仮想テーブルで COUNTROWS DAX 関数を使用する方法

DAX 関数がどれほど役立つかを詳しく見ていきたいと思います。あなたはCOUNTROWS がどのように機能するかを完全に理解していない初心者である可能性があります。また、経験豊富な LuckyTemplates ユーザーであっても、機能を最大限に活用する方法がわからないという人もいるでしょう。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

以下に示す例を通じて、特に仮想テーブルで使用した場合に、 COUNTROWSが DAX 関数としていかに強力であるかがわかります。

目次

• 物理テーブルでの COUNTROWS DAX 関数の使用
• 仮想テーブルで COUNTROWS を使用する方法の簡単な例
• 仮想テーブルで COUNTROWS を使用する高度な例
• 結論

物理テーブルでの COUNTROWS DAX 関数の使用

COUNTROWS を使用すると、参照しているテーブルの行数をカウントできます。

したがって、小節で使用すると、自動的にテーブルも尋ねられます。

この場合、物理テーブルはすでにあるので、Salesテーブルを使用します。

この場合、1 日あたりの合計注文数を探しているだけなので、 Salesテーブルを使用することも意味があります。

すべての注文がデータ セット内の 1 行をカバーするため、COUNTROWS関数はエントリを含むすべての行を検査するだけで、必要な結果が得られます。

もちろん、これがCOUNTROWSを使用する最も簡単な方法です。ここで紹介したいのは、この関数はより高度なアプリケーション、特に仮想テーブルにも使用できるということです。

仮想テーブルで COUNTROWS を使用する方法の簡単な例

仮想テーブルでCOUNTROWS を使用する方法の例を 2 つ示します。最初の例は非常に簡単に使用できます。

今回は、単に合計注文数を見るのではなく、特定の日に 15,000 件を超える注文が何件あったかを確認したいと思います。

またCOUNTROWSを利用するつもりです。ただし、今回は、SalesテーブルをCOUNTROWS関数内に直接配置するのではなく、 内に配置します。

繰り返しますが、ここではすべての行を調べています。ただし、今回は収益が 15,000 以上の行を探しています。したがって、メジャーは行ごとに実行されるため、これらのパラメーターを満たすすべての行のカウントのみが保持されます。

したがって、COUNTROWS は、前に物理テーブルを使用したときと同じことをここで実行しています。唯一の違いは、独自のパラメータを入力できる仮想テーブルに適用されることです。

ここから、メジャーにパラメータを追加するのは簡単です。たとえば、1 日の売上のうち何パーセントが 15,000 のマークを超えているかを確認することもできます。

仮想テーブルで COUNTROWS を使用する高度な例

今回はCOUNTROWS関数をより高度に応用してみます。歴代トップ 50 の顧客から特定の日にどれだけの注文があったのかを見ていきます。

まず、データセットを見て、全体で何人の顧客がいるかを確認します。数字を見ると、顧客数は合計 3,603 人です。

ここでは、実際に購入した顧客のみがリストに含まれるようにデータを設定しました。

ここのレポートには日付スライサーがあることにも気づくでしょう。しかし、私が調べているパラメータのせいで、これは問題ではありません。私は最初からすべての顧客を見てきました。

これが、私が測定を機能させたい方法です。毎日のすべての売上を調べて、それらの売上のいずれかが上位 50 社の顧客からのものであるかどうかを評価したいと考えています。したがって、私の尺度は次のようになります。

ここでもメイン関数としてCOUNTROWSを使用しました。ただし、今回は使用して仮想テーブルを作成します。

ここでは引き続きSalesテーブルを使用しますが、上位 50 人の顧客のみを調べて、さらにロジックを追加します。そこで関数も使ってみます。

最初からの購入に基づいて上位 50 人の顧客を調べているので、日付を含めます。ALL関数を使用すると、日付スライサーに設定されている他のすべてのフィルターが無視されます。

この措置が実施されたため、この特定の日に要件を満たした顧客が 1 名いることがわかりました。

これが正しいかどうかを確認するにはどうすればよいですか?

上位 50 人の顧客からの販売があった特定の日付をクリックすると、正しい結果が得られているかどうかを確認できます。

次に、右側のビジュアライゼーションを見て、上位 50 人の顧客のリストに名前が含まれているかどうかを確認します。

確かに、チャールズ・ヘンダーソンの名前が見えます。ここで、これを以下の詳細リストと相互参照します。

これは、チャールズ ヘンダーソンがその日に 9,983 相当の商品を購入したことを示しています。

また、視覚化により、探しているデータを確認しやすくなります。これは、このような同様のシナリオの視覚化にも使用した尺度です。

このような日付スライサーがある場合、結果に影響を与える可能性があることに注意してください。

この場合、ALL Datesも使用するのが最善です。

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結論

上記の例で示したように、COUNTROWS DAX関数は多用途です。物理テーブル上のシンプルで単純なアプリケーションから移行することも、仮想テーブルを使用してより高度なシナリオに移行することもできます。

CALCULAETABLE、ALL、TOPNなどの他のテーブル関数とどのように連携するかを見るのも興味深いです。追加するロジックに適切な組み合わせが見つかる限り、考えられるあらゆるシナリオに対して対策を機能させることができます。

ではごきげんよう、