Totaux cumulés basés sur les résultats moyens mensuels dans LuckyTemplates

Aujourd'hui, je voulais couvrir une technique unique autour des totaux cumulés basés sur les résultats moyens mensuels dans LuckyTemplates . Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Pour définir la plage de dates pour le calcul des résultats moyens mensuels, nous utiliserons un trancheur de dates.

Un segment LuckyTemplates  est une alternative au filtrage qui réduit la partie du jeu de données affichée dans les autres visualisations d'un rapport. Un segment de date  ou un filtre est simplement utilisé pour limiter les plages de dates relatives dans LuckyTemplates.

Le total cumulé , d'autre part, est utilisé pour afficher la somme totale des données à mesure qu'elle augmente avec le temps ou toute autre série ou progression.

Généralement, lorsque nous examinons , nous les analysons sur une certaine date, ou sur des mois et une année . Dans cet article, nous allons calculer les totaux cumulés uniquement sur les mois.

La chose intéressante à propos de cette technique particulière est que lorsque vous avez un contexte de mois seulement , vous devez tenir compte des différentes années sélectionnées. Cela peut se produire via une sélection de segment de date LuckyTemplates ou un filtre au niveau de la page.

Cet exemple particulier découle d'un sujet très intéressant sur le forum de support . Vérifiez ceci si vous voulez en savoir plus.

Table des matières

• Évaluer le problème
• Examen du modèle de total cumulé
• Conflit dans l'utilisation du modèle de total cumulé pour les résultats moyens mensuels
• La colonne des ventes mensuelles cumulées
• Création de la plage de dates
• Ajout des colonnes MonthName et MonthNumber
• Calcul du total cumulé en fonction du nombre de mois
• Conclusion

Évaluer le problème

Quelqu'un voulait afficher les ventes cumulées en fonction du nom du mois , au lieu du mois et de l'année .

Maintenant, le problème avec ceci est si la sélection de date que vous avez finit par couvrir une année entière.

Donc, nous devons analyser comment nous pouvons très probablement continuer à obtenir un total cumulé, tout comme c'était une année particulière sélectionnée.

Par exemple, si vous avez de janvier à septembre de l'année prochaine dans votre table de dates, vous aurez très probablement un total de 20 mois. Dans ce cas, le modèle standard Cumulative Total ne fonctionnera pas, nous devrons donc le réviser.

Il s'agit certainement d'un scénario intéressant et d'une très bonne opportunité d'apprentissage autour de DAX avancé pour tout le monde.

Tout d'abord, jetons un coup d'œil sur le fonctionnement réel du modèle standard Cumulative Total .

Examen du modèle de total cumulé

Dans cet exemple, nous examinerons un Sales très générique .

Cette formule est définie pour calculer les ventes dans la plage sélectionnée . La fonction ALLSELECTED affiche ici principalement les valeurs basées sur la plage de dates sélectionnée dans ce rapport particulier.

Et comme vous pouvez le voir ici dans ce trancheur de date LuckyTemplates , nous sommes actuellement entre le 2 février et le 20 septembre .

Maintenant, dans cette table de contexte actuelle, nous pouvons valider que la formule pour les ventes cumulées fonctionne parfaitement. En effet, il calcule toujours l'accumulation des ventes totales de janvier à septembre.

Conflit dans l'utilisation du modèle de total cumulé pour les résultats moyens mensuels

Bien que la formule Total cumulé fonctionne actuellement correctement, il peut y avoir des problèmes lors de la dérivation du calcul basé sur un segment de date .

Comme le montre l'image, j'ai simplement étendu lentement la plage de dates et l'ai traînée dans l'année suivante.

Cette formule accumule les ventes mensuelles totales , mais elle commence également à reporter l'accumulation dans les nouveaux mois. Ainsi, cela se traduit par une valeur impaire pour janvier , qui n'est en fait qu'une continuation de tous les mois précédents .

En d'autres termes, il calcule correctement, mais il ne nous donne pas vraiment le résultat que nous souhaitons particulièrement.

Ce qu'il fait actuellement ici, c'est qu'il part de la valeur de janvier jusqu'à décembre ; puis revient à janvier , s'accumulant à partir de décembre , et ainsi de suite.

Si je fais glisser à nouveau la date, vous verrez que la valeur des ventes cumulées diminue encore plus au fur et à mesure.

Et puis, quand vous le traînez assez loin, vous remarquerez que les ventes cumulées des mois de janvier à mai sont toutes devenues 23 millions , ce qui est essentiellement le total. C'est juste une sorte de cycle pour chaque mois de chaque année.

Ce que nous pouvons réellement vouloir ici, c'est obtenir un total cumulé mis à jour basé sur les résultats moyens mensuels ; où il devrait commencer avec les ventes totales de janvier , puis s'accumuler à partir de là.

Pour résoudre cela, il faut une technique légèrement différente de ce que vous pourriez penser. Nous devons également nous assurer que les totaux sont corrects et qu'ils s'ajustent dynamiquement aux différentes sélections dans le date slicer , qui peuvent provenir des utilisateurs.

La colonne des ventes mensuelles cumulées

Je vais apporter le résultat de ma formule pour ce problème particulier et montrer pourquoi cela fonctionne réellement.

Apparemment, vous verrez ici qu'il accumule toujours les ventes mensuelles totales .

Mais regardez ce qui se passe quand j'essaie de prolonger cela.

Il s'accumule toujours à partir de janvier . Il ne fait pas le calcul étrange que fait le modèle de ventes cumulées .

De toute évidence, la colonne Cumulative Monthly Sales produit un résultat plus logique.

D'un autre côté, le résultat des ventes cumulées n'a pas vraiment de sens du point de vue de la visualisation.

Ce que j'ai fait dans ma solution, c'est que j'ai recréé un nouveau modèle qui nous a donné la réponse dont nous avions besoin pour ce scénario particulier.

Voyons maintenant comment nous avons pu travailler sur la solution fournie.

Création de la plage de dates

La création de la plage de dates est la première chose dont nous avons besoin pour établir la formule.

Pour créer cela, nous avons initialisé une date minimum , qui était représentée par la variable MinDate ; et une date maximale , représentée par la variable MaxDate . Ensuite, nous avons fait le calcul pour chaque variable en utilisant les ALLSELECTED, MIN et .

La fonction ALLSELECTED obtient le contexte qui représente toutes les lignes et colonnes de la requête , tout en conservant des filtres et des contextes explicites autres que les filtres de lignes et de colonnes . Cette fonction peut être utilisée pour obtenir des totaux visuels dans les requêtes.

Pendant ce temps, la renvoie la plus petite valeur dans une colonne ou entre deux expressions scalaires et la fonction MAX renvoie la plus grande valeur.

Après avoir initialisé la date minimale et maximale, nous avons pu créer la plage de dates d'une manière légèrement différente de ce que nous avons fait dans le modèle Cumulative Total .

J'avais besoin de recréer cette partie du tableau où j'avais le nom du mois et le total des ventes. En effet, nous voulions uniquement le calculer dans cette plage de dates particulière.

Ainsi, en utilisant la fonction SUMMARIZE , j'ai ensuite pu réduire la plage de dates .

Ajout des colonnes MonthName et MonthNumber

Comme vous pouvez le voir, nous avons inclus la colonne MonthName de la table Dates et la colonne Sales qui est essentiellement le Total Sales .

Maintenant, la première partie de la formule est actuellement assez différente du modèle de ventes cumulées .

De plus, nous avons ajouté le MonthNumber au modèle logique. Cela a été acquis à partir de la table Dates . Cela servira de colonne virtuelle ou imaginaire qui fixera une valeur de 1 à 12 pour les mois de janvier à décembre .

À partir des valeurs de la colonne MonthNumber , j'ai pu calculer le total cumulé en fonction du nombre de mois.

Calcul du total cumulé en fonction du nombre de mois

Pour être plus précis, les parties suivantes de la formule parcourent chaque ligne du tableau spécifié.

Ensuite, la colonne MonthNumber sera évaluée si elle est inférieure ou égale au mois maximum de l'année .

Cette partie calcule le numéro du mois en cours.

Par exemple, si nous sommes au mois de mai , la valeur de MonthNumber sera 5 . Ensuite, ce modèle logique particulier à l'intérieur de parcourt cette table pour chaque ligne .

À ce stade, il évaluera s'il existe des nombres inférieurs ou égaux à 5 . S'il y en a, il les inclura dans le calcul et conservera cette colonne du tableau.

Enfin, nous comptabiliserons le montant des Ventes .

Et c'est ainsi que nous arrivons au 11ème rang ici qui est novembre .

Cette partie a évalué novembre comme 11 .

Nous avons parcouru l'ensemble du tableau et évalué si le 11 du mois est inférieur ou égal au mois en cours dans le contexte, qui est 11 .

Ensuite, nous allons compter les Sales , qui sont représentées par cette colonne particulière ici à l'intérieur de la  .

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Conclusion

Dans ma solution proposée, j'ai utilisé une combinaison de formules DAX comprenant SUMX et SUMMARIZE . Mais ce que vous devez également faire est de vous assurer que vous enveloppez ces fonctions particulières avec une instruction FILTER.

Cette instruction de filtre vous permettra d'obtenir le total cumulé correct en fonction d'une logique de date dynamique.

Il y a un peu à apprendre dans ce tutoriel particulier, mais c'est vraiment un contenu intéressant. J'espère que vous pourrez implémenter certaines de ces techniques dans vos propres modèles.

Lorsque vous apprenez à combiner de nombreuses dans LuckyTemplates , la résolution de ces scénarios uniques devient tout à fait réalisable.

Bonne chance pour plonger dans celui-ci.