Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
LuckyTemplates PARALLELPERIOD関数を使用して DAX 数式を実際に詳しく見てみましょう。この素晴らしい DAX 関数を調べて、これをいくつかの計算内で非常に効果的な方法で使用する方法を見ていきます。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 DAX 関数のレビューで説明するものとは異なる他の使用法も見つかるかもしれません。ロジックを詳しく説明し、それがどのように機能するかを示します。
目次
PARALLELPERIOD の仕組み
PARALLELPERIOD はタイム インテリジェンス関数です。つまり、指定した時間枠に戻って、その特定の時間枠の完全な計算を実行します。
この計算例では、1 年を振り返っています。この計算内の PARALLELPERIOD は、1 年前に遡って、その年全体を調べて 、その年全体の売上を合計します。
これをテーブルにドラッグすると、すべての行に結果が表示されます。この $11,565,545 は 2016 年の総売上高であり、一方、$11,690,763 は 2015 年の総売上高であり、ここでは [以前の売上]として設定されます。
2017 年を見ると、2016 年の総売上高 11,565,545 ドルが以前の売上高になります。
これを四半期ごとに行うこともできます。数式の Year を Quarter に変更するだけで、結果は少し異なります。
別の例として、「マイナス」(-) の代わりに「プラス」(+) を使用することもできます。したがって、プラス四半期またはプラス年になる可能性があります。
ここから、いくつかの簡単なメジャー分岐を実行して、合計のいくつかのパーセンテージを算出することもできます。
合計のパーセンテージを計算する
累計売上高を使用して、合計に対する割合を計算します。昨年の結果に基づいて、今年を通してどうなるかを見出すつもりです。これは、パーセンテージの観点から見ると非常に興味深い分析です。
それがまさに私がここでやったことです。公式は全く難しくありません。私たちは単にメジャー分岐を効果的に実装しているだけです。この追加ロジックに分岐します。
したがって、これを表にドラッグすると、時間の経過とともに調整または変化し、最終的には昨年と比べて 103% になったことがわかります。
これを視覚化して示すこともできます。
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結論
ここでは、LuckyTemplates PARALLELPERIOD をいつどのように使用するかについての完璧な例を示しました。また、中核となる測定値からさらに多くの計算に分岐する方法も示しました。
PARALLELPERIOD がどのように機能するかについての重要な概念は、指定した内容に基づいて時間ウィンドウを開くということです。特定のコンテキストを遡って振り返り、その年全体、四半期全体、または月全体の結果を返します。
この DAX 関数の優れた点は、フィルター関数を使用してこれを動的に簡単に実行できることです。もっといろいろあるでしょう。少し長い式になるかもしれませんが、これは優れたタイム インテリジェンス関数です。
この機能について詳しく調べて、自分の仕事に適用してください。乾杯!
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