Analyse des mesures DAX : décomposer les mesures DAX longues

Dans ce didacticiel, je vais vous montrer une analyse détaillée des mesures DAX sur la façon dont j'ai créé l'une de mes pages préférées dans le rapport que j'ai soumis pour le 10e LuckyTemplates Challenge.

La page Classements utilise de nombreuses mesures DAX difficiles. Mais avec l'aide de l'un de nos experts LuckyTemplates, Antriksh Sharma, et quelques mesures de branchement, j'ai pu obtenir les résultats que je voulais.

Table des matières

• Aperçu de la page des classements
• Obtenir des idées pour les mesures DAX à utiliser
• Analyse de la mesure Dax : construire la mesure étape par étape
• Vérification des résultats
• Analyse de mesure Dax : application de la ramification de mesure
• Conclusion

Aperçu de la page des classements

Avant de passer à notre analyse des mesures DAX, je souhaite vous montrer les différentes parties de la page sur lesquelles nous travaillons aujourd'hui.

Voici à quoi ressemble la page Classements . Contrairement aux autres pages de mon rapport, celle-ci contient principalement des cartes.

Chacune de ces cartes a été créée à l'aide du visuel de carte intégré dans le bureau LuckyTemplates sous le volet Visualisations.

Il vous permet de naviguer vers d'autres pages du rapport grâce à ces icônes ici en haut.

J'ai abordé les autres pages de ce rapport dans les autres tutoriels. Si vous voyez les autres pages de ce rapport, vous verrez qu'elles comportent également des icônes menant à cette page Classements .

Le côté gauche de la page montre les quatre principales usines et fournisseurs tandis que le côté droit montre les quatre derniers.

J'ai également créé des mesures DAX individuelles pour obtenir des résultats plus spécifiques. Ces trois en haut, par exemple, montrent les quatre premières et les quatre dernières usines et fournisseurs en fonction des minutes d'indisponibilité , des minutes d'indisponibilité moyennes et des défauts .

Je suis allé encore plus précis dans la partie inférieure de la page du rapport. Sur le côté gauche, j'ai obtenu les quatre premières et les quatre dernières usines en fonction des minutes d'arrêt, des minutes d'arrêt moyennes et des défauts.

Sur la droite, j'ai fait la même chose mais en me basant sur les détails du vendeur cette fois.

Au fur et à mesure que je parcourrai ce didacticiel, je vais vous raconter l'histoire de la façon dont j'ai eu l'idée de cette page. Ensuite, je vous expliquerai étape par étape comment chacune de ces mesures a été créée.

Obtenir des idées pour les mesures DAX à utiliser

J'ai eu l'idée des mesures DAX dans cette diapositive de l'un de nos , Antriksh. C'est un gourou du DAX et il excelle dans l'optimisation des mesures. C'était amusant de travailler avec lui sur cette analyse de mesure DAX.

Environ deux semaines avant l'annonce du 10e défi LuckyTemplates, nous avons eu une conversation sur Skype à propos d'un fichier PBIX qu'il a publié sur le forum LuckyTemplates.

Comme vous pouvez le voir, j'ai inclus une photo d'Antriksh parce qu'il était l'inspiration derrière la page dont nous allons parler ici. Je lui ai dit que je lui donnerais le crédit quand j'aurais terminé ce tutoriel.

Le modèle est simple et utilise des données de base telles que Client, Produits et Ventes.

Il a une courte liste de pays sur le côté gauche.

Antriksh a créé une mesure pour Top N Countries by Sales . J'ai la liste triée du plus haut au plus bas, comme indiqué par la flèche vers le bas.

Sur la droite, il y a une carte qui montre les quatre premiers et les quatre derniers pays. La liste des quatre premiers montre les États-Unis , l'Australie , le Royaume-Uni et l'Allemagne , qui correspondent aux quatre premiers de la liste.

Cependant, les quatre derniers apparaissent dans l'ordre inverse. Au lieu de partir du bas, c'est-à-dire l'Arménie , cela a commencé le 5e sur la liste, c'est-à-dire le Kirghizistan .

C'est pourquoi j'ai fait une autre carte en bas qui utilise une version révisée de la mesure utilisée ci-dessus.

Notez que les quatre derniers correspondent maintenant à l'ordre que je voulais - Arménie , Thaïlande , Syrie et Kirghizistan .

Passons aux mesures DAX derrière ces cartes. Je vais commencer par la mesure créée par Antriksh pour la 1ère carte.

La mesure originale a plus de 97 lignes pour obtenir les résultats que nous avons vus sur cette première carte.

Lorsque nous faisons défiler jusqu'à la 20e ligne, nous pouvons voir qu'Antriksh a utilisé ASC . C'est la raison pour laquelle les quatre derniers se sont présentés comme ils l'ont fait.

Maintenant que je sais où le problème a commencé, je vais vous montrer à quoi ressemble ma mesure révisée.

Permettez-moi de mettre en évidence la deuxième carte afin que je puisse vous montrer la mesure derrière elle.

Comme vous pouvez le voir, il n'y a que 41 lignes dans ma formule révisée.

J'ai travaillé avec Antriksh pour le réduire de 60% ou 70% par rapport à la mesure d'origine. Non seulement c'est moins compliqué, mais cela me donne aussi les résultats dont j'ai besoin - avec les quatre premiers du 1er au 4e et les quatre derniers du 8e au 5e.

Quelques semaines après ma discussion avec Antriksh, le 10e LuckyTemplates Challenge a été lancé. Une partie des exigences impliquait un système de classement, ce qui m'a fait repenser à la mesure DAX d'Antriksh. J'ai réalisé que je pouvais copier et coller la mesure, puis appliquer une branche de mesure pour obtenir les résultats dont j'avais besoin.

Analyse de la mesure Dax : construire la mesure étape par étape

Maintenant, je vais décomposer les mesures que j'ai utilisées pour la page Classements pour obtenir les résultats que je voulais. Cette analyse de mesure DAX peut m'aider à expliquer le fonctionnement de la mesure, compte tenu du nombre de lignes qu'il a fallu pour la compléter.

Dans mes autres tutoriels, j'ai montré comment j'aime regrouper mes mesures pour rendre les choses plus organisées . J'ai donc créé un sous-dossier pour Top N v2.

Dans ce dossier se trouve ma mesure des minutes d'indisponibilité des principaux fournisseurs de plantes N . Vous verrez qu'il a les mêmes 41 lignes de code que je vous ai montré plus tôt en discutant de la mesure d'Antriksh. Fondamentalement, tout ce que j'avais à faire était de remplacer certains éléments pour obtenir les résultats que je souhaitais.

Pour mieux décomposer cela, j'ai divisé toute cette mesure en 9 parties différentes. Je vais passer en revue chacune de ces étapes de un à neuf et expliquer ce que chacune d'elles accomplit.

La mesure utilise un certain nombre de variables afin que je puisse obtenir des résultats plus clairs. La définition de ces variables aide l'utilisateur final à voir comment la mesure se combine et explique les détails de la façon dont j'ai obtenu chaque résultat.

Commençons par la première étape, qui définit le appelé BaseTable.

Dans ce BaseTable, vous pouvez voir que je fais référence les données pour Plant Location and Vendor .

Lorsque vous revenez au fichier PBIX, vous verrez la carte du haut qui fait référence à la fois aux usines et aux fournisseurs. C'est pourquoi j'ai besoin de toutes les données ici, par opposition à la carte plus bas, qui est également pour les minutes d'indisponibilité, mais n'utilise que les données de localisation de l'usine.

Puisque la première étape est simple, passons à la deuxième étape.

La deuxième étape commence avec la fonction .

Cette fonction fait référence à la variable que j'ai créée à l'étape 1 et aux minutes d'indisponibilité .

Il s'assure qu'une valeur s'affiche en associant les fonctions et . Je veux aussi que les résultats soient supérieurs ou égaux à zéro. C'est parce que l'ensemble de données utilisé pour ce rapport comprenait certaines combinaisons où l'usine ou le fournisseur est vide. Il existe également des entrées où la valeur est zéro.

La troisième étape implique encore un autre ensemble de variables, en commençant par la valeur de N.

Ici, N est égal à 4 parce que je veux que les quatre premiers et les quatre derniers apparaissent.

Il définit également un préfixe pour Top & N, plus un tiret.

Une fois assemblé, il veut simplement montrer "Top 4 -", c'est ainsi que la carte correspondante commence avant d'énumérer les résultats attendus.

Passons maintenant à la quatrième étape. C'est là que je commence à arriver aux résultats attendus.

Certains penseraient à utiliser dans ce cas. Après tout, j'essaie de classer les entrées et de trouver les meilleurs résultats. Cependant, Antriksh et moi avons estimé que serait plus approprié dans ce cas puisque nous n'avons besoin que des quatre premiers dans l'ordre ASC .

Ensuite, j'ai utilisé la fonction , qui utilise les données d'emplacement de l'usine.

Il définit également le format sur la façon dont je veux que la liste s'affiche. C'est pourquoi vous verrez qu'il a une barre oblique inverse et une virgule, ainsi que des guillemets pour signifier les espaces. Il est également défini sur l'ordre ASC , donc si je reviens au fichier PBIX, vous verrez la liste des quatre premiers avec des barres obliques inverses et des virgules entre les résultats.

La cinquième étape de la mesure commence par remplacer la dernière virgule de la liste par un And .

Lorsque vous revenez à la diapositive, vous verrez que la dernière entrée comporte un « et » avant le fournisseur et l'emplacement de l'usine.

C'est ce qui est accompli à l'étape cinq. Il crée une liste et utilise la fonction pour LastCommaPosition .

Notez que cela indique que N est supérieur à 2. Cela signifie que la substitution se produit après la 3ème chaîne.

La sixième étape vous semblera familière car elle copie essentiellement la même chose que j'ai faite en haut pour commencer la liste avec "Top 4 -".

La seule différence ici est que je veux qu'il apparaisse comme "Bottom 4 -" au lieu de "Top 4 -".

La partie dont j'ai parlé précédemment à propos de l'utilisation est à nouveau utilisée ici en bas, mais maintenant j'appelle la variable BottomData au lieu de TopData. Encore une fois, cette partie insère la barre oblique inverse et la virgule entre les noms des usines et des fournisseurs.

Lorsque nous revenons sur la mesure originale d'Antriksh, c'est aussi la même partie où il a utilisé ASC , ce qui a fait que la liste n'est pas sortie comme je m'y attendais. C'est pourquoi j'utilise DESC ici à la place.

Donc, fondamentalement, à ce stade, la majeure partie est simplement copiée et collée à partir des parties précédentes de la mesure. Je remplace simplement le mot "Top" par "Bottom" dans la plupart des cas.

Pour l'étape 8, je souhaite remplacer la dernière virgule par le mot And .

La neuvième étape conclut cette mesure.

Cela utilise la fonction avec le nombre 10. Cela garantit que les 4 premiers et les 4 derniers apparaissent sur des lignes distinctes. Considérez-le comme la touche de retour de votre clavier. Cela vous fait descendre à la ligne suivante afin que les quatre premiers et derniers n'apparaissent pas sur une seule ligne.

Vérification des résultats

Antriksh et moi avons pu réduire les 90 lignes originales de DAX en 41 lignes. Cependant, 41 lignes peuvent encore être beaucoup pour certains utilisateurs. Décomposer cette mesure comme nous l'avons fait était un excellent moyen de comprendre pourquoi la mesure devait être écrite de cette façon.

Maintenant que j'ai expliqué en quoi consistait chaque étape, il est temps de vérifier si cette mesure fait vraiment ce qu'elle est censée faire. Allons à la page Classements et vérifions les résultats avec l'autre partie du rapport.

Je vais commencer par les usines/fournisseurs par minutes d'indisponibilité .

Cela montre les quatre premiers comme Linktype en Nouvelle-Bretagne, Flashpoint à Frazer, Quinu à Twin Rocks et Layo à Henning. Quant aux quatre derniers, cela montre Wikido à Middletown comme le pire dans l'ensemble.

Maintenant, je vais me diriger vers la page des vendeurs et des usines combinés pour voir si les résultats correspondent.

Avec la colonne Rank By Downtime Minutes triée de haut en bas, elle affiche le résultat correct pour les quatre premiers.

Certains d'entre vous pourraient se demander, cependant, pourquoi la Nouvelle-Bretagne apparaît en deuxième position sur cette liste, lorsqu'elle apparaît en haut de la carte de la page des classements .

Notez que le classement affiche trois entrées dans le top 1. Celles-ci ont été classées à l'aide de RANKX.

Cependant, si vous regardez la colonne pour les minutes de temps d'arrêt , cela montre que la Nouvelle-Bretagne affiche 0 tandis que Frazer et Twin Rocks affichent chacun 1. C'est pourquoi sur la carte de la page Classements, la Nouvelle-Bretagne est toujours arrivée en tête de Frazer et Twin Rocks même s'ils étaient tous classés numéro un.

Maintenant, vérifions si les quatre derniers sont corrects. Triez simplement le classement par minutes d'indisponibilité dans l'ordre décroissant.

Comme vous pouvez le voir, il montre Middletown, Waldoboro, Barling et Chesaning comme les quatre derniers sur la carte. Cela signifie que la mesure pour les usines/fournisseurs par minutes d'indisponibilité est correcte.

Examinons maintenant la carte Plants By Downtime Minutes .

Cela montre que les quatre premiers sont Reading, Middletown, Waldoboro et Clarksville. Les quatre derniers sont Riverside, Charles City, Twin Rocks et Chesaning.

Pour vérifier ces résultats, je vais vérifier sur la page Plantes et voir si les résultats correspondent. La plus grande différence ici est que la carte que nous avons précédemment vérifiée était basée à la fois sur les données des usines et des fournisseurs, alors que celle-ci ne regarde que les données des usines.

Lorsque nous trions le classement par minutes d'indisponibilité de haut en bas, cela montre que les quatre premiers sont Reading, Middletown, Waldoboro et Clarksville.

Maintenant, inversons le classement cette fois pour voir si les quatre derniers correspondent. Vous verrez que sur les 30 usines de notre liste, Riverside, Charles City, Twin Rocks et Chesaning obtiennent les derniers rangs.

Cela signifie que nous voyons les bons résultats pour les plantes.

Cette fois, regardons une carte qui classe les vendeurs par défauts .

Je vais aller sur la page des vendeurs cette fois pour voir si Dablist est le meilleur vendeur et Yombu est le pire en fonction des défauts.

Lorsque nous trions les fournisseurs du meilleur au pire, il semble que les quatre premiers correspondent à la carte de la page Classements .

Permettez-moi de changer le classement du pire au meilleur et de voir si les quatre derniers correspondent également.

Vous verrez que Yombu est en effet le pire, avec les trois autres inclus dans la liste des quatre derniers sur la carte.

Analyse de mesure Dax : application de la ramification de mesure

L'analyse de mesure DAX que nous avons effectuée précédemment n'a examiné que la mesure derrière les usines/fournisseurs par minutes d'indisponibilité . Mais comment ai-je travaillé les mesures pour les autres cartes ? C'est là qu'intervient le branchement des mesures .

La création de branches de mesure implique l'utilisation d'une mesure existante pour dériver d'autres résultats.

Dans ce rapport, j'ai simplement copié et collé la mesure dont nous avons discuté plus tôt et j'ai modifié certains des éléments pour qu'ils correspondent à ce dont j'ai besoin.

Le nom de la mesure est évidemment la première chose que je vais changer. Mais plus que cela, je dois également modifier les données auxquelles je fais référence. Par exemple, nous avons utilisé à la fois les données Emplacement de l'usine et Fournisseur pour notre mesure d'origine.

Mais si je vais utiliser la même mesure pour Plants By Downtime Minutes , alors je devrai supprimer les données du fournisseur et me concentrer uniquement sur l'emplacement de l'usine.

Je devrai changer cela pour toutes les autres parties de la même mesure qui font également référence aux deux ensembles de données, comme lorsque j'ai utilisé CONCATENATEX .

Il en va de même pour les minutes d'indisponibilité . Si je devais travailler sur une carte qui examine les minutes d'indisponibilité moyennes ou les défauts , alors tout ce que j'ai à faire est de changer cette partie.

Quant à la partie où il est écrit "@DowntimeMins" dans la mesure, cela ne ferait pas de mal de le garder ainsi même si je fais référence à mes défauts ou à mes minutes d'indisponibilité moyennes.

Mais si vous êtes du genre à aimer garder les choses dans un certain ordre, vous pouvez également entrer et changer cela. N'oubliez pas que si vous modifiez cela, vous devrez le modifier tout au long de la page. Cela signifie faire des efforts supplémentaires pour les mêmes résultats.

Vous pouvez imaginer combien de temps j'ai gagné en utilisant la branche de mesure . En procédant ainsi, je n'aurai pas à créer de nouvelles mesures pour chaque partie du rapport sur laquelle je travaille. J'ai juste besoin d'ajuster la mesure existante en fonction des résultats que je veux voir, ce qui réduit considérablement le temps de développement de mon rapport.

Pour vous montrer comment j'ai procédé, examinons Vendors By Downtime Minutes .

Lorsque j'affiche la mesure, vous verrez qu'elle a les mêmes 41 lignes que Plants / Vendors By Downtime Minutes .

Cependant, à l'étape 1, j'ai uniquement référencé les données du fournisseur et supprimé l'emplacement de l'usine.

J'ai changé les données dans d'autres endroits où cela s'applique également.

J'ai retenu les minutes d'indisponibilité car c'est sur cela que je base les résultats.

Ce sont donc des solutions rapides à la mesure afin qu'elle puisse être appliquée aux autres domaines du rapport.

Laissez-moi vous montrer un autre exemple ici. Cette fois, regardons Vendors By Defects .

Encore une fois, nous ne regardons que le vendeur ici.

Ce que j'ai changé ici, c'est la référence aux minutes d'indisponibilité . Au lieu de cela, j'ai utilisé Defects .

Je me suis également assuré que les autres lignes utilisent toujours les données de Vendor.

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Conclusion

C'était un puissant travail DAX d'Antriksh. J'ai vraiment apprécié de travailler avec lui , de le diversifier et de l' appliquer aux différentes parties de mon rapport .

L'analyse approfondie des mesures DAX que nous avons effectuée était également un excellent moyen de comprendre tous les aspects du processus. Travailler sur une longue mesure peut sembler intimidant au début, mais une analyse approfondie des mesures DAX comme celle-ci peut aider à régler les choses.

Travailler sur cette page a également souligné l'importance d'avoir une communauté collaborative comme celle que nous avons ici chez LuckyTemplates. C'est formidable que tout le monde ait l'opportunité de travailler avec des gens comme Antriksh, ainsi qu'avec d'autres membres et experts qui ont aussi quelques trucs et astuces qui leur sont propres.

Tous mes vœux,

Jarret