلك واحدًا على الأقل من المتغيرات التي تعلنها. إنه ليس مثل الأقواس حيث تحتاج إلى أن يكون لديك عبارة RETURN واحدة لكل متغير ، ولكن يجب أن يكون لديك عبارة RETURN واحدة على الأقل إذا أعلنت أي متغيرات.

المفتاح هنا ، كما قلت من قبل ، المتغيرات ثابتة. ما يعنيه ذلك هو أنه بمجرد تعيين المتغيرات إلى قيمة ، لا يمكن تغيير هذه القيمة قبل عبارة RETURN .

جدول المحتويات

• تطبيق متغيرات LuckyTemplates DAX في القياسات
• استخدام متغيرات LuckyTemplates DAX داخل التكرارات
• خاتمة

تطبيق متغيرات LuckyTemplates DAX في القياسات

دعنا نلقي نظرة على مثال بسيط حيث لدي البلدان وإجمالي المبيعات. إن مقياس إجمالي المبيعات هو مجرد مقياس أساسي لدينا ، وهو المبيعات المباشرة داخل جدول المبيعات.

لنفترض أننا نريد الحصول على إجمالي المبيعات لعام 2020. في مجموعة البيانات هذه ، لدينا مبيعات لعام 2019 و 2000 و 2021. للحصول على المبيعات لعام 2020 ، يتعين علينا تطبيق شرط تصفية بسيط للغاية ، وهو . لذلك ، نقوم بتغيير سياق عامل التصفية الخاص بنا. لدينا مقياس إجمالي المبيعات لدينا ، ثم عامنا هو 2020.

إذا أسقطنا هذا المقياس في الجدول ، فسنحصل بالضبط على ما نتوقعه ، وهو الرقم الصحيح لعام 2020.

الآن إذا أردنا تطبيق المتغيرات على هذا ، فإليك نسخة منقحة قليلاً من المقياس السابق ، حيث قمت بإنشاء متغير يسمى TotSales ، وقمت فقط بتعيين ذلك مساويًا لمقياس إجمالي المبيعات الخاص بنا.

إذا فكرنا في الأمر من وجهة نظر الاستبدال الجبري ، إذا استبدلنا ما كان سابقًا مقياس إجمالي المبيعات هنا لـ TotSales ، والذي يساوي مقياس إجمالي المبيعات ، فستعتقد أنه قد يكون نفس الشيء وينتج نفس الشيء نتيجة. لكن إذا ألقينا نظرة ، وقمنا بإسقاط هذا المقياس في جدولنا ، فسنرى أنه لا ينتج نفس النتيجة.

يتم الإعلان عن المتغير TotSales ، والذي يحصل على قيمة إجمالي المبيعات. لنفترض أننا في صف مولدوفا ، وهذا المتغير يحصل على قيمة 2.35 مليون. الآن ، تذكر أن القيمة لا يمكن أن تتغير إلا بعد استدعاء عبارة RETURN. لذلك ، عندما نذهب إلى الأسفل لحساب القياس في متغير RESULT ، ما لدينا هو TotSales ، وهو ثابت عند 2.35 مليون.

وبعد ذلك ، نطبق سياق الفلتر الخاص بنا عليه ، التواريخ [السنة] تساوي 2020 ، لكن لا يهم لأن هذا الثابت لا يمكن أن يتغير. لذلك ، يمكننا القول أن التواريخ [السنة] تساوي 2019 و 2021 وما إلى ذلك ، ستظل نفس 2.35 مليون لأن TotSales الآن مقفلة بشكل ثابت حتى RETURN .

وعندما يعود ، ننتقل إلى الصف التالي ، ويختار المتغير قيمة هولندا (4.4 مليون). تكرر العملية نفسها ، وتثبت ذلك بشكل ثابت حتى عبارة RETURN. ما نحصل عليه هو بالضبط ما لدينا في مقياس إجمالي المبيعات ، وليس في المقياس الذي يتم ترشيحه حتى عام 2020.

وهكذا ، قد تعتقد أن هذا لا يبدو مفيدًا جدًا في الواقع. في هذا السياق ، ليس الأمر كذلك. هذا في الواقع خطأ شائع عندما يبدأ الناس في استخدام المتغيرات في البداية . يضعون المتغير في جزء التعبير الأول من عبارة CALCULATE. لن يعطي هذا عادةً النتيجة التي يبحثون عنها لأنه يثبت ذلك كقيمة ثابتة.

استخدام متغيرات LuckyTemplates DAX داخل التكرارات

تتألق المتغيرات حقًا عندما تضعها ضمن التكرارات. سوف أتحدث إليكم خلال هذه الحالة ، وهي قيمة سابقة. نحن نبحث عن تاريخ ، ثم قيمة سابقة تخضع لعدد من الشروط.

تذكر أن الطريقة التي اعتدت القيام بها قبل وصول المتغيرات إلى DAX كانت من خلال دالة تسمى . لكن الآن ، المتغيرات تعمل بشكل جيد في هذا السياق. مع المتغيرات ، يوصى بشدة بعدم استخدام وظيفة EARLIER هذه بعد الآن.

لنلقِ نظرة على مثال أكثر تعقيدًا ، حيث لدينا متغيرات في جزء المكرر بدلاً من جزء التعبير. يوجد أدناه في الواقع حالة من سؤال تم طرحه في حيث أراد العضو إلقاء نظرة على كل تاريخ ضمن نطاق ، ثم طرح التاريخ السابق الأول الذي لم يكن عطلة نهاية الأسبوع أو عطلة.

أريد أن أركز بشكل خاص يوم الثلاثاء 15 أكتوبر كمثال رئيسي. كانت النتيجة المرجوة النظر في ذلك التاريخ. كان يوم الاثنين هو يوم كولومبوس ، لذلك كان يوم عطلة ، ثم كانت الأيام التالية هي الأحد والسبت. وهكذا ، كان التاريخ الذي أردنا الحصول عليه هو 11 أكتوبر ، وهو يوم الجمعة.

إذا ألقيت نظرة على عمود اليوم السابق / لا توجد عطلة نهاية الأسبوع / لا يوجد عطلة لذلك ، فإن يوم الثلاثاء كان الحادي عشر. نفس الشيء ينطبق على أيام الاثنين والأحد والسبت. هذا ما نريد الحصول عليه كنتيجة.

بجانب الجدول أعلاه هو المقياس الذي استخدمناه لسيناريو الحالة هذا. لقد أعلنا عن متغير تم تحديده بالتاريخ ( VAR SelDate ) ، وكان ذلك مجرد من التاريخ. سوف تلتقط 15 أكتوبر في المتغير الخاص بنا ثم تبقى ثابتة حتى بيان RETURN.

بعد ذلك ، نقوم بتقييم مؤشر DAX من الخارج إلى الداخل. إذا نظرنا إلى حالة الفلتر ، فإننا نزيل عوامل التصفية في التواريخ ، ثم نقوم بتعيين سلسلة من عوامل التصفية الإضافية. إنه يأخذ ذلك التاريخ المحدد الثابت ، 15 أكتوبر ، وهو يقول ، أعطني كل التواريخ السابقة لذلك. وبعد ذلك ، تأكد من أن أيًا من هذه التواريخ ليس يوم سبت أو أحد أو يوم عطلة. بعد ذلك ، يستغرق للتواريخ التي تمت تصفيتها.

يمكنك أن ترى هنا أن تحديد البيانات بشكل ثابت هو نوع من الرهان على الأرض التي يتم على أساسها تقييم جميع التواريخ الأخرى إما قبلها أو بعدها.

لقد حصلنا على التاريخ المحدد ، ثم نقوم بتصفية كل شيء قبل ذلك. نحن نأخذ الحد الأقصى من الجدول المفلتر. وهكذا ، فإن ما نحصل عليه هو الحد الأقصى في الخامس عشر عندما نستبعد كل تلك الشروط الأخرى هو يوم الجمعة الحادي عشر. ثم ، إذا انتقلنا إلى بيان RETURN ، فسيبدأ من جديد في اليوم التالي ، السادس عشر. إنه يستمر في التكرار خلال الجدول حتى يصل إلى نهاية البيانات.

كما ترى في هذه الحالة ، عندما نضع المتغيرات في جزء المكرر بدلاً من جزء التعبير ، فإنه يعمل تمامًا كما خططنا. يستفيد من حقيقة أن المتغيرات ثوابت.

استخدام المتغيرات في LuckyTemplates - مثال مفصل
عن كيفية العمل من خلال صيغ DAX الشاملة في LuckyTemplates - تتضمن تلميحات التنسيق
متغيرات DAX والتعليقات لتبسيط الصيغ

خاتمة

في هذه المدونة ، لقد أوضحت لك كيفية تطبيق متغيرات LuckyTemplates DAX في مقياس وكيف يعمل عند وضع المتغيرات في جزء المكرر من أحد المقاييس.

آمل أن تشرح هذه الأمثلة عبارة "المتغيرات ثابتة" ، مما يمنحك نظرة ثاقبة ربما لماذا تبدو مقاييسك فعالة وأحيانًا لا تعمل. آمل أن يوفر لك هذا بعض الفهم العام لما يعنيه هذا المفهوم المهم.

أتمنى لك كل خير!