Python における Self とは: 実際の例
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LuckyTemplates での AVERAGEX の使用 – DAX チュートリアルと例
LuckyTemplates のAVERAGEX は、非常に多用途な関数です。これは値を平均するためだけではありません。傾向分析にも最適です。 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 Learning Summitで傾向分析のためのの使用について説明しました。イベントへのリンクは以下にあります。
ただし、この投稿では、 AVERAGEX関数の使用時にバックグラウンドで何が起こるかに焦点を当てていきます。この機能を理解することは、どのようなシナリオでその使用が必要になるかを理解する上で重要です。
目次
1 日あたりの平均売上を求める AVEAGEX の使用
まずはAVERAGEXを使用する最も簡単な方法の 1 つから始めて、1 日あたりの平均売上を調べてみましょう。
すべては、計算の初期コンテキストが何であるかを知り、次にどの仮想テーブルを参照するかを知ることに要約されます。
この場合の初期コンテキストは、製品名から取得されます。
AVERAGEX は反復関数として機能するため、テーブル内の各行にロジックを追加します。
ただし、AVERAGEX が列にロジックを追加するには、その前に のデータを参照するための仮想テーブルが必要です。これを行うのが関数です。
Average Sales Per Dayを探しているので、 Dateテーブルを参照します。
これは、毎日すべての製品を調べて、1 日の総売上高のどの部分が各製品から来ているかを調べていることを意味します。
すべての作業が完了すると、各製品の総売上高が平均化されます。これらは、 「1 日あたりの平均売上」列の結果です。
この関数は平均を調べるため、計算には売上がゼロの日も含まれることに注意してください。
顧客あたりの平均売上を求める AVEAGEX の使用
今回は、 AVERAGEXを使用して、顧客あたりの平均売上を調べます。
この尺度は、 1 日あたりの平均売上高に使用したものと似ています。唯一の違いは、 DateではなくCustomer Namesの列を参照していることです。
これをここの表に追加して、各製品に対応するすべての行でどのような結果が得られるかを確認してみましょう。
以前は、AVAGEX はすべての製品に対して毎日反復処理を行っていました。今回は、特定の製品を購入したすべての顧客に対して反復処理を行います。
したがって、反復関数は、各顧客が購入した各製品の総売上高を評価するようになりました。最終的にはその平均値が求められます。
AVERAGEX を使用して月あたりの平均売上を算出する
前の 2 つの例は、LuckyTemplates でAVEAGEX を使用することがいかに簡単であるかを示しました。ただし、特にメジャーで参照される仮想テーブルの観点から、より複雑なアプリケーションにも使用できます。
VALUES関数を使用して仮想テーブルを参照する別の方法を示すために、月当たりの平均売上を計算します。
最終的に1 日あたりの平均売上高列と同じ結果が得られるため、ここでDateテーブルを直接参照することはできません。
これは、 VALUES関数を使用する利点の 1 つです。前の例では、 VALUES の使用をスキップし、必要なテーブルを直接参照するだけのものもありました。ただし、VALUESを使用すると、バックグラウンドでより多くの計算が行われます。
したがって、私は依然としてDateテーブルを参照していますが、毎日の終わりの平均は見ていません。代わりに、月と年を見て、最終的に平均を見つけます。
AVERAGEX 関数の仕組みを理解する
DAX で AVERAGEX を使用して 1 日あたりの平均を測定
する LuckyTemplates で反復関数 SUMX および AVERAGEX を使用する
結論
AVEAGEX は、正しく使用すると強力な洞察を提供する関数です。このチュートリアルでこの反復関数を説明した方法は、それができることの概要にすぎません。
繰り返しになりますが、 LuckyTemplates Learning Summit では、LuckyTemplates でAVEAGEX を使用する方法をさらに詳しく見ることができます。
複雑なシナリオであっても、AVEAGEX関数を使用すると、ダッシュボードやレポートで役立つさらに多くの洞察が得られることがわかります。
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