Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このブログでは、DAX LuckyTemplates の行コンテキストについて詳しく説明します。別の呼び方は反復計算エンジンですが、より技術的な観点からは行コンテキストと呼ばれます。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。
目次
DAX LuckyTemplates: 行コンテキストと SUMX
行コンテキストに入るには、 LuckyTemplates でなどの反復関数を使用します。SUMX は、テーブル内の各行に対して評価された式の合計を返します。
SUMXの 2 番目のパラメータは、指定したテーブルで動作するロジックを表す式です。
この例に続いて、このメジャーをどのように生成したか覚えていますか?
最初に、評価コンテキストが適用されます。その後、個々の結果が出るたびに、私たちは舞台裏でSalesテーブルに飛び込みました。
その後、そのテーブルのすべての行でロジックを実行し、メモリに保存しました。そして、記憶にある結果から最終的にすべてを集計し、総売上高の列の結果を取得します。
要約すると、 SUMXは反復関数であるため、最初に評価コンテキストが実行され、次に行コンテキストを通じてすべての行が評価されます。
これを念頭に置くと、実際に表現を非常に高度なものにすることができます。
IF ステートメントやSWITCH ステートメント、あるいはSUMXなどの反復関数内の 1 行で実行できるあらゆる種類のロジックを作成できます。
使用できる反復関数はSUMXだけではありません。計算が行コンテキストでも行われるやのような関数もあります。
反復エンジンは、すべてのフィルターが設定された後に列に残っているすべてのものを調べるため、フィルターコンテキストよりも包括的です。
合計数量の行コンテキスト
ここでは、 「数量」列の合計を取得する合計数量メジャーがあることがわかります。
実際には、フィルター コンテキストの代わりに行コンテキストを使用して同じ結果を計算できます。
このために、 Total Quantity (Iteration)という新しいメジャーを作成し、SUMXを使用して、Quantity 列を参照しながらSales テーブルに挿入します。
その後、比較のために新しいメジャーを取り込むことができます。2 つのメジャーについてまったく同じ結果を計算しているだけです。
ただし、結果はLuckyTemplates の 2 つの異なる計算エンジンを使用して計算されました。左側の計算エンジンはフィルター コンテキストを使用し、もう 1 つは行コンテキストを使用します。
より単純なモデルを使用する場合には大きな違いはありませんが、反復関数内ではより多くの計算が行われます。
はるかに大規模なデータ セットやモデルを扱う場合は、SUMXの代わりに関数を使用することをお勧めします。前の例は比較のみを目的としたものであるため、必要以上に計算をオーバーロードする必要はありません。
ただし、 Total Salesなどを計算するには、手持ちのデータに基づいてSUMを使用して計算する方法がなかったため、反復関数を使用する必要があります。
これらは考えるべきことです。これらの計算の舞台裏で何が起こっているかがより明確になることを願っています。
DAX LuckyTemplates: 反復関数と集計関数
個人的な経験に基づくと、Microsoft Excelを使用していたときは、計算を実行するときに計算エンジンで何が起こっているのかをまったく考える必要がありませんでした。
ただし、LuckyTemplates では、反復関数または集計関数をいつ使用するのが最適かを考える必要があります。より高度な数式を使用し、それらを組み合わせるほど、これはより複雑になります。
これを念頭に置いて、累積合計や移動平均などのより複雑な処理に進む前に、これらの概念をよく理解することが重要です。
高度な DAX 関数を使用した LuckyTemplates の数式の最適化
LuckyTemplates での SUM と SUMX の違い LuckyTemplates での
反復関数 SUMX と AVERAGEX の使用
結論
LuckyTemplates が優れているのは、あらゆる高品質な分析が可能であり、すべては行コンテキストをよく理解することから始まります。
より高度な処理を行う場合でも、何が計算されているかを理解するには、特定の結果のコンテキストを考慮する必要があります。
LuckyTemplates の関数の反復に関して説明したかったのはこれだけです。次に、コンテキストに関して考慮すべき追加事項について説明します。
ではごきげんよう、
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