LuckyTemplates での異なる日のデータ正規化の結果

このチュートリアルは、データの正規化に関するの別の質問から派生したものです。私が教えるテクニックは、データ分析中に事態を複雑にする可能性がある異常を取り除く上で重要です。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。

LuckyTemplates で分析を実行するときに、さまざまな国からの週末や祝日の売上を考慮する必要がある場合があります。問題は、特定の国では祝日であっても、他の国ではそうではない場合です。各国の異なる日数を考慮して、レポート作成中にこの販売データを正規化するのは困難です。そこでデータ正規化テクニックが活躍します。

目標は、さまざまな売上をすべて取得し、それを報告国の実際の営業日に戻すことです。

これは、LuckyTemplates のタイム インテリジェンス手法の非常にユニークな例です。それにもかかわらず、限られたデータ、または生の情報にデータが表示されないという特定のシナリオを扱っている場合には、これは非常に便利です。

目次

• 異なる日の売上のサンプルデータ正規化
• 週末以外の売上を計算する
• 累計の作成
• 結論

異なる日の売上のサンプルデータ正規化

このチュートリアルで説明する最も重要なことは、レポート日の位置や特定の日の結果を変更するロジックを数式に記述する方法です。

この表を実際に例に注目して見てみましょう。結果をある日から別の日に移動する必要がある同様の作業をしている場合は、このチュートリアルが役に立ちます。

レポートでは、 Date 列とDaysOfWeekName列に日付とその日が何曜日であるかが表示されます。[総売上]列で、その特定の日の総売上数を表示することもできます。

さて、土日の売上データを月曜日の売上データに移動するロジックを考え出しました。これは、週末の売上を平日の平日（月曜日から金曜日）の売上に登録したいためです。更新された売上データは、以下の週末以外の合計売上高列で確認できます。

さらに、このテーブルを動的にしたいので、販売データの時間枠を簡単に変更できるデータ セレクターを追加しました。それぞれの時間枠を選択すると、 「週末以外の合計売上高」列のデータが自動的に更新されます。

それに加えて、累積合計、移動平均などの他の計算にも手を加えたいと思います。ご覧のとおり、Cumulative Total Adj を追加しました。および累積売上高列。これらの非常に具体的な洞察を解決するには、物事を少し整理し、いくつかの DAX 計算に入る必要がありました。

週末以外の売上を計算する

ここで、週末以外の総売上高を計算して設定する方法を説明します。これが、このデータ正規化チュートリアルの重要な点です。

ここには、Weekend CheckとWorkdayCheck の計算用にいくつかの変数 ( )があります。ここで私がやっているのは、特定のコンテキストにおいてどれが週末でどれが月曜日であるかを識別することです。

日付テーブルに戻り、非常に単純なロジックを使用してDay Type列を作成しました。したがって、その日が土曜日でも日曜日でもない場合は、その日をWorkdayと呼びます。土曜日 (6) または日曜日 (0) の場合は、それをWeekendと呼びます。

さて、式の最初の部分に続いて、この部分について説明します。

したがって、WeekendCheck がtrue の場合、つまり週末である場合、その結果は空白に設定されます。次に、WorkdayCheck がfalse の場合、または月曜日に等しい選択された値が false の場合は、 Total Salesを返します。

WorkdayCheckが true の場合、つまり月曜日である場合、ここでこのロジックを実行します。

と関数を組み合わせたものです。まず、月曜日の総売上高と週末の売上高の合計を取得します。FILTER関数はすべての日付を調べ、現在の日付から 3 を引いた日付よりも大きい日付のみを返します。

ステートメントやさまざまな関数などのテクニックを組み合わせて、土曜日と日曜日の合計売上を月曜日に移動するだけです。これが、このタイプの分析におけるデータ正規化の仕組みです。

同じテクニックは、休日などに仕事をするときに非常に役立ちます。ここで必要なのは、WeekendCheck の代わりに HolidayCheck など、いくつかの点を変更することだけです。ただし、これは同様のロジックであり、このソリューションをこれらのシナリオにいつでも適用できます。

累計の作成

次に教えたいのは、総売上高と週末以外の総売上高の累計を作成することです。

お気づきの点の 1 つは、時間枠に関係なく、実際にはデータが存在しないため、この列の週末の累積合計データが常に平坦な線になることです。

これに関連して、累計調整額と累計売上高を比較するビジュアライゼーションを作成しました。

これは、データを正規化するときに数日で利用できるもう 1 つの興味深いテクニックです。以下の式を見てみましょう。

関数を使用して日付列と週末以外の売上合計列を再作成し、調整売上テーブルを作成しました。

その後、関数を追加しました。ご覧のとおり、調整売上テーブルはFILTER関数内に配置されています。すべての日付を調べる代わりに、調整された合計売上高を非稼働日として配置しました。最後に、SUMXを使用して、毎日反復して最大日付以下の日付を計算します。次に、 Normalized Salesの列をカウントアップします。

このデータ正規化手法は、複数の国にまたがって作業する場合に非常に応用できます。ご覧のとおり、これは、さまざまな地域すべての売上をレポートに正規化する非常に効果的な方法です。

LuckyTemplates を使用して選択した日付の前後の数日を表示する Power
BI で現在日付または特定の日付までの結果を表示する LuckyTemplates
で複数の日付を操作する方法

結論

このチュートリアルでは、 LuckyTemplates 内で時間に関連した独自の分析を実行できるようにする多くの便利なテクニックについて説明しました 。関数、いくつかのテーブル関数、関数 を使用したその他の単純なフィルターなど、さまざまなDAX 関数をいくつか調べました。

LuckyTemplates 内のさまざまなタイム インテリジェンス手法についてさらに詳しく知りたい場合は、オンラインの LuckyTemplates にあるこの種の分析に特化したコース モジュールを参照することをお勧めします。

この詳細なビデオを楽しみながら作業してください。