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TREATAS 関数を使用して LuckyTemplates で仮想リレーションシップを作成する

DAX の TREATAS 関数は、LuckyTemplates モデル内で利用できる最も興味深い DAX 数式の 1 つです。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。

これには非常に特殊な使用法があり、データ モデルと DAX 数式を簡素化したい場合に有益です。

このチュートリアルでは、数式内に仮想関係を作成する方法を説明します。データ モデル内に物理的な関係を作成する必要はありません。実際に、このTREATAS 関数を利用して、2 つのテーブルまたは 2 つの異なるテーブルの 2 つの列をリンクできます。

この例は、LuckyTemplates メンバーや他の出席者と収益予算編成に関する学習サミットの一部です。

TREATAS 関数を使用して LuckyTemplates で仮想リレーションシップを作成する

このテクニックは、LuckyTemplates 内で予算と実際の結果を管理するときに非常に重要です。モデルと正しい DAX 計算を組み合わせることで、この分析を効率的に作成できます。

ここでは、次のように分析を進めます。

  1. 時間の経過とともにどのように変化するかを示す
  2. 特定の領域や個々の要素を選択する
  3. 予算に対してどのように進んでいるかを確認する

分析の手法

このチュートリアルの興味深い点は、モデルがどのように構造化されているかです。LuckyTemplates 内で仮想リレーションシップがどのように機能するかを理解することで、効率的な構造化が可能になります。そこで、LuckyTemplates TREATAS の計算に入る前に、データ モデルを見てみましょう。

目次

仮想関係のモデル構造

ここでのモデルは非常に詳細ですが、このチュートリアルでは仮想テーブルに焦点を当てましょう。Regional Budgets テーブルを見ると、物理的な関係がないことがわかります。

Regional Budgets テーブル

このような仮想テーブルが面倒な作業を行います。選択に基づいて表示したい計算に従って、正しいフィルターを作成します。

地域予算を詳しく見ると市ごとに分類されており、2018年の実際の予算があることがわかります。これは数式を使用して作成されましたが、詳細はここでは省略します。

実際の情報は年単位で表示され、年間予算の効果を示します。

実際の予算データ

これらを細分化し、年間を通じて割り当てる必要があります。ここには、予算感度テーブルという別のテーブルがあります。

予算感度テーブル

年間予算を割り当てるために、毎月感度係数を与えました。予算感度は月ごとに分割され、合計は1になります。

モデルに戻ると、この予算感度テーブルも何にも接続されていないことがわかります。物理的な関係はありません。

物理的関係のないテーブル

この手法により、モデルの効率が大幅に向上します。正しいリレーションシップを作成する追加のテーブルを作成する必要はありません。TREATAS を使用すると、これを仮想的に行うことができます。

TREATAS を使用して仮想関係を作成する

最初に、リージョンのテーブル内の何かでフィルターできる計算を作成する必要があります。LuckyTemplates TREATAS がどのように機能するかを理解できれば、モデルを簡素化し、仮想関係を作成できます。

最初の式として、年間予算では、年間合計を合計しますが、その年間合計を都市または地域のテーブル内の何かでフィルターすることもできます。

年間予算の計算

この場合、年間の情報しかありませんが、これを月ごとに分類する必要があるため、感度が重要になります。私は、「2018 Monthly Budgets」という別のメジャーを作成しました。

Budget Sensitivityテーブル内のShort Month列は、Date テーブルとMonth Name列の間に仮想リレーションシップを作成しています。

特定のコンテキスト (月や年など) の場合、この予算感度はそれに基づいてフィルター処理されます。次に、年間予算に BudgetAllocation を乗算します。

予算感度の計算

日ごとに分解して累計を計算します。月次情報があるため、月次情報を特定の月の日数で乗算または除算します。

この日次レベルの式の最初の部分である2018 年の日次予算 は、月次レベルで行ったものと似ています。特定の月で何日いるかを計算します。

日次予算の計算

DatesテーブルでCOUNTROWS を使用し、ALL 関数でDatesのコンテキストを削除しますが、VALUES 関数を使用して月と年を再度追加します。

結論

仮想関係はさまざまな方法で活用できます。このテクニックを利用できるシナリオは他にも多くありますが、これは非常に良い例です。TREATAS 関数を使用して、LuckyTemplates 内に仮想リレーションシップを作成しました。

TREATAS 関数を使用する最も論理的な理由は、モデルのバックエンドで行うすべての作業を簡素化することにあります。LuckyTemplates レポートのデータ モデル内において、この関数が開発に多くの複雑さをもたらす可能性のあるさまざまなリレーションシップを簡素化します。

日々の作業が楽になることを願っています。

***** LuckyTemplatesを学んでいますか? *****

Tags: #TREATAS #仮想リレーションシップ #LuckyTemplates

30 Comments

  1. 山田 勇気 -

    このソリューションを見つけて感謝しています。特にデータ分析には役立ちそうです

  2. 島崎 陽太 -

    具体的なケーススタディがあると、さらに興味がわくと思います。ぜひレポートしてください

  3. 前田 智子 -

    仮想リレーションシップって本当に聞いたことがなかった。この機会にしっかり勉強したいと思います

  4. ケンジ -

    TREATASの活用法についての投稿がもっと見たいです。次回も期待しています

  5. 鈴木 仁 -

    これを使った場合、パフォーマンスに影響があるのかな？もう少し詳しく知りたいです。

  6. 中村 大輝 -

    投稿を読んで、とても役立つと思いましたが、実際にはどこから始めればいいのか悩むところです。もう少し詳細なステップが知りたいです

  7. カナエ -

    仲間にも教えてあげよう！この投稿をシェアします。もちろん、この記事が大好きです

  8. さつき -

    この方法を試して、うまく行って嬉しかったです！やっぱりTREATASは強力です

  9. 岡田 直樹 -

    こんな新しい技術があるなんて驚きです！データの整合性が保たれるのがいいですね

  10. 根本 友美 -

    Do you think it would be applicable in our small business? I'll try to use it next week

  11. 高橋 明美 -

    このテクニックを使うことで、チームの作業効率が上がる気がします。これからもご指導よろしくお願いします！

  12. ほっぺちゃん -

    私もこれを使ってデータを整理したい！TREATASは本当に役立つ。早速試してみます

  13. 鈴木 ケイ -

    さっそく試しましたが、とても使いやすかったです！他にも何か教えてください

  14. 山本 こころ -

    おもしろい記事ですね！TREATAS関数のおかげでデータ分析がもっと楽しくなりそう

  15. 久保 直樹 -

    この情報をもとに自分のプロジェクトでも試してみます。ありがとう

  16. 鈴木 翼 -

    この情報をシェアしてくれてありがとうございます！が、具体的な使用例があれば嬉しいです。

  17. リク -

    試してみたけど、上手くいかなくて困ってます。他にアドバイスがあればぜひ教えてほしいです！

  18. 大野 裕子 -

    TREATAS関数って、思ったよりも簡単に使えるんですね！びっくりしました

  19. 佐々木 愛 -

    この方法は、特にビジネスインテリジェンスの分野で役立ちそうです。もっと多くの人に知ってもらいたいです

  20. 村上 創太 -

    もっと具体的な活用方法について教えてほしいです！初心者なので不安があります。

  21. 田中 花子 -

    私もこの方法を試してみました。仮想リレーションシップが簡単に作成できて、とても便利です

  22. ハナちゃん -

    それにしても、TREATAS関数は本当に便利です！聞いたことがなかったので、知識が増えました

  23. 中本 理恵 -

    LuckyTemplatesを初めて使いました。このTREATAS関数は本当に捕まえるべきですね

  24. 小林 美咲 -

    この投稿はとても有益です！TREATAS関数についてもっと詳しく知りたいです。どこかに参考になる資料はありませんか？

  25. 佐藤 太郎 -

    このTREATAS関数は本当に素晴らしいですね！LuckyTemplatesでの仮想リレーションシップ作成がこんなに簡単になるとは思いませんでした。

  26. 北川 幸子 -

    TREATAS関数の解説がとてもわかりやすく、感謝しています！同じような投稿を続けてください

  27. 岸本 直人 -

    データ分析するのが楽しくなる！また何か面白い情報があれば、ぜひシェアしてください

  28. 古川進 -

    このような投稿がもっとあればと思います！TREATAS関数のさらなる利用法を学びたいです

  29. みかん太郎 -

    LuckyTemplatesでの使用法がイメージしやすくなりました。特にこのTREATAS関数を活用したいです

  30. りんごちゃん -

    Hello! TREATASを使っての仮想リレーションシップ、私も試してみたいです。教えてくれてありがとう！

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