확장 날짜 테이블에서 오프셋 기능 사용

LuckyTemplates에서 오프셋 기능을 사용하는 방법을 보여 드리겠습니다 . 특히 날짜 테이블에서 사용할 수 있는 가장 역동적인 도구 중 하나입니다.

시간 인텔리전스 프로젝트에 적용하는 방법을 마스터하면 다른 접근 방식으로는 얻을 수 없는 보다 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

목차

• 오프셋 기능의 메커니즘 이해
• 주 오프셋 열의 예
• DAX에서 오프셋 사용
• 특정 주에 대한 오프셋
• 결론

오프셋 기능의 메커니즘 이해

오프셋 기능의 메커니즘을 보여주면서 시작하겠습니다.

오프셋은 오늘 날짜와 데이터의 다른 날짜 간의 차이를 보여줍니다.

아래 날짜 테이블에서 볼 수 있듯이 실제 데이터 이동을 볼 수 있도록 분기 및 연도 에 중점을 두었습니다.

보라색 행은 현재 기간을 나타냅니다 . 현재 기간의 오프셋 값은 항상 0 입니다 .

그 위에 있는 노란색은 과거의 모든 데이터를 보여줍니다 . 여기서 수치는 음수 데이터로 표시되는 0 또는 0 미만임을 알 수 있습니다 .

이는 미래 의 데이터에 대해 양수 값을 표시함을 의미합니다 . 열의 세분성에 따라 0 이 포함될 수도 있습니다 .

오프셋을 강력하게 만드는 것은 무엇입니까?

오프셋은 테이블의 서로 다른 데이터 간의 차이를 나타내는 일련 번호 일 수 있습니다 . 그러나 오프셋을 훌륭하게 만드는 것은 경계가 없다는 것입니다 .

예를 들어 분기는 1에서 4까지 실행되며 1년의 4개 분기를 나타냅니다. 월은 1에서 12까지 실행되며 주는 연도에 따라 1에서 52 또는 53까지 실행될 수 있습니다. 하지만 마지막 숫자에 도달하면 처음부터 다시 시작해야 합니다.

오프셋의 경우에는 그렇지 않습니다. 오프셋의 경우 항상 현재 날짜와 참조되는 다른 날짜에 대한 상대 위치를 표시합니다 .

따라서 날짜 테이블을 새로 고칠 때마다 오프셋을 작동시키는 논리도 업데이트됩니다. 이는 업데이트된 값이 날짜 테이블에도 표시됨을 의미합니다.

주 오프셋 열의 예

오프셋 기능이 어떻게 작동하는지 더 명확하게 설명하기 위해 어떻게 적용되는지 예를 들어 보겠습니다.

내 샘플 데이터에서는 오늘 날짜가 2020년 4월 24일로 표시됩니다 .

다시 오프셋 원칙에 따르면 현재 기간은 0으로 표시되고 미래 데이터는 양수 값으로 표시되며 과거 기간은 음수로 표시됩니다 .

또한 내 페이지에는 WeekOffset 값이 포함된 슬라이서가 있습니다. 현재 -53에서 0까지의 모든 값을 표시하며 0은 현재 주를 나타냅니다 .

4월 24일(오늘)은 17 주차입니다 .

이 확장 날짜 표는 ISO 주 번호 만 포함합니다 . 이것은 주가 월요일에 시작한다는 것을 의미합니다 . 이것은 또한 일주일이 항상 7일을 포함한다는 것을 의미합니다 .

그러나 동일한 논리를 따르지 않는 사용자 지정 주 요구 사항이 많이 있습니다. LuckyTemplates 포럼에서 다루는 다양한 주제에서 이러한 사례에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

또한 상황에 더 잘 적용되는 경우 Week & Year 대신 Month & Year를 사용할 수도 있습니다 .

샘플 데이터로 돌아가서 WeekOffset 값이 완벽한 일련 번호 범위 에 있음 을 알 수 있습니다 .

전체적으로 동일한 세분성을 공유하기 때문입니다 . 중복 값과 누락된 값이 없습니다.

물론 여기에 사용된 총 판매액 측정값은 일반적인 방식으로 수행되며, Quantity x Price 에 대한 Sales 에 대한 일반 만 사용합니다 . 그런 다음 모두 집계되어 주간 값을 얻습니다.

그런데 지난 4주간의 매출만 보고 싶다면?

슬라이서를 -3에서 0 범위로 변경하기만 하면 됩니다 .

이제 내 표에는 지난 4주간의 판매만 표시됩니다.

따라서 시간이 지남에 따라 날짜 테이블이 업데이트됩니다. 새 판매 결과가 팩트 테이블에 로드되는 경우에도 같은 일이 발생합니다.

DAX에서 오프셋 사용

이번에는 오프셋 기능을 DAX 측정에서 어떻게 사용할 수 있는지 보여드리겠습니다.

Week & Year 및 Total Sales 테이블이 있습니다 .

따라서 오프셋 없이 이전 주의 매출을 계산하려면 먼저 CurrWeek 숫자를 추출한 다음 CurrYear 값이 무엇인지 확인 해야 합니다 .

연도 경계를 건너뛰어야 하는 경우 지난 연도의 Weeknumber 를 계산해야 합니다 .

거기에서 SUMX를 날짜 테이블의 반복 함수 로 사용합니다 . CurrWeek 가 주 번호 1 인지도 확인해야 합니다 .

1주가 아닌 경우 CurrYear 의 CurrWeek 값에서 1을 빼면 됩니다 . 그런 다음 총 판매액을 최종적으로 합산할 수 있습니다 .

아래 표를 보면 이제 모든 값이 완벽하게 집계된 것을 볼 수 있습니다. Total Sales 아래에 표시되는 값은 단순히 다음 주로 이월됩니다.

2017년에서 2018년으로 연도 경계를 넘어 이동해도 패턴이 깨지지 않습니다. 2017년 마지막 주의 총 판매액은 여전히 ​​2018년 1주차에 ​​대해 완벽하게 계산 됩니다 .

이번에는 동일한 계산을 수행하지만 날짜 테이블 오프셋이 적용됩니다.

이것이 오프셋을 사용할 때의 측정값입니다.

따라서 PrevWeek 값을 얻으려면 선택한 WeekOffset 을 참조하고 1을 빼면 됩니다 .

그런 다음 WeekOffset 이 PrevWeek 값 과 동일한 날짜 에 대한 총 판매액 에 대해 함수를 사용하겠습니다 .

결과를 보면 2017년에서 2018년으로 넘어가는 시기에도 결과가 완벽해 보인다.

그러나 문제는 Total 에 있습니다 . 분명히 이것은 올바른 값이 아닙니다.

내가 그것을 고칠 방법은 다음과 같습니다.

먼저 Week & Year 열이 오름차순 이라는 점에 유의하십시오 .

이를 변경하고 열을 내림차순 으로 정렬하여 2020이 맨 위에 오도록 하겠습니다 .

Week & Year 에서 오는 컨텍스트가 없기 때문에 현재 주의 오프셋 값을 식별하지 않지만 여전히 1 을 뺍니다 . 하지만 내가 할 수 있는 것은 누적 합계를 적용하여 총계를 조정하는 것입니다 .

측정값은 다음과 같습니다.

측정값의 시작 부분은 변경되지 않습니다. 내가 적용한 이전 조치와 정확히 동일합니다.

날짜 에서 1을 뺀 FirstWeek에서 CALCULATE 함수 를 사용해야 합니다 .

또한 ALLSELECTED 날짜 에서 MAX WeekOffset 값을 식별 하고 여기서도 1을 빼야 합니다 .

그런 다음 Total Sales 에 대해 CALCULATE 함수를 다시 사용하겠습니다 . 함수를 사용하여 모든 날짜를 포함하겠습니다 . WeekOffset 값은 FirstWeek 보다 크거나 같고 LastWeek 보다 작거나 같아야 합니다 .

이번에도 누적 총계의 기본 패턴을 따릅니다.

패턴을 사용하여 총계를 확인할 수 있습니다 .

따라서 Week & Year ISINSCOPE 인 경우 결과에 LWSales가 표시될 것으로 예상됩니다 . 그러나 그렇지 않은 경우 LWTotal 이 나타날 것으로 예상합니다.

따라서 테이블로 돌아가면 올바른 총계가 표시됩니다.

특정 주에 대한 오프셋

지난 4주만 표시하도록 데이터를 필터링한 이전에 사용한 예로 돌아가 보겠습니다.

측정에 들어가면 오프셋을 사용하여 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 이것이 그 모습입니다.

행에서 오는 컨텍스트에 대한 현재 WeekOffset 값을 식별해야 했습니다 .

그런 다음 WeekOffset 이 ThisWeek에서 3을 뺀 값보다 크거나 같고 ThisWeek의 값보다 작거나 같은 모든 날짜 의 총 판매액 에 대해 CALCULATE 함수를 적용할 수 있습니다 .

이것은 복제하려는 예제와 정확히 동일한 값을 반환합니다.

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결론

위에서 보여드린 예는 동적 오프셋이 실제로 어떤 것인지를 증명합니다. 필터, 조각 및 DAX 계산에서도 사용할 수 있습니다.

주, 월, 분기, 연도 및 회계 연도에 대한 확장 날짜 테이블에서도 오프셋을 사용할 수 있습니다. 그들은 많은 유연성을 제공하고 원하는 결과를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줍니다.

계속해서 오프셋을 가지고 놀면서 다른 용도로 사용할 수 있는 것이 무엇인지 확인하십시오. 오프셋 기능이 유용하다고 입증된 다른 사례에 대해서는 확인할 수도 있습니다 .

모두 제일 좋다,

여자 이름