Totales acumulativos basados ​​en resultados promedio mensuales en LuckyTemplates

Hoy, quería cubrir una técnica única en torno a los totales acumulativos basados ​​en resultados promedio mensuales en LuckyTemplates . Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.

Para establecer el rango de fechas para el cálculo de los resultados promedio mensuales, usaremos una segmentación de fechas.

Una segmentación de LuckyTemplates  es una alternativa para el filtrado que reduce la parte del conjunto de datos que se muestra en las otras visualizaciones de un informe. Una segmentación  o filtro de fechas se usa simplemente para restringir los rangos de fechas relativas en LuckyTemplates.

El total acumulado , por otro lado, se usa para mostrar la suma total de datos a medida que crece con el tiempo o cualquier otra serie o progresión.

Por lo general, cuando revisamos , los analizamos en una fecha determinada o en meses y años . En este artículo, vamos a calcular los totales acumulativos solo para los meses.

Lo interesante de esta técnica en particular es que cuando tiene un contexto de solo el mes , debe tener en cuenta los diferentes años que se seleccionan. Esto podría ocurrir a través de una selección de segmentación de fecha de LuckyTemplates o un filtro de nivel de página.

Este ejemplo particular proviene de un tema muy interesante en el . Mira esto si quieres revisar más.

Tabla de contenido

• Evaluación del problema
• Revisión del patrón total acumulativo
• Conflicto en el uso del patrón total acumulativo para los resultados promedio mensuales
• La columna de ventas mensuales acumuladas
• Creando el rango de fechas
• Adición de las columnas MonthName y MonthNumber
• Cálculo del total acumulativo basado en el número de meses
• Conclusión

Evaluación del problema

Alguien quería mostrar las Ventas Acumuladas basadas en el nombre del mes , en lugar de por mes y año .

Ahora, el problema con esto es si la selección de fecha que tiene finalmente se extiende por un año completo.

Por lo tanto, debemos analizar cómo es probable que podamos continuar obteniendo un total acumulativo, como si fuera un año en particular seleccionado.

Por ejemplo, si tiene de enero a septiembre del próximo año en su tabla de fechas, lo más probable es que tenga un total de 20 meses allí. En este caso, el patrón total acumulativo estándar no funcionará, por lo que tendremos que revisarlo.

Este es definitivamente un escenario interesante y una muy buena oportunidad de aprendizaje sobre DAX avanzado para todos.

Primero, echemos un vistazo rápido a cómo funciona realmente el patrón total acumulativo estándar .

Revisión del patrón total acumulativo

En este ejemplo, veremos un Sales .

Esta fórmula está configurada para calcular las ventas dentro del rango seleccionado . La función TODOS LOS SELECCIONADOS aquí muestra principalmente los valores en función del rango de fechas seleccionado dentro de este informe en particular.

Y como puede ver aquí en esta segmentación de fechas de LuckyTemplates , actualmente estamos entre el 2 de febrero y el 20 de septiembre .

Ahora, en esta tabla de contexto actual, podemos validar que la fórmula para las Ventas Acumulativas funciona totalmente bien. Esto se debe a que todavía calcula la acumulación de Ventas totales de enero a septiembre.

Conflicto en el uso del patrón total acumulativo para los resultados promedio mensuales

Si bien la fórmula Total acumulativo actualmente funciona bien, puede haber problemas al derivar el cálculo en función de una segmentación de fechas .

Como se muestra en la imagen, lentamente amplié más el rango de fechas y lo arrastré hasta el próximo año.

Esta fórmula acumula las Ventas totales mensuales , pero también comienza a llevar la acumulación a los nuevos meses. Entonces, esto da como resultado un valor impar para enero , que en realidad es solo una continuación de todos los meses anteriores .

En otras palabras, está calculando correctamente, pero en realidad no nos está dando el resultado que queremos en particular.

Lo que hace actualmente aquí es que comienza desde el valor de enero hasta diciembre ; y luego vuelve a saltar a enero , acumulando desde diciembre , y así sucesivamente.

Si arrastro la fecha nuevamente, verá que el valor de Ventas acumulativas se extiende aún más abajo a medida que avanzamos.

Y luego, cuando realmente lo alarga bastante, notará que las Ventas acumuladas de los meses de enero a mayo se convirtieron en 23 millones , que es básicamente el total. Es una especie de ir en un ciclo para cada mes de cada año.

Lo que realmente queremos aquí es obtener un total acumulado actualizado basado en los resultados promedio mensuales ; donde debe comenzar con las ventas totales de enero y luego acumularse a partir de ahí.

Para resolver esto se necesita una técnica que es ligeramente diferente a lo que piensas. También debemos asegurarnos de que los totales sean correctos y que se ajusten dinámicamente para diferentes selecciones en la segmentación de fechas , que pueden provenir de los usuarios.

La columna de ventas mensuales acumuladas

Voy a traer el resultado de mi fórmula para este problema en particular y mostrar por qué realmente funciona.

Aparentemente, verá aquí que siempre está acumulando las Ventas totales mensuales .

Pero mira lo que sucede cuando trato de extender esto.

Siempre se acumula a partir de enero . No hace el cálculo extraño que hace el patrón de ventas acumulativas .

Claramente, la columna de Ventas Mensuales Acumulativas produce un resultado más lógico.

Por otro lado, el resultado de las Ventas Acumuladas realmente no tiene mucho sentido desde el punto de vista de la visualización.

Lo que hice en mi solución fue recrear un nuevo patrón que nos dio la respuesta que necesitábamos para este escenario en particular.

Analicemos ahora cómo pudimos trabajar en la solución proporcionada.

Creando el rango de fechas

Crear el rango de fechas es lo primero que necesitamos para establecer la fórmula.

Para crear esto, inicializamos una fecha mínima , que estaba representada por la variable MinDate; y una fecha máxima , que fue representada por la variable MaxDate . Luego, hicimos el cálculo para cada variable usando las ALLSELECTED, MIN y .

La función ALLSELECTED obtiene el contexto que representa todas las filas y columnas de la consulta , mientras mantiene filtros y contextos explícitos distintos de los filtros de fila y columna . Esta función se puede utilizar para obtener totales visuales en las consultas.

Mientras tanto, la devuelve el valor más pequeño en una columna, o entre dos expresiones escalares y la función MAX devuelve el valor más grande.

Después de inicializar la fecha mínima y máxima, pudimos crear el rango de fechas de una manera ligeramente diferente a como lo hicimos en el patrón Total acumulativo .

Necesitaba recrear esta parte de la tabla donde tenía el nombre del mes y las ventas totales. Esto se debe a que solo queríamos calcularlo dentro de este rango de fechas en particular.

Entonces, usando la función RESUMEN , pude reducir el rango de fechas .

Adición de las columnas MonthName y MonthNumber

Como puede ver, hemos incluido la columna MonthName de la tabla Dates y la columna Sales , que es básicamente Total Sales .

Ahora, la primera parte de la fórmula actualmente es bastante diferente del patrón de Ventas Acumulativas .

Además, hemos agregado MonthNumber al patrón lógico. Esto fue adquirido de la tabla Fechas . Esto servirá como una columna virtual o imaginaria que establecerá un valor de 1 a 12 para los meses de enero a diciembre .

A partir de los valores de la columna MonthNumber , pude calcular el total acumulativo en función de la cantidad de meses.

Cálculo del total acumulativo basado en el número de meses

Para ser más específicos, las partes subsiguientes de la fórmula iteran a través de cada fila en la tabla especificada.

Luego, la columna MonthNumber será evaluada si es menor o igual al mes máximo del año .

Esta parte está calculando cuál es el número del mes actual.

Por ejemplo, si estamos en el mes de mayo , el valor de MonthNumber será 5 . Luego, este patrón lógico particular dentro de la itera a través de esta tabla para cada fila .

En ese momento, evaluará si hay alguno de los números que sea menor o igual a 5 . Si los hay, los incluirá en el cálculo y mantendrá esa columna de la tabla.

Por último, contaremos la cantidad de Ventas .

Y así es como llegamos a la fila 11 aquí que es noviembre .

Esta parte evaluó noviembre como 11 .

Repetimos toda la tabla y evaluamos si el día 11 del mes es menor o igual que el mes actual en el contexto, que es 11 .

Luego, iremos y contaremos las Ventas , que están representadas por esta columna en particular aquí dentro de la  .

Totales acumulados en LuckyTemplates sin ninguna fecha: totales acumulados DAX avanzados
en LuckyTemplates: cómo calcular usando la fórmula DAX
Comparar información acumulativa durante diferentes meses en LuckyTemplates

Conclusión

En mi solución propuesta, utilicé una combinación de fórmulas DAX que incluyen SUMX y SUMMARIZE . Pero lo que también debe hacer es asegurarse de envolver estas funciones particulares con una instrucción FILTER.

Esa declaración de filtro le permitirá obtener en última instancia el total acumulativo correcto en función de una lógica de fecha dinámica.

Hay un poco que aprender en este tutorial en particular, pero es realmente un contenido interesante. Con suerte, puede implementar algunas de estas técnicas en sus propios modelos.

Cuando aprende a combinar muchas dentro de LuckyTemplates , resolver estos escenarios únicos se vuelve absolutamente alcanzable.

Buena suerte sumergiéndote en este.