LuckyTemplates에서 DAX를 사용하여 구매 간 일수 차이를 계산하는 방법

이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 DAX를 사용하여 구매 간 일수 차이를 계산하는 방법을 알아봅니다 . 이 주제는 LuckyTemplates 지원 포럼에서 가져온 것이며 제가 어떻게 해결했는지 보여드리겠습니다. 이것은 흥미로운 시나리오이며 비즈니스 세계에서 매우 일반적입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 예에서 우리는 여러 번 구매한 고객을 보고 있으며 구매 날짜 간의 차이를 확인하려고 합니다.

핵심은 DAX 수식을 단순화하는 것입니다. 

측정 분기 기술을 활용하고 올바른 DAX 함수를 사용 및 결합하여 수식을 짧고 단순하게 유지하는 것이 좋습니다. 모델에 복잡한 수식이 실제로 필요하지는 않습니다. 복잡한 시나리오에 사용하는 한 가지 기술은 변수( )이며 이 튜토리얼에서 설명하겠습니다.

목차

• 샘플 데이터 세트
• 구매 간의 차이를 계산하는 DAX 공식
• 결론

샘플 데이터 세트

먼저 모델 설정을 살펴보겠습니다. 이것은 제가 만든 데모 데이터 세트입니다. 이 경우 구매 날짜 열에 초점을 맞춥니다. 우리가 만들어야 할 한 가지는 Numeric Index Column 입니다 . 이 열을 통해 논리를 더 간단하게 만들 것이기 ​​때문입니다.

따라서 여기에 필터(고객, 제품, 위치 등)를 적용하고 고객이 구매한 마지막 날짜 와 이전 구매 날짜 간의 차이를 계산할 수 있기를 원합니다 . 이 예에서는 동적 위치에 대한 필터가 있습니다. 위치 ID를 클릭하면 데이터가 변경되고 선택한 위치의 결과가 표시됩니다.

이 테이블에서 주문 ID, 고객 ID, 특정 위치에 있는 고객의 구매 날짜 및 구매 사이의 날짜 차이를 볼 수 있습니다. 여기서 주의할 또 다른 사항은 하루에 두 건의 구매가 있는 경우 두 번째 날짜는 이전 날짜와 다르지 않기 때문에 0이어야 한다는 것입니다.

구매 간의 차이를 계산하는 DAX 공식

이제 공식을 봅시다. 여기에는 많은 변수가 활용되며, 생각할 논리가 조금 더 있을 때 적극 권장합니다. 나중에 숫자를 감사하고 발생하는 논리를 이해하는 것이 훨씬 쉽습니다.

여기에 있는 모든 결과는 개별적으로 계산됩니다. 따라서 이 테이블의 모든 단일 결과 또는 행에서 이러한 변수가 무엇을 계산하고 있는지 알아내야 합니다. 예를 들어, 2016년 8월 7일 결과는 12일입니다(마지막 구매일인 7월 26일 사이의 날짜).

이 결과를 얻으려면 색인 번호( IndexNum )부터 시작합니다. 이 경우 사용하여 430입니다 . 그런 다음 동일한 것(인덱스의 MAX)을 계산하여 이전 인덱스 번호( PreviousIndexNum )를 계산하지만 내부의 함수를 사용하여 계산하는 컨텍스트를 변경합니다 .

및 사용하여 현재 날짜( CurrentDate ) 를 계산합니다 . 이 예제의 현재 날짜는 2016년 8월 7일입니다. 마지막 변수는 이전 날짜( PriorDate )이며 이미 PreviousIndexNum이 있으므로 쉽게 알아낼 수 있습니다.

수식의 두 번째 부분인 문은 단순히 우리가 만든 변수를 사용하고 특히 첫 번째 날짜를 0 으로 식별합니다 . 그런 다음 PriorDate에서 CurrentDate를 빼서 12일 차이를 얻습니다.

이것이 LuckyTemplates에서 구매 사이의 일수 차이를 계산하는 방법입니다.

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결론

여기에서 측정 분기가 어떻게 작동하는지 확인할 수 있기를 바랍니다. 하나의 변수(IndexNum)로 시작한 다음 이를 사용하여 다음 변수를 계산하는 식으로 진행합니다. 

저는 이 작업을 통해 정말 즐거웠고 이것이 많은 사람들에게 도움이 될 것이라고 확신합니다. 날짜 차이를 계산해야 하는 일반적인 시나리오입니다. 구매 또는 이벤트 사이에 있을 수 있습니다.

이 주제에 대해 자세히 알아보려면 동영상과 아래 링크를 확인하십시오.

건배!

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