Probleme mit der Datengranularität in LuckyTemplates

Für den heutigen Blogbeitrag werde ich eine Lösung finden, die Probleme mit der Datengranularität angeht. Bei LuckyTemplates sind wir davon überzeugt, dass man sich die Hände schmutzig machen sollte. Unsere fortlaufende Reihe „ ist darauf ausgerichtet, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Wir glauben nicht, dass es einen schnelleren Weg gibt, LuckyTemplates zu erlernen, als die Ärmel hochzukrempeln und loszulegen. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Für wurden wir gebeten, einige zusammengefasste Daten zu nehmen und mithilfe von Power Query eine tägliche Faktentabelle zu erstellen. Auf LuckyTemplates sind derzeit ziemlich viele Inhalte verfügbar, die etwas in dieser Richtung mit DAX abdecken. Für diejenigen unter Ihnen, die die Zertifizierung absolviert haben: Eines der Schlüsselmodule ist die Budgetanalyse. Eines der Dinge, die in diesem Modul besprochen wurden, war die Aufteilung des Budgets in tägliche Granularität, also schauen Sie sich das gerne an.

Inhaltsverzeichnis

• Beginnend mit dem Power Query-Editor
• Hinzufügen einer benutzerdefinierten Spalte
• Abschluss

Beginnend mit dem Power Query-Editor

Interessant war, dass die meisten Menschen bei ihren Lösungen den gleichen Ansatz verfolgten. In diesem Beitrag werde ich aufschlüsseln, wie ich es angegangen bin. Gehen wir zum Power-Query-Editor. Beginnend mit der zusammengefassten Ansicht habe ich zunächst sichergestellt, dass diese im Datumsformat und im Dezimalzahlenformat vorliegen.

Der erste Schritt bestand darin, die Anzahl der Tage zwischen dem Startdatum und dem Enddatum zu ermitteln. Dies wird mir helfen, die täglichen Werte zu erhalten, die ich für meine Spalten „Kosten “ , „Verbrauch “ und „Emission “ benötige .

Dafür gibt es in mehrere Möglichkeiten . So habe ich es gemacht.

Ich habe eine neue Spalte hinzugefügt und sie „Dauer“ genannt, dann habe ich Enddatum minus Startdatum hinzugefügt.

Die Ergebnisse sehen ziemlich gut aus. Wir haben die Spalte „Dauer“.

Als Nächstes müssen Sie eine Datumsspalte erstellen, sodass jedes Datum zwischen dem 10.01. und dem 30.11. in einer Spalte enthalten ist. Ich kann schnell eine Liste erstellen, indem ich daraus eine ganze Zahl mache.

Hinzufügen einer benutzerdefinierten Spalte

Jetzt müssen Sie nur noch eine benutzerdefinierte Spalte hinzufügen. Ich nenne diese Spalte „Datum“ und verwende geschweifte Klammern, um eine Liste vom Startdatum bis zum Enddatum zu erstellen.

Das Ergebnis hat mir diese Liste gegeben. Ich kann auf neue Zeilen erweitern oder die Werte extrahieren.

In diesem Fall entscheide ich mich für die Erweiterung auf neue Zeilen. Unsere Liste reicht jetzt vom 10.1. bis zum 30.11.

Ich kann diese beiden Spalten jetzt loswerden, da ich sie nicht mehr benötige.

Ich habe jetzt schöne, geordnete Spalten „ Datum“ , „Kosten“ , „Verbrauch “ und „Emission“ .

Ich muss eine weitere benutzerdefinierte Spalte erstellen und sie „Tägliche Kosten“ nennen, wobei die Kosten durch die Dauer geteilt werden.

Das Ergebnis sieht für mich richtig aus.

Ich muss dies für die anderen beiden Spalten noch einmal tun: Verbrauch und Emission. Dann muss ich alle Spalten entfernen, die ich nicht benötige.

Jetzt habe ich tägliche Kosten, täglichen Verbrauch und tägliche Emission. Ich kann diese Spalten sogar in „Kosten“, „Verbrauch“ und „Emission“ umbenennen. Ich habe diese einzelne Datumstabelle, die ich jetzt mit einer Datumstabelle verbinden und eine Standardzeitanalyse durchführen kann.

So wurde das Problem abgedeckt. Es gab jedoch einen besonderen Kommentar zu Melissas Eintrag, den ich hier ebenfalls hervorheben wollte.

Ich denke, dass dies ein entscheidender Punkt ist. Einige der Schritte, die ich hier behandelt habe, wurden mehrmals wiederholt. Sie könnten diese täglichen Berechnungen ganz einfach in einem Schritt zusammenfassen, wie Melissa es hier getan hat, und ich empfehle Ihnen dringend, auch ihre Arbeit zu überprüfen.

Abschluss

Ich hoffe, dass Sie mit dieser Technik experimentieren können, und ich hoffe, dass Sie sie für Ihre eigenen Berichte verwenden können. Durch die Behebung von Granularitätsproblemen in Ihren Daten können Sie mehr Datenpunkte erstellen und einen Drilldown zu den feineren Details Ihrer Berichte durchführen.

Haroon