파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
LASTNONBLANK 함수는 LuckyTemplates 내에서 다양한 방식으로 활용할 수 있는 흥미로운 DAX 수식입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.
그러나 이 DAX 수식은 결과를 계산하는 방법이 복잡하기 때문에 자주 사용되지 않습니다.
대부분의 LuckyTemplates 사용자는 LuckyTemplates 내에서 다양한 방식으로 기능을 활용할 수 있다는 사실조차 깨닫지 못하고 있다고 생각합니다.
이 자습서의 아이디어는 이 특정 기능에 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 설명하는 것입니다.
이 블로그 게시물에서는 LASTNONBLANK 의 몇 가지 예를 보여드리겠습니다 . LuckyTemplates 리소스 페이지에서 볼 수 있는 이 보고서에서 이 기능을 사용한 방법을 보여 드리겠습니다.
마지막 판매 날짜를 보고 마지막 판매 금액을 동적으로 계산하고 싶었습니다 . 이렇게 하면 보고서의 아무 부분이나 클릭하여 모든 측면을 자세히 살펴볼 수 있습니다.
이 특정 보고서의 경우 특정 고객에게 마지막으로 판매한 시간을 분석하고 싶었습니다. 보고서는 동적이므로 현재 상황에 따라 그때그때 업데이트됩니다.
당연히 특정 결과에 대한 모든 맥락을 이해해야 합니다. 하지만 마지막 판매가 언제였는지 강조하고 싶다면 이 예에서처럼 일회성 카드를 사용하면 됩니다.
이 카드는 현재 선택 항목에 따라 특정 시점의 마지막 판매 시기를 보여줍니다.
이 기술을 다양한 방식으로 활용하고 모델의 다양한 차원에서 사용할 수 있습니다.
목차
마지막 판매 날짜 계산
이 특별한 경우에는 우리 가 판매하는 모든 제품의 마지막 판매 날짜를 보여주는 정보 테이블(왼쪽 테이블)이 필요했습니다 .
그러나 우리는 또한 우리에게서 구매한 모든 단일 고객의 마지막 판매 날짜를 보고 싶었습니다 (오른쪽 표). 이렇게 하면 고객이 우리 제품을 구입한 후 얼마나 오래되었는지 분석할 수 있습니다.
LASTNONBLANK 기능을 사용 하면 이러한 종류의 분석을 수행할 수 있습니다. 이 두 테이블을 만드는 데 사용한 공식을 살펴보겠습니다.
생각해 보면 이것은 비교적 간단한 공식입니다. 테이블이나 열 안에 LASTNONBLANK를 넣습니다 .
이 경우 날짜 열에 넣은 다음 데이터의 특정 요소에 대해 마지막 판매가 발생한 시기를 평가했습니다.
이를 통해 Last Sale Date를 분석하고 선보일 수 있습니다 .
마지막 판매 금액 계산
그러나 또한 좋은 점은 이 측정값을 활용하여 Last Sale Amount 라고 하는 새로운 측정값을 계산할 수 있다는 것입니다 . 시작하려면 테이블에서 다음 두 가지 주요 측정값을 드래그했습니다.
그런 다음 LASTNONBLANK를 필터로 활용하는 정말 효과적인 공식을 사용했습니다 .
날짜 결과를 계산하는 대신 판매 결과를 계산했습니다. 그리고 다시, 이것은 우리가 선택한 것에 따라 역동적일 것입니다.
LASTNONBLANK 는 결과를 검색하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라 결과를 필터링하는 데에도 사용할 수 있기 때문에 매우 다양한 기능입니다.
LASTNONBLANK를 스칼라 함수로 사용
LASTNONBLANK가 실제로 하는 일은 테이블을 반환하는 것입니다. 대부분의 경우 테이블은 하나의 결과일 뿐입니다.
테이블은 스칼라 값 함수이기 때문에 특이 값을 반환합니다. 스칼라는 숫자, 텍스트, 날짜 등과 같은 단일 값을 반환하는 것을 의미합니다.
LASTNONBLANK 는 테이블 함수이므로 항상 테이블을 반환하지만 하나의 값만 반환합니다 .
따라서 이 경우 마지막 날짜인 하나의 값만 필터링합니다. 그런 다음 이 필터를 사용 하여 마지막 날짜의 총 매출을 추출할 수 있습니다 .
결론
이 튜토리얼에서는 LASTNONBLANK를 활용하는 방법에 대한 몇 가지 예를 보여주었습니다 . 함수에 들어가는 몇 가지 논리도 보여 드렸습니다.
다재다능하기 때문에 역사적으로 찾기가 매우 어려웠던 통찰력을 찾을 수 있습니다. 이 함수를 사용하면 매우 간단한 수식 구문으로 찾을 수 있습니다.
Excel과 같은 도구를 사용할 때 이러한 종류의 인사이트가 얼마나 어려운지 생각해보면 이 기능이 어떤 것의 마지막 또는 첫 번째를 참조하는 인사이트를 찾는 데 얼마나 직관적이고 효과적인지 놀라게 될 것입니다.
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