LuckyTemplates-Tipp: So vergleichen Sie die ersten N Werktage

erstellt habe . Die Frage befasste sich mit einem nützlichen Muster im Hinblick auf die Betrachtung der ersten N Geschäftstage oder der ersten N abrechenbaren Tage eines bestimmten Monats im Vergleich zum gleichen Zeitraum im Vormonat. Das vollständige Video dieses Tutorials können Sie unten in diesem Blog ansehen.

TJ Henneman wollte die ersten 5 abrechenbaren Tage des aktuellen Monats mit den ersten 5 abrechenbaren Tagen des Vormonats vergleichen und dann Tag 10, Tag 15 und Tag 20. Beachten Sie, dass er nur die abrechenbaren Tage betrachten möchte. Wochenenden und Feiertage sind also hiervon ausgenommen. nachlesen .

Ich denke, dass es hier eine wirklich interessante Power-Query-Lösung gibt. Ich habe bei diesem Problem auch mit einer interessanten DAX-Lösung gearbeitet. Letzteres werde ich in einem anderen Tutorial besprechen.

Ich möchte Sie auch durch eine aktuelle Berichterstellungstechnik führen, die ich für LuckyTemplates Challenge Nr. 16 verwendet habe. Ich habe einen scrollenden KPI- Indikator verwendet , der für dieses spezielle Problem wirklich gut funktioniert.

Aber für diesen LuckyTemplates-Tipp gehe ich auf die Power-Query-Lösung ein. Lassen Sie uns in LuckyTemplates eintauchen und einen Blick auf unsere Daten werfen. In diesem Fall habe ich die Daten mit dem Übungsdatensatz-Tool simuliert, das wir bei LuckyTemplates zusammengestellt haben und das Sie kostenlos verwenden können. Dies eignet sich hervorragend zum Zusammenstellen eines grundlegenden Star-Schema-Datensatzes und zum Testen von Lösungen.

Inhaltsverzeichnis

• Unser Datenmodell
• Erstellen einer doppelten Tabelle
• Zusammenführen der Datumstabelle
• Erstellen einer benutzerdefinierten Spalte
• Erstellen eines Was-wäre-wenn-Parameters
• Erstellen einer Kennzahl für die Anzahl der Geschäftstage
• Abschluss

Unser Datenmodell

Unser Datenmodell verwendet unsere erweiterte Datumstabelle sowie eine Reihe von Dimensionstabellen. Wir haben auch eine Verkaufstabelle mit Teildaten für drei Jahre im ersten Jahr, vollständigen Daten im zweiten Jahr und Teildaten im dritten Jahr. Schließlich haben wir auch eine Maßtabelle .

Ich habe diesen Datensatz auch leicht geändert. Ich habe eine Feiertagstabelle eingefügt und sie mit der erweiterten Datumstabelle verknüpft , damit sie die Feiertage, die wir in dieser Analyse entfernen werden, richtig berechnen kann. Wenn Sie nicht sicher sind, wie das geht, schauen Sie sich dieses Tutorial an .

Dann habe ich den ersten Teilmonat im Datensatz herausgefiltert, da dieser Monat nur wenige Tage an Daten enthielt und nicht über die Geschäftstage verfügte, die wir benötigen. Beachten Sie, dass wir mit dem ersten vollen Monat beginnen; aber ansonsten wird dies Ihr Standarddatensatz sein. Kommen wir also zur Power-Abfrage und beginnen mit der Arbeit an diesem LuckyTemplates-Tipp.

Wenn wir uns unsere Daten ansehen, können Sie sehen, dass wir an einem bestimmten Tag unterschiedliche Bestellungen haben. Ziel ist es, alles zu nummerieren, was mit dem 1. April als unserem ersten Werktag, dem 2. April als unserem zweiten Werktag, dem 3. April als unserem dritten Werktag usw. beginnt. Wir nummerieren dies von 1 bis N Werktage für jeden Monat, wobei wir die Wochenenden und Feiertage herausrechnen.

Erstellen einer doppelten Tabelle

Zu Beginn müssen wir ein Duplikat dieser Tabelle erstellen, damit wir sie zum Gesamtumsatz zusammenfassen und auf die individuelle Beobachtungsebene übertragen können. Wir werden diese Duplikattabelle „Sales Aggregated“ nennen .

Sie haben vielleicht bemerkt, dass wir die Sales-Tabelle dupliziert haben , anstatt nur darauf zu verweisen. In diesem Fall werden wir diese Tabelle mit der ursprünglichen Sales-Tabelle verknüpfen. Wenn wir darauf verweisen, wird es Probleme geben, wenn wir die beiden verbinden.

Als erstes müssen Sie „ Gruppieren nach“ in der Spalte „OrderDate“ verwenden . Klicken Sie auf die Schaltfläche „Erweitert“ , da wir dadurch ein vollständiges Bild davon erhalten, was wir hier tun. Wir geben „Total Day Sales“ als neuen Spaltennamen ein und es handelt sich um die Summe unserer Zeilensumme.

Jetzt haben wir jedes Datum (erste Spalte) und den Gesamtumsatz für diesen Tag (zweite Spalte).

Zusammenführen der Datumstabelle

Der nächste Schritt in diesem LuckyTemplates-Tipp besteht darin, dies mit unserer Datumstabelle zusammenzuführen, um herauszufinden, welche dieser Tage Geschäftstage sind und welche nicht. Wir können erneut gruppieren , diese aufteilen und entsprechend nummerieren.

Wir werden unsere Dates-Tabelle zusammenführen und OrderDate mit Date verknüpfen . Im unteren Teil können wir sehen, dass die Auswahl mit jeder Zeile der Tabelle übereinstimmt, wie sie sollte.

Das Feld, das uns hauptsächlich interessiert, ist IsBusinessDay .

Dies ist das primäre Feld, nach dem wir gruppieren und dann die Felder „Month & Year“ und „MonthnYear“ verwenden.

Wir müssen auch DayofWeekName überprüfen, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Tage herausfiltern.

Sobald wir auf die Schaltfläche „OK“ klicken , erhalten wir genau das, was wir brauchen.

Außerdem müssen wir darauf achten, dass unser Bestelldatum aufsteigend sortiert ist.

Dann gehen wir zurück und erstellen eine zweite Group By .

Dieses Mal klicken wir auf die Schaltfläche „Erweitert“ , gruppieren nach Monat und Jahr und fügen dann eine zweite Gruppierung hinzu.

Die zweite Gruppierung gilt für „IsBusinessDay“ , damit wir diejenigen nummerieren können, bei denen es sich um Werktage handelt.

Dann erstellen wir eine AllRows-Funktion , damit sie nicht aggregiert wird und wir zur ursprünglichen Granularitätsebene zurückkehren können.

Dadurch sollten wir verschachtelte Tabellen erhalten, in denen wir für jeden Monat eine Tabelle für wahr und eine Tabelle für falsch sehen können.

Erstellen einer benutzerdefinierten Spalte

Als Nächstes müssen wir eine benutzerdefinierte Spalte erstellen , um die Anzahl hinzuzufügen, die wir für die Werktage benötigen.

Wir werden eine Funktion namens Table.AddIndexColumn verwenden , die auf der AllRows-Tabelle operiert , und wir nennen sie Day Index . Wir möchten, dass der Index bei 1 beginnt und sich mit jedem neuen Geschäftstag um 1 erhöht.

Dann können wir die ersten drei Spalten entfernen und unsere vierte benutzerdefinierte Spalte erweitern.

Wenn wir uns das Ergebnis ansehen, erhalten wir den Tagesindex, der die Werktage zählt (wahr) und dann die Tage zählt, die in jedem Monat Wochenenden und Feiertage sind (falsch). Als nächstes müssen wir überprüfen, ob diese den richtigen Feldtyp haben.

Kehren wir zu unserer Verkaufstabelle zurück. Wir führen die soeben erstellte Aggregate-Tabelle mit unserer Sales-Tabelle zusammen.

Wir werden diese am OrderDate zusammenführen . Unten sehen Sie, dass alle Zeilen aus der ersten Tabelle übereinstimmen.

Wenn wir die Spalte „Sales Agg“ erweitern, wählen Sie die neuen Felder aus, die wir gerade hinzugefügt haben: die Spalten „ Month & Year“ , „DayOfWeekName“ , „ MonthnYear“ , „IsBusinessDay “ und „DayIndex “.

Bereinigen wir auch unsere Daten, bevor wir auf „Schließen & Übernehmen“ klicken . Verschieben wir die Tabelle „Sales Agg“ in unseren Abschnitt „Datenvorbereitung“ und entladen Sie diese Tabelle dann, da wir sie im Datenmodell nicht benötigen. Klicken Sie dann auf Schließen und Übernehmen .

Unsere Vorbereitungsarbeiten für die Energieabfrage sind nun abgeschlossen.

Erstellen eines Was-wäre-wenn-Parameters

Denken Sie daran, dass wir in der ursprünglichen Aufgabe die Anzahl der Tage, die wir betrachten, von 5 auf 10 und von 15 auf 20 variieren wollen. Ich denke, der beste Weg, dies zu erreichen, ist ein neuer Was-wäre-wenn-Parameter .

Wir nennen den Was-wäre-wenn-Parameter First N Business Days und sein Datentyp ist eine ganze Zahl. Das Minimum ist auf eine Schrittweite von 1 und das Maximum auf 20 festgelegt. Dann verwenden wir standardmäßig 5, was den ersten Wert darstellt, den der Benutzer wollte.

Wir haben jetzt einen Slicer, der automatisch das Erntemaß erstellt, um den Slicer-Wert zu erfassen.

Lassen Sie uns eine Tabelle mit unseren Ergebnissen erstellen. Fügen wir unsere Dimension „Monat und Jahr“ in die Leinwand ein und sortieren sie dann nach Monat und Jahr .

Sobald wir dieses Feld richtig sortiert haben, können wir einfach die Kennzahl „Gesamtumsatz“ löschen und erweitern.

Erstellen einer Kennzahl für die Anzahl der Geschäftstage

Wir müssen eine weitere Kennzahl erstellen, die sich den Wert des Schiebereglerparameters ansieht und nur die Anzahl der Werktage berechnet.

Wir nennen diese neue Kennzahl „Total Sales N Bus Days“ . Wir beginnen mit der -Funktion, da wir definitiv den Kontext ändern, und mit unserer Gesamtumsatzkennzahl. Wir werden dies mit unserer Sales-Tabelle filtern.

Der nächste Schritt besteht darin, die Bedingungen zu schreiben, die wir für den Schieberegler berücksichtigen möchten. Wir haben unseren Verkaufstagindex, den wir in Power Query erstellt haben, und wir möchten, dass dieser kleiner oder gleich dem Wert „Erste N Geschäftstage“ ist, der der geerntete Wert des Slicers ist.

Wenn der Schieberegler beispielsweise auf 5 steht, möchten wir alle Tage der Tabelle „Umsätze“, an denen der Tagesindex kleiner oder gleich 5 ist.

Und dann wollen wir die arbeitsfreien Tage herausnehmen. Wir verweisen auf die Date-Tabelle und verwenden das Feld IsBusinessDay. Wir betrachten nur das Ergebnis, das WAHR ist.

Bringen Sie abschließend den Kontext für Monat und Jahr zurück und schließen Sie die Kennzahl. An diesem Punkt sollten wir startklar sein.

Lassen Sie uns die neue Kennzahl in unsere Tabelle einfügen.

Wir können den Slider-Slicer bis zur 10-Tage-Marke bewegen und die Tabelle wird dynamisch an der 10-Tage-Marke berechnen.

Abschluss

In diesem LuckyTemplates-Tipp haben wir darüber gesprochen, wie man mit einer Power Query-Lösung dynamisch einen Vergleich vergleichbarer Daten durchführt. Wir können dies in ein Balkendiagramm oder ein Liniendiagramm übertragen.

In einigen unserer kommenden Tutorials werfen wir einen Blick auf die DAX-Lösung und implementieren die Visualisierung des KPI-Scrollers.

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