Utilisation de IsAfterToday pour les scénarios LuckyTemplates Time Intelligence

Je vais vous montrer comment utiliser IsAfterToday dans des tables de dates étendues pour les scénarios d'intelligence temporelle LuckyTemplates.

En ce qui concerne les fonctions DAX et d'autres outils, je leur attribue certaines tâches ou personnalités dans ma tête afin de pouvoir facilement me souvenir de ce qu'ils font. Par exemple, je vois comme un contrôleur aérien. Je pense à comme un videur dans un club qui décide qui entre et qui n'entre pas.

Quant à IsAfterToday , je le vois comme le Terminator qui balaie mes données, tableaux et visuels pour en retirer tout ce dont je n'ai pas besoin. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Table des matières

• Accéder à IsAfterToday via la table de date étendue
• Fin des totaux cumulés
• Fractionnement des données actuelles et des données prévisionnelles
• Conclusion

Accéder à IsAfterToday via la table de date étendue

Pour accéder à IsAfterToday , j'ai besoin d'utiliser une table de date étendue . C'est parce que IsAfterToday n'est en fait pas une fonction DAX ; cela fait partie du tableau lui-même.

Si vous accédez à la vue des données de votre table, la colonne IsAfterToday ressemble à ceci.

La logique derrière IsAfterToday est simple. Si la date tombe après aujourd'hui, c'est VRAI. Si c'est avant aujourd'hui, c'est FAUX.

Pour vous montrer davantage ce que IsAfterToday peut faire, je vais passer en revue deux cas d'utilisation qui illustrent parfaitement sa pertinence dans les scénarios d'intelligence temporelle LuckyTemplates.

Fin des totaux cumulés

Le premier cas d'utilisation concerne la fin des totaux cumulés . C'est un cas qui est souvent évoqué dans le forum LuckyTemplates.

Dans cet exemple, je vais vous montrer comment l'utilisation d'une mesure DAX nécessiterait environ 38 lignes, mais comment l'utilisation de IsAfterToday peut faire le travail en seulement 2 clics sans utiliser DAX.

Ce cas implique une structure de base.

J'ai le trimestre et l'année, les ventes totales et les ventes cumulées.

Les ventes totales s'étendent de 2018 à aujourd'hui, puis se poursuivent avec des données prévisionnelles jusqu'à la fin de 2020.

En ce qui concerne les ventes cumulées , il s'agit simplement du modèle de base des ventes cumulées avec appliqué aux dates.

La visualisation me montre qu'il y a un problème quelque part parce que les données deviennent douteuses après la chute du total des ventes .

En regardant le tableau, il n'y a pas de données pour 2021.

Ainsi, dans le graphique, le dernier chiffre est simplement répété encore et encore jusqu'à la fin de 2021.

Alors, comment nettoyons-nous les ventes totales et les ventes cumulées ?

Tout d'abord, je vais utiliser l'approche DAX. Je vais commencer par déposer cette colonne pour Alt Cumulative Sales dans le tableau.

Voici à quoi ressemble la mesure Alt Cumulative Sales .

Il montre également un filtre qui indique si IsAfterToday est alors un lui est assigné. Si ce n'est pas le cas, la valeur des ventes cumulées lui est attribuée.

Donc, si je reviens à la table et que je vérifie, cela montre qu'elle renvoie la bonne valeur ligne par ligne.

Le problème, cependant, est dans le Total.

Le Total affiche 73 millions alors qu'il devrait afficher la dernière valeur, qui est de 59 millions.

Je vais donc déposer le total cumulé Alt2 dans le tableau pour vous montrer à quoi devraient ressembler les données correctes.

Maintenant, je vais vous montrer la différence entre la colonne Alt Cumulative Sales et la colonne Alt2 Cumulative Sales .

Voici la même mesure de ventes cumulées .

Ensuite, voici le DAXFilter où IsAfterToday est appliqué.

Dans la mesure que j'ai utilisée plus tôt, rien n'est venu après cela. C'est pourquoi les valeurs étaient correctes pour chaque ligne, mais il n'y avait aucun moyen pour le calcul de savoir s'il avait atteint la dernière ligne ou non.

Dans ce cas, il y a une toute nouvelle structure qui fait cela.

Une fonction est appliquée de sorte que si j'atteins la ligne totale, je force automatiquement un total de toutes les ventes cumulées jusqu'à ce point.

C'est l'approche que de nombreux utilisateurs de LuckyTemplates appliquent, principalement parce qu'elle fonctionne réellement. Mais encore une fois, cela signifie également devoir écrire plus de 30 lignes de DAX.

Cette fois, je vais vous montrer comment le faire en quelques clics.

Cliquez simplement sur cette petite flèche ici pour afficher les filtres.

Voici à quoi cela ressemblera une fois les filtres affichés.

Ensuite, sous Fields , je recherche IsAfterToday .

Je vais glisser-déposer cela dans mes filtres.

Ensuite, sous ce filtre IsAfterToday , je cocherai False , ce qui signifie que je fais référence à aujourd'hui ou à des jours antérieurs.

Regardez comment cela nettoie les choses. Toutes les valeurs sont désormais aux bons endroits. Les totaux sont également corrects.

La même chose peut être dite pour la visualisation et les slicers.

Évidemment, cette approche est beaucoup plus efficace que l'utilisation pure d'une approche DAX.

Fractionnement des données actuelles et des données prévisionnelles

Je vais maintenant travailler sur le deuxième cas d'utilisation, qui consiste à prendre le champ Total Sales et à diviser les données en données actuelles et en données prévisionnelles à l'aide de IsAfterToday .

Je veux aussi le rendre dynamique pour qu'au fil du temps, il mette plus de données dans le réel et moins de données dans les prévisions jusqu'à ce qu'il atteigne la fin de la période de prévision et que tout devienne réel.

J'ai toujours le total des ventes du dernier exemple. Comme mentionné précédemment, il contient des données du passé et du présent, ainsi que des données vers la fin de l'année. Il s'agit donc d'un mélange de données réelles et de données prévisionnelles.

J'ai également ma mesure de base des ventes cumulées en plus de cela et un visuel des ventes cumulées .

Et disons que ce que nous voulions faire, c'est prendre et réellement décomposer ces ventes totales dans notre visuel en ventes réelles et prévisions.

Ainsi, pour les ventes réelles , voici à quoi ressemblera la mesure DAX.

Fondamentalement, cela indique que si la date renvoie un pour IsAfterToday , la valeur Cumulative Actual doit être utilisée. Si ce n'est pas le cas, un BLANC doit être renvoyé.

Maintenant, je vais prendre la mesure des ventes prévisionnelles cumulées et l'ajouter également sous mes valeurs .

Cependant, en regardant le DAX, il affiche pour IsAfterToday pour renvoyer les valeurs de prévision.

Sous visualisations, je supprimerai Cumulative Sales .

Ensuite, je déposerai à la place les ventes réelles cumulées et les ventes prévisionnelles cumulées .

Désormais, la visualisation affiche les ventes réelles cumulées et les ventes prévisionnelles cumulées clairement décomposées dans la visualisation.

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Conclusion

Ce ne sont là que deux des cas utiles où IsAfterToday s'avère bénéfique. Je vous encourage à cliquer et à l'expérimenter pour découvrir encore plus de façons de l'utiliser pour vos problèmes d'intelligence temporelle LuckyTemplates.

C'était également un bon moyen de montrer que bien que DAX soit vraiment puissant, il existe également des cas où une alternative plus rapide est nécessaire. Il s'agit de maîtriser les avantages et les inconvénients de l'utilisation de DAX dans une situation donnée afin que vous puissiez toujours choisir l'approche que vous souhaitez appliquer.

Tous mes vœux,