Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日は、簡単な対策の概要を説明し、それらが時間の経過とともにどのように進化したかを示したいと思います。その長所と短所について話してから、より良い代替案だと思うもので終わります。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。
クイック メジャーを使用する理由は、DAX の作成が面倒で、学習に少し時間がかかる場合があるため、開発をスピードアップするためでした。そのため、大きな欠点はありますが、比較的早く対策を立てるためにクイック対策が使用されました。
早速始めてみましょう。[計算を選択]のこのドロップダウンをクリックすると、カテゴリごとの平均やカテゴリごとの加重平均など、あらゆる種類の分析を実行できます。Filtersを追加できます。これは基本的に、 タイム インテリジェンス計算を実行するときに実行できることを複製するだけです。
現在の合計を計算したいとします。基本値は合計売上高、フィールド値は日付になります。
それが導き出した結果がこれです。
現実には、はい、開発をスピードアップすることができます。しかし、私にとって、気に入らない点がいくつかあります。
使用された公式を見ると、始めたばかりの場合、理解するのは非常に困難です。なぜ奇妙な累計が得られるのか理解できません。関数およびと組み合わせて何をしているのかを知るのは困難です。
基本的に、計算は、フィルターが設定されているかどうかに関係なく、時間の始まり、つまりデータセット内の最初のデータに戻ります。しかし、それを知るのは難しいです。
カテゴリごとの平均の別の例を見てみましょう。フィールドに寸法を入力して「OK」をクリックするだけです。
クイック メジャーを使用すると、さまざまな新しい計算を開き、それらをシームレスにメジャー グループに入れることができます。
これらのメジャーは非常に長いため、名前を変更する必要があるのは明らかです。
製品ごとの平均売上が得られていることがわかります。のような関数を見ると不安になります。
小節の周りには CALCULATE 関数もありますが、これは必要ありません。
迅速な対応により、物事を迅速に作成できますが、得られる結果に関しては混乱が生じる可能性があります。これらすべてを実行せずに、まったく同じ結果を得る簡単な方法があります。関数を使用して CALCULATE を削除できます。
この式を使用すると、まったく同じ結果が得られますが、混乱を引き起こす可能性のある追加の関数がありません。
クイック メジャーが最初に登場したとき、誰もがまだ DAX メジャーを作成する必要があるのかと尋ねていました。それに対する答えは、完全に「はい」です。なぜなら、DAX がどのように機能するかを理解する必要があるからです。
目次
簡単な対策のより良い代替案
LuckyTemplates では、を使用した LuckyTemplates 開発の生産性を向上させるためのより良い方法を作成しました。独自の方法および独自の書式で数式を作成し、Analyst Hub アプリケーションに保存できます。
DAX クリーンアップ ツールもあります。
このアプリには大量のドキュメントが保存されており、検索バーを使用して簡単に見つけることができます。AVERAGEX を検索し、保存したパターンの 1 つをクリックします。
パターンがあります。多少異なる名前を付けることもできます。おそらく私の簡単な対策にあるものと似たような名前にすることもできます。これらはすべて Analyst Hub 内にあるため、コードをすぐにコピーすることができます。
次に、名前を「Average Sales per Product」に変更し、その他の詳細をすぐに変更します。
すべての数式にわたってこれを迅速に拡張する方法を考えてください。私の場合、DAX 数式の作成時間を大幅に短縮しました。私はこれらすべてのパターンをすでによく理解しているので、後はパターンをコピーし、いくつかのパラメーターを変更して、分析を行うだけです。
コミュニティの価値を活用する
私たちはコミュニティの価値も活用しています。LuckyTemplates チームは迅速な対策にこだわっており、ここ数カ月はあまり取り組んでいません。
私たちのコミュニティでは、みんなの数式を見て、他の人が何をアップロードしているかを確認できます。
M コードと生コード用のアプリも提供する予定です。この機能は、簡単な手段を使用して得られるものよりもはるかに優れています。
Analyst Hub の背後にある全体的なアイデアは、クイック メジャーの多くがすでにアプリに設定されており、すぐに参照できるということです。私の考えでは、簡単な対策の結果は次のように複雑すぎて不必要です。
結論
なぜ私たちが Analyst Hub の構築に着手したのか、ご理解いただけると幸いです。そこに実際のギャップがあると判断したため、これを実行しました。独自の開発方法に関して活用できることがたくさんあります。
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