Verwenden von IsAfterToday für LuckyTemplates-Zeitintelligenzszenarien

Ich zeige Ihnen, wie Sie IsAfterToday in erweiterten Datumstabellen für LuckyTemplates-Zeitintelligenzszenarien verwenden.

Wenn es um DAX-Funktionen und andere Tools geht, weise ich ihnen in meinem Kopf bestimmte Aufgaben oder Personas zu, damit ich mich leicht daran erinnern kann, was sie tun. Ich sehe zum Beispiel als Fluglotse. Für mich ist ein Türsteher in einem Club, der darüber entscheidet, wer reinkommt und wer nicht.

Was IsAfterToday betrifft , betrachte ich es als den Terminator, der meine Daten, Tabellen und Grafiken durchsucht, um alles herauszunehmen, was ich nicht brauche. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Inhaltsverzeichnis

• Zugriff auf IsAfterToday über die erweiterte Datumstabelle
• Kumulierte Summen beenden
• Aktuelle Daten und Prognosedaten aufteilen
• Abschluss

Zugriff auf IsAfterToday über die erweiterte Datumstabelle

Um auf IsAfterToday zuzugreifen , muss ich eine erweiterte Datumstabelle verwenden . Das liegt daran, dass IsAfterToday eigentlich keine DAX-Funktion ist . es ist Teil des Tisches selbst.

Wenn Sie in die Datenansicht Ihrer Tabelle gehen, sieht die Spalte „IsAfterToday“ folgendermaßen aus.

Die Logik hinter IsAfterToday ist einfach. Wenn das Datum nach dem heutigen Tag liegt, ist es WAHR. Wenn es vor heute ist, ist es FALSCH.

Um Ihnen weiter zu zeigen, was IsAfterToday leisten kann, gehe ich zwei Anwendungsfälle durch, die seine Relevanz in LuckyTemplates-Zeitintelligenzszenarien perfekt veranschaulichen.

Kumulierte Summen beenden

Im ersten Anwendungsfall geht es darum, kumulative Summen zu beenden . Es ist ein Fall, nach dem im LuckyTemplates-Forum oft gefragt wird.

In diesem Beispiel zeige ich Ihnen, dass die Verwendung einer DAX-Kennzahl etwa 38 Zeilen erfordern würde, wie die Verwendung von IsAfterToday diese Aufgabe jedoch mit nur zwei Klicks ohne die Verwendung von DAX erledigen kann.

In diesem Fall handelt es sich um eine Grundstruktur.

Ich habe das Quartal und das Jahr, den Gesamtumsatz und den kumulierten Umsatz.

Der Gesamtumsatz reicht von 2018 bis heute und wird dann mit einigen Prognosedaten bis Ende 2020 fortgesetzt.

Bei Cumulative Sales handelt es sich lediglich um das grundlegende Cumulative Sales-Muster mit auf die Daten angewendet wird.

Die Visualisierung zeigt mir, dass es irgendwo ein Problem gibt, weil die Daten fraglich werden, nachdem der Gesamtumsatz wegfällt.

Wenn man auf die Tabelle zurückblickt, gibt es keine Daten für 2021.

In der Grafik wird die letzte Zahl bis Ende 2021 immer wieder wiederholt.

Wie bereinigen wir also den Gesamtumsatz und den kumulierten Umsatz?

Zunächst verwende ich den DAX-Ansatz. Ich beginne damit, diese Spalte für „Alt Cumulative Sales“ in die Tabelle einzufügen.

So sieht die Kennzahl „Alt Cumulative Sales“ aus.

Außerdem wird ein Filter angezeigt, der besagt, dass, wenn IsAfterToday ist , ihm ein Wenn nicht, wird ihm der Wert „Kumulativer Umsatz“ zugewiesen.

Wenn ich also zurück zur Tabelle gehe und nachschaue, zeigt sie, dass sie Zeile für Zeile den richtigen Wert zurückgibt.

Das Problem liegt jedoch in der Summe.

Die Gesamtzahl zeigt 73 Millionen an, obwohl der letzte Wert 59 Millionen betragen sollte.

Deshalb füge ich die kumulative Alt2-Gesamtsumme in die Tabelle ein, um Ihnen zu zeigen, wie die korrekten Daten aussehen sollten.

Jetzt zeige ich Ihnen den Unterschied zwischen der Spalte „Alt Cumulative Sales“ und der Spalte „Alt2 Cumulative Sales“ .

Hier ist die gleiche Kennzahl „Kumulativer Umsatz “.

Dann ist hier der DAXFilter , auf den IsAfterToday angewendet wird.

Bei der Maßnahme, die ich zuvor verwendet habe, kam danach nichts mehr. Aus diesem Grund waren die Werte für jede Zeile korrekt, die Berechnung konnte jedoch nicht erkennen, ob die letzte Zeile erreicht war oder nicht.

In diesem Fall gibt es eine völlig neue Struktur, die das erledigt.

Es wird eine -Funktion angewendet, sodass ich, wenn ich die Gesamtzeile erreiche, automatisch eine Gesamtsumme aller bis zu diesem Punkt erzielten kumulierten Verkäufe erzwinge.

Dies ist der Ansatz, den viele LuckyTemplates-Benutzer anwenden, vor allem, weil er tatsächlich funktioniert. Aber auch das bedeutet, dass über 30 Zeilen DAX geschrieben werden müssen.

Dieses Mal zeige ich Ihnen, wie es mit nur wenigen Klicks geht.

Klicken Sie einfach hier auf diesen kleinen Pfeil, um die Filter anzuzeigen.

So wird es aussehen, sobald die Filter angezeigt werden.

Dann suche ich unter Fields nach IsAfterToday .

Ich werde das per Drag & Drop in meine Filter ziehen.

Dann kreuze ich unter diesem IsAfterToday- Filter „False“ an , was bedeutet, dass ich mich auf heute oder frühere Tage beziehe.

Schauen Sie sich an, wie das die Dinge bereinigt. Alle Werte sind jetzt an den richtigen Stellen. Auch die Summen stimmen.

Das Gleiche gilt für die Visualisierung und die Slicer.

Offensichtlich ist dieser Ansatz wesentlich effizienter als die reine Verwendung eines DAX-Ansatzes.

Aktuelle Daten und Prognosedaten aufteilen

Ich werde jetzt am zweiten Anwendungsfall arbeiten, bei dem das Feld „Total Sales“ genommen und die Daten mithilfe von IsAfterToday in aktuelle Daten und Prognosedaten aufgeteilt werden .

Ich möchte es auch dynamisch gestalten, sodass im Laufe der Zeit mehr Daten in die tatsächlichen und weniger Daten in die Prognose einfließen, bis das Ende des Prognosezeitraums erreicht ist und alles tatsächlich wird.

Ich habe immer noch den Gesamtumsatz vom letzten Beispiel. Wie bereits erwähnt, enthält es Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart sowie Daten gegen Ende des Jahres. Es handelt sich also um eine Mischung aus tatsächlichen Daten und Prognosedaten.

Darüber hinaus habe ich meine grundlegende Kennzahl „Kumulativer Umsatz“ und eine Visualisierung des kumulativen Umsatzes .

Nehmen wir an, wir wollten den Gesamtumsatz in unserer Visualisierung tatsächlich in tatsächliche und prognostizierte Verkäufe zerlegen.

Für den tatsächlichen Umsatz wird die DAX-Kennzahl also so aussehen.

Im Wesentlichen besagt dies, dass, wenn das Datum für IsAfterToday zurückgibt , der Cumulative Actual- Wert verwendet werden sollte. Wenn nicht, sollte ein BLANK zurückgegeben werden.

Jetzt nehme ich die Kennzahl für die kumulativen prognostizierten Verkäufe und füge sie ebenfalls unter meinen Werten hinzu.

Wenn man sich den DAX anschaut, zeigt er jedoch an, dass IsAfterToday die prognostizierten Werte zurückgibt.

Unter Visualisierungen entferne ich Cumulative Sales .

Dann füge ich dort stattdessen die kumulierten tatsächlichen Verkäufe und die kumulierten prognostizierten Verkäufe ein.

Die Visualisierung zeigt nun die kumulierten tatsächlichen Umsätze und die kumulierten prognostizierten Umsätze deutlich aufgeschlüsselt in der Visualisierung an.

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Abschluss

Dies sind nur zwei der nützlichen Fälle, in denen sich IsAfterToday als nützlich erweist. Ich ermutige Sie, einfach darauf zu klicken und damit zu experimentieren, um noch mehr Möglichkeiten zu entdecken, wie Sie es für Ihre LuckyTemplates-Zeitintelligenzprobleme verwenden können.

Dies war auch eine gute Möglichkeit zu zeigen, dass DAX zwar wirklich leistungsstark ist, es aber auch Fälle gibt, in denen eine schnellere Alternative benötigt wird. Es geht darum, die Vor- und Nachteile der Verwendung von DAX in jeder gegebenen Situation zu beherrschen, damit Sie jederzeit entscheiden können, welchen Ansatz Sie anwenden möchten.

Alles Gute,