Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、ほとんど文書化されていない新しい DAX 関数である COLUMNSTATISTICS() について説明します。2021 年 8 月に LuckyTemplates に追加されました。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。
この関数を使用すると、フィールドのリスト、最小、最大、最大長、各フィールドの一意の値 (カーディナリティ) の数などのメタデータをデータ モデル内のすべてのテーブルに迅速に作成できます。ただし、この機能の使用方法と使用できない方法には非常に独特な側面がいくつかあり、それについてもこのブログで説明します。
私はこの新しいDAX 関数を試してきましたが、何を見つけたのか、そしてそれを使って何をしてきたのかを紹介したいと思います。
LuckyTemplates Practice Datasetツールを使用してテスト データベースをセットアップします。そこで、これをオンにして、標準的な販売-製品-顧客のスター スキーマ モデルを使用して小規模な 3 年間のデータセットを作成します。
ここで、この関数がどのように機能するのか、場合によってはどのように機能しないのかを見てみましょう。
目次
新しい DAX 関数の使用 COLUMNSTATISTICS
まず、この関数が何を生成するかを示す新しいテーブルを作成します。そこで、計算テーブルを作成し、Col Statsという名前にします。入力すると、IntelliSense がそれを認識しないことがわかります。これは、ちょっとした危険信号です。また、循環依存関係が検出されたことを示すメッセージも表示されます。
この関数が何をしているのか考えてみると、モデル内の各テーブルを調べてフィールドの統計を作成しています。ここで実行していることは、実際にこのテーブル自体 (Col Stats テーブル) に関する統計を作成しようとしているということです。循環依存関係が生まれてしまいます。
それはうまくいきません。そこで次に考えたのは、これを物理的に計算されたテーブルとして作成する代わりに、循環依存関係でそれ自体がループバックしないように、計算された仮想テーブルとして作成したらどうなるだろうかということでした。
それでは、メジャーに移動して新しいメジャーを作成し、ここで簡単なことを試してみましょう。この Col Stats テーブルの行を数えてみます。
それをカードビジュアルに落とし込んでみましょう。ご覧のとおり、機能します。その列の統計は 71 行安定しています。その仮想環境では正しく計算されています。
次に、そのデータを抽出する方法を見てみましょう。テーブルを作成できれば、それを DAX クエリとして実行できるかもしれません。
このためには、これをファイルに出力する必要があるため、DAX Studio を使用します。DAX Studio はそれを非常にうまく処理します。ここでは出力を Excel に設定し、静的な Excel テーブルを作成します。次に、DAX クエリを実行します。テーブルを生成する DAX クエリは EVALUATE で始まります。実際に動作し、71 行のExcelファイルが返されます。
サンプル データ モデルの LuckyTemplates に戻り、作成した Excel テーブルを取り上げます。これを取り込んでみると、この Query1 が得られることがわかります。これはまさにその実行内容、つまり各テーブルの各列に関する情報を生成することを示しています。
次に、このデータを変換できます。まず、 「Use First Row as Headers」を実行します。次に、そのQuery1テーブルを取得し、その名前をColumn Statisticsに変更します。次に、「閉じて適用」をクリックします。
新しいページで、テーブル名を取得し、それをスライサーにドラッグします。残りのデータを取得してテーブルに取り込みましょう。そして今、非常に便利なものを手に入れました。そのため、テーブル ビューに戻って必要なフィールドをスキャンする代わりに、開発の過程でクリックするだけで済みます。すべての列のすべての要約統計を表示できます。
LuckyTemplates のDAX テーブル関数
仮想テーブルで COUNTROWS DAX 関数を使用する方法
LuckyTemplates DAX ALL 関数 – 仕組み
結論
これの優れた点の 1 つは、これがすべて物理テーブル内にあるため、DAX メジャーでこれを参照できることです。テーブルとテーブルごとのフィールドの数をカウントできます。仮想テーブルでは、列名のリストを作成し、モデルの構造に対してあらゆる種類のチェックを実行できます。
したがって、これは実験を続ければ、新しくてより良い用途が見つかると思います。COLUMNSTATISTICS に関して他に発見したことがあれば、ぜひコメントでお知らせください。
詳細については、以下の完全なビデオチュートリアルをご覧ください。
ではごきげんよう!
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