Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
Microsoft フローで使用できる 2 つの複雑な Power Automate String 関数、substring 関数とindexOf 関数を簡単に学習します。
今日のブログでは、引き続きクイック メジャー プロについて説明します。パート 1では、この外部ツールのすぐに使えるアプリケーションについて説明しましたが、今日は、QuickMeasures Pro の操作方法を学びます。ここでは、データ分析をより簡単かつ適切に行う 2 つの強力な LuckyTemplates ソリューションであるQuickMeasures Gallery と
QuickMeasures Pro は、複雑な数式やプログラミングを必要とせずに、計算を簡単に作成してデータに適用できる強力な外部ツールです。初心者でも経験豊富なユーザーでも、迅速な測定により時間と労力を節約できると同時に、データについてより正確で有意義な洞察を得ることができます。このチュートリアルのビデオ全体は、このブログの下部でご覧いただけます。
目次
LuckyTemplates ソリューション: クイック メジャー ギャラリー
QuickMeasures Pro は、 Greg Deckler によって作成されたの一部です。これらのツールは、レポートの開発を迅速化し、多くの一般的な機能を自動化するのに役立ちます。
クイック メジャー ギャラリーには、レポートに使用できる 200 のツールがあります。それらの多くは、極座標からデカルト座標への変換、積の実行、単純な集計、減算など、実行する内容が単純です。
ただし、すぐには理解できない機能を持つものもあります。たとえば、「Jarque-Bera」、「Cthulhu」、「Blowout!」などがあります。
これらのツールを理解できるように、Greg はその機能の概要を説明しました。たとえば、Microsoft クイック メジャー ギャラリーで最も人気のあるツールの 1 つである Cthulhu を使用してみましょう。
リストからクトゥルフを選択します。次に、[DAX]をクリックしてDAX コードを表示します。コードの横にある注を読むと、この簡単な対策の内容が説明されています。たとえば、Cthulhu はインデックス列に基づいてカウンターをリセットしていることがわかります。
さらにヘルプが必要な場合は、ギャラリーへのリンクを使用してください。[クイック メジャー ギャラリー]リンクをクリックして試してみましょう。
表示されたページでは、このツールに 25,000 を超えるビューと詳細な説明があることがわかります。必要な DAX コードと、すぐには理解できないものをより深く理解するための参照として使用できる追加のリンクがあります。
LuckyTemplates ソリューション: アナリスト ハブ
カスタムのクイック メジャーを作成する最良の方法の 1 つは、LuckyTemplates メンバーが利用できる素晴らしいツールである Analyst Hub を使用することです。
Analyst Hub には、DAX、M、RAW、Python、R などのコード リポジトリが含まれています。
多くのユーザーが行うことは、独自のレポートに使用する一般的な DAX メジャーを収集することです。
たとえば、[ドキュメント] に移動すると、頻繁に使用する 33 個の DAX メジャーが保存されていることがわかります。
また、コミュニティに移動すると、他のユーザーが提供した 367 個の DAX メジャーがあることを確認できます。これらの手段のいずれかを実行して、自分のライブラリに保存できます。
LuckyTemplates のクイック メジャー機能
クイック メジャー – LuckyTemplates モデルでの使用方法
Analyst Hub コミュニティを通じてカラー パレットを向上させる
結論
結論として、クイック メジャー ギャラリーとアナリスト ハブは、データ分析と視覚化の機能を大幅に強化できる強力な LuckyTemplates ソリューションです。クイック メジャー ギャラリーには、データに簡単に適用できるさまざまな事前構築済みメジャーが用意されているため、時間と労力を節約できます。
一方、Analyst Hub では、独自のカスタム メジャーを自由に作成して他のユーザーと共有できます。これらのツールを組み合わせると、複雑なデータ分析の世界を簡単かつ自信を持ってナビゲートできるようになります。
初心者でも経験豊富なユーザーでも、QuickMeasures Pro のクイック メジャー ギャラリーとアナリスト ハブを活用すると、LuckyTemplates の可能性を最大限に引き出し、より適切なデータ駆動型の意思決定を行うことができます。
ではごきげんよう、
ブライアン・ジュリアス
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