So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
In diesem Tutorial gehen wir auf einige Beispiele für Zeitintelligenzberechnungen unter Verwendung einer Kombination von DAX-Funktionen ein.
Diese Art der Berechnung ist nützlich, wenn Sie Ihre Geschäftsdaten über einen bestimmten Zeitraum vergleichen möchten. Sie können dies nach Tagen, Monaten, Quartalen oder Jahren tun.
Abgesehen von der CALCULATE- Funktion kann die Verwendung anderer DAX-Funktionen bei der Erstellung großartiger zeitbezogener Analysen sehr hilfreich sein.
Ich stelle Ihnen einige der gängigsten vor , die für diese Art von Berechnung verwendet werden.
Inhaltsverzeichnis
Verwendung von Time Intelligence DAX-Funktionen
In diesem Beispiel zeige ich Ihnen, wie Sie eine neue Kennzahl erstellen, um die aktuellen Verkäufe mit denen des letzten Jahres zu vergleichen. Konkret vergleichen wir die Umsätze eines bestimmten Tages aus dem Vorjahr und dem aktuellen Jahr.
Nennen wir diese Kennzahl Sales LY und beginnen wir mit der CALCULATE- Funktion. Die -Funktion kann den Kontext jeder Berechnung ändern.
Als nächstes müssen wir einen Ausdruck eingeben, in diesem Fall den Gesamtumsatz . Da wir den Kontext ändern müssen, um die Verkäufe zu vergleichen, verwenden wir die Funktion . Diese Funktion gibt eine Reihe von Datumsangaben in der aktuellen Auswahl aus dem Vorjahr zurück.
Zuletzt müssen wir auf die Spalte „Datum“ aus der Datumstabelle verweisen .
In der Tabelle sehen wir bereits die aktuellen Umsatzdaten aus der Spalte Gesamtumsatz . Wenn wir die Kennzahl „Sales LY“ zur Anwendung bringen, können wir den Gesamtumsatz des letzten Jahres sehen. Die Sales LY- Tabelle berechnet weiterhin den Gesamtumsatz, der Datumskontext wird jedoch auf das Vorjahr geändert.
Am 13. Oktober 2018 betrug der Gesamtumsatz beispielsweise 153.058,20 $ .
Wenn wir die Sales LY -Daten für den 13. Oktober 2019 überprüfen, werden wir feststellen, dass sie ebenfalls 153.058 US-Dollar betragen . 20 .
Mit Hilfe der CALCULATE- Funktion ändert die Formel den Ausgangskontext, um auf die Verkäufe vom 13. Oktober 2018 zurückzublicken. Dies ist ein einfaches Beispiel für eine Time-Intelligence-DAX-Berechnung .
Erstellen einer neuen Kennzahlgruppe
Wenn wir uns unsere Gruppe „Schlüsselkennzahlen“ im Modell ansehen , werden Sie feststellen, dass sich unsere Kennzahlen zu häufen beginnen. Da wir in eine neue Berechnung verzweigen, ist es am besten, eine neue Kennzahlgruppe zu erstellen. Auf diese Weise können wir unser LuckyTemplates optimieren und bereinigen.
Klicken Sie dazu auf das Menüband „Startseite“ und dann auf „Daten eingeben“ .
Da es sich bei den Kennzahlen um Zeitintelligenzberechnungen handelt, können wir die neue Kennzahlengruppe als Zeitvergleich bezeichnen . Klicken Sie nach dem Umbenennen auf „Laden“ .
Dann können wir nun die zugehörigen in die neue Tabelle verschieben.
Außerdem können wir die Umsatz-LY- Kennzahl als Hauptkennzahl festlegen. Klicken Sie dazu auf das Menüband „Modellierung“ und dann auf „Starttabelle“ . Von hier aus können wir die Standard-Home-Tabelle von Key Measures in Time Compare ändern .
Wir können sehen, dass die Kennzahl „Sales LY“ jetzt in der Kennzahlgruppe „Zeitvergleich“ platziert ist.
Darüber hinaus müssen wir sicherstellen, dass die Zeitvergleichstabelle in der Nähe der Tabelle mit den Schlüsselmaßen platziert wird .
Dies ist der ideale Aufbau des Datenmodells, da die beiden zusätzlichen Tabellen nur organisatorischen Zwecken dienen. Sie sind nicht Teil der Hauptmodellstruktur für Datenbeziehungen.
Verwendung von Advanced Time Intelligence DAX-Funktionen
Wir haben jetzt die Daten „Gesamtumsatz“ und „Umsatz LY“ in unserer Tabelle. Mit diesen Kernkennzahlen und anderen DAX-Funktionen können wir zu erweiterten Time-Intelligence-Berechnungen übergehen.
In diesem Beispiel berechnen wir die Umsatzdifferenz von Jahr zu Jahr . In der Formel müssen wir lediglich die Differenz zwischen Gesamtumsatz und Umsatz LY ermitteln.
Um die Ergebnisse zu sehen, müssen wir nur die Umsatzdifferenz heranziehen. YoY- Maß in die Tabelle eintragen. Wir können diese Tabelle auch in eine solche Visualisierung umwandeln.
Dies sind nur einfache Visualisierungen. Wenn wir jedoch Slicer für Monate oder Wochen hinzufügen, sieht die Visualisierung interessanter aus.
In diesem anderen Beispiel zeige ich Ihnen eine andere Zeitintelligenzberechnung mit einer anderen DAX-Funktion. Dieses Mal verwenden wir die Funktion , um den Umsatz im letzten Jahr zu berechnen .
Mit der Originalformel müssen wir lediglich SAMEPERIODLASTYEAR in DATEADD ändern . Geben Sie nach dem Verweisen auf die Datumstabelle -1 als Intervallnummer ein.
Die DATEADD- Funktion ist sehr flexibel, da wir nach Tag, Monat, Quartal oder Jahr suchen können.
Da wir nach Jahr gehen, berechnet die Formel den Gesamtumsatz des Vorjahres. Offensichtlich werden die Ergebnisse die gleichen sein wie zuvor, da wir lediglich eine andere Formel verwendet haben.
Zum Schluss können wir einfach die vorhandene Kennzahl kopieren und einfügen und einfach den Namen ändern. Zum Beispiel von „Umsatz LY“ zu „Gewinn LY“ . Anstelle von „Total Sales“ verweisen wir auf die Kennzahl „Total Profits“ .
Daran können wir die Gewinne des letzten Jahres ablesen.
Von hier aus können wir zu weiteren Analysen übergehen, beispielsweise zum Gewinn des laufenden Jahres. Wir können sogar die prozentuale Differenz von Jahr zu Jahr berechnen.
Der Schlüssel zu einer großartigen Zeitintelligenzberechnung liegt in der Verwendung einer Kombination von DAX-Funktionen.
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Abschluss
Diese Beispiele für Zeitintelligenz mögen einfach sein, aber sie sind eine großartige Anwendung all der Dinge, die wir bisher besprochen haben. Wir haben die Konzepte des Anfangskontexts, der Iterationsfunktionen, der Aggregationsfunktionen, der Kennzahlverzweigung und der CALCULATE- Funktion angewendet.
Ich hoffe, Sie haben viele Techniken und DAX-Funktionen gelernt. Es wäre großartig, wenn Sie sie so schnell wie möglich auf Ihre Berichte anwenden könnten.
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