LuckyTemplates で DAX を使用して販売期間を計算する: 平日と平日 週末

多くの企業にとって、正しい販売期間または実際に結果が得られた正しい期間にわたって分析していることを確認することが重要です。 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 で数式を誤って実装し、特にAVERAGEXやSUMX などの反復関数を使用して、 結果が出ない日や売上のない日を繰り返した場合、実際には誤った結果が得られます。

場合によっては、知らず知らずのうちに、これらの結果をレポートに組み込んで、それが正しいか間違っているかをすぐに判断できないことがあります。

このチュートリアルでは、平日と週末を分離し、それらの特定の期間の情報のみを取得する方法を説明します。

これは、平日のみ販売を行う組織の場合、または週末の販売を分離したい場合（販売の大部分が週末に発生する可能性があるため）に特に役立ちます。

目次

• データモデルを使用して DAX を計算する
• 数式を書く
• 公式の再利用と分岐
• 結論

データモデルを使用して DAX を計算する

重要なことは、データ モデルを使用して DAX を効果的に実行することです。まず、 Dates テーブルで何を行ったかを見てみましょう。

明らかに、 DAYINWEEK が必要です。これが Dates テーブルにない場合は、おそらく計算列を使用してそこに取得しようとします。しかし最終的には、バックエンドでの DAX をできるだけシンプルにしたいと考えています。したがって、これをデータ モデルで整理する方がよいでしょう。

明らかに、この DAYINWEEK は曜日に合わせられています。

そこから、実際にそれが週末なのか平日なのかを導き出すことができます。それを実現するために、このSWITCH式を利用しました。

これは、DAYINWEEK 列内のすべてのロジックを処理し、平日または週末として返します。

それでは、販売期間を分析する際に使用する数式の書き方を見ていきましょう。

数式を書く

計算には CALCULATE 関数を使用します。平日の売上の場合は、総売上を計算し、日付テーブルで平日のすべてをフィルター処理します。

「Weekend – Weekday」は、(SWITCH 式を使用して) 作成したばかりの列です。

次に、数式をフォーマットします

それを持ち込むと、平日を示す異なる結果が得られることがわかります。

ここからは、この数式をコピーして貼り付け、Weekends を Weekends に変更するだけです。

次に、それをドラッグすると、結果が表示されます。平日の売上と週末の売上を合計すると、合計売上が得られます。

ここで、 FILTER 関数を実際に効果的に使用する方法がわかります。データモデルと組み合わせて使用​​します。そのテーブル内のロジックに基づいてこのディメンションまたはこの列を追加し、その上に FILTER 関数を置くことができました。

公式の再利用と分岐

さらに、この公式はどのような方法、形、形式でも使用できます。たとえば、土曜日の売上を計算したいとします。

Sales Saturdayを取得するには、内部のロジックを変更するだけです。「Weekend – Weekday」の代わりに、 「Day of Week」を使用します。

フォーマットしてドラッグします。

ここまで到達したら、土曜日の売上高など、メジャーを使用して他のいくつかのことに手を伸ばすことができます。それを実証するために、実際にやってみましょう。

これを「週末の売上の % (パーセント)」と呼びます。週末の売上を総売上で割ります。

これでパーセンテージを計算し、次のようにテーブルにドラッグします。

したがって、これは、データ内の特定の要素を分離して、販売期間にわたって正しく分析する 1 つの方法です。

ここから、さらに領域を広げて、データ モデル内のさまざまな要素にわたって本当に優れた洞察を見つけたり、一方を他方と比較したりすることもできます。平日の結果と週末の結果を比較することもできます。

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結論

このチュートリアルでは、実際に正しい販売期間の評価を行うためのいくつかの手順を実行しました。さらに、そこからさらに領域を広げていきました。

ここで理解すべき重要な概念は、関数の反復です。これらをよく理解し、それらがどのようにうまく機能するかを理解する必要があります。そうすると、これらの関数内で仮想テーブルの形状を変更して、この場合は任意の期間を分離できることがわかります。

これらのアイデアやテクニックをうまく実装することで、優れた分析上の洞察がたくさん得られます。

ではごきげんよう、