Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
ALL 関数を使用して、LuckyTemplates の特定の計算のコンテキストを変更できることをご存知ですか? 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。
この機能がどのように機能するかについては、以下の投稿をご覧ください。
目次
LuckyTemplates の ALL 関数とは何ですか?
ALL関数は、 LuckyTemplates の DAX 言語の非常に重要な部分です。数式内でさまざまな方法で使用できます。
効果的に利用すると、数式内のロジックとデータ モデルで利用可能なフィルタリングを組み合わせる場合に、結果をシームレスに計算できます。
簡単に言えば、ALL 関数は、数式に合わせたフィルターまたはディメンションからのコンテキストを削除できます。
これは、合計に対するパーセントを計算する場合などに最適です。
この機能をいつ使用するか?
数式内で ALL を使用する最適なタイミングは、実行しようとしている計算のコンテキストを削除または調整する必要がある場合です。
ALL と組み合わせて使用される最も一般的な関数は、CALCULATE 関数です。
ALL を FILTER 関数と組み合わせて使用する場合もあります。
ここでの考え方は、モデル全体で計算が行われる前に、ロジックに適用される仮想テーブル/コンテキストを調整できる式の中にあります。
ALL機能の使い方は?
これまでに行われた全売上に対する特定の地域の売上の割合を計算するときに、LuckyTemplates でこの関数を利用する方法を説明します。
これを論理的に行うには、その地域の売上をすべての地域の合計売上で割る必要があります。ただし、モデル内で発生する自然なフィルタリングを使用すると、すべての地域で売上を得るのはそれほど簡単ではありません。
ここで、ALL 関数が問題を解決するのに最適です。CALCULATE 関数と組み合わせると、領域フィルターを削除し、適切な分母を取得して計算が正しく行われるようにすることができます。
この場合、顧客名列を参照し、それを CALCULATE と組み合わせて、すべての売上の合計が売上の割合を計算するための分母として機能できるようにしました。
ただし、この LuckyTemplates 関数を使用すると、すべての顧客名のフィルターを削除できるだけでなく、特定のテーブルの任意の列からのフィルターも削除できます。
下のこの画像で、私が何を意味するかを示します。「ALL Sales」列が「Total Sales」列の数値を単純に繰り返していることがわかります。
これは、ALL 関数パラメータが特定の列を参照しており、その列が顧客名列ではないためです。
これを修正するには、特定の列だけではなくテーブル全体を参照する必要があります。ALL 関数内でテーブル全体を参照することにより、テーブル内の任意の列からフィルタリングを削除できます。
たとえば、以下の式と表内の対応する変更を参照してください。
ALL 関数についての別の考え方
ALL によって計算内のフィルターやコンテキストが削除されることが理解できたと思います。
数式内で ALL が実際に何を行っているかを考えるもう 1 つの方法は、この特定の関数を参照するたびに、入力されたパラメーターから情報の各行の仮想テーブルまたはリストを生成していると想像することです。
これは、FILTER 関数内のテーブル パラメーターとして ALL を使用する場合に特に重要です。
この完璧な例は、この特定のブログ記事で詳しく説明されている CUMULATIVE TOTAL パターンです。
LuckyTemplates で DAX を使用して動的な累積合計を作成する
結論
要約すると、ALL 関数は「すべてのフィルターを削除」関数と同じように考えてください。ここにはテーブルまたは列のいずれかを配置できますが、どちらを実行した場合の影響を理解することが重要です。
ALL を活用する方法のその他の例については、以下のリンクをご覧ください。
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ありがとう、
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