LuckyTemplates에서 계산된 열을 사용하는 임시 배율

때때로 우리는 주간, 월간, 분기별 또는 연간 차트를 그릴 수 있는 옵션을 제공하는 막대 차트 또는 선형 차트의 사용자 지정 시각적 개체를 사용할 수 있어야 합니다. 이 자습서에서는 날짜 또는 시간 기준에 따라 세분성 수준을 변경할 수 있는 계산된 열을 사용하여 동적 시간 척도를 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

시간 척도를 사용하면 가장 중요한 현재 정보에서 세분화된 세부 수준을 표시할 수 있습니다. 이전 날짜에 대한 세분성이 덜 나타납니다.

이것은 많은 경우에 유용합니다. 예를 들어 제조업에서 이것을 보았습니다. 그들은 정보의 오랜 역사를 원합니다. 이를 통해 화면에 더 많은 정보를 표시하고 진행 상황에 대한 전체 기록을 얻을 수 있습니다. 그러나 현재 분기의 경우 주별로 세부적인 수준에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 볼 수 있습니다.

목차

• 동적 시간 척도를 만드는 방법
• 결론

동적 시간 척도를 만드는 방법

여기에서 볼 수 있듯이 R10 날짜 테이블이 있습니다. 여기에서 2016년부터 오늘까지 달력 기능을 사용하고 있습니다. 그런 다음 인벤토리 수준을 무작위로 생성합니다.

첫 번째 단계는 이 IsCurrentQuarter 를 만드는 것입니다 . 이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 측정에서는 오늘 날짜, 현재 연도 및 현재 분기를 파악하고 있습니다. 그런 다음 내가 있는 현재 행의 연도를 잡고 내가 있는 현재 행의 분기를 구동합니다.

연도가 현재 연도와 일치하고 분기가 현재 분기와 일치하면 true를 반환합니다. 그렇지 않으면 false를 반환합니다. 이것이 이것이 하는 전부입니다. 현재 분기의 모든 날짜에 대해 true를 반환합니다. 현재 분기를 지나면 false를 반환하기 시작할 것입니다.

다음 단계는 제가 DTS 열 이라고 부르는 것을 만드는 것입니다 . 매우 간단합니다. 우리가 하는 일은 현재 분기인 경우 주를 나타내는 W로 시작하는 값을 반환한다는 것입니다. 현재 행 날짜의 주수를 구하고 연도를 구한 다음 W16-2022와 같은 형식으로 입력합니다.

그런 다음 현재 분기를 지나서 돌아가기 시작하면 현재 분기에 있지 않으면 분기, 분기 및 연도에 대한 Q만 반환합니다. 따라서 2022년 1분기, 2022년 2분기 등이 있습니다.

마지막 단계는 이것을 올바르게 정렬해야 한다는 것입니다. 유사한 작업을 수행하고 이 DTS 정렬 기준 열을 만들 것입니다. 그리고 다시, 우리는 그것이 현재 연도인지 확인하고 있습니다. 그렇다면 연도, 분기, 주 번호의 값을 반환합니다. 현재 분기에 없는 경우 연도와 분기만 반환합니다.

그런 다음 이 정렬 기준 열을 DTS 정렬 기준 열로 설정합니다.

그렇게 하면 X축에서 DTS 열을 사용할 수 있습니다. 따라서 여기서 X축은 DTS 입니다 . Y축은 인벤토리의 평균 입니다 . 예를 들어 계산된 열이 있으면 이 열을 사용하여 이 열 차트의 색상을 구분할 수 있다는 점이 좋습니다. 따라서 IsCurrentQuarter를 내 범례로 사용할 수 있습니다.

LuckyTemplates에서 계산된 열을 사용하여 결과 변경 참조
LuckyTemplates에서 계산된 열과 측정값 비교 테이블
형식 편집기 3에서 계산된 테이블 및 열

결론

몇 개의 추가 열을 사용하여 이 동적 시간 스케일 기술을 확장할 수 있습니다. 현재 주인 경우 일별로 표시하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 현재 달인 경우 주 단위로 표시합니다. 현재 분기인 경우 월별로 표시하고, 현재 연도인 경우 분기별로 표시합니다. 그리고 몇 년이 지났다면 예를 들어 1년만 나타나세요. 따라서 이를 수행하는 방법에 대해 다양한 변형을 가질 수 있습니다.

추가 열을 추가한 경우 일, 월, 주 및 연도와 같이 다양한 수준의 세분성을 얻으려면 몇 개의 추가 열이 필요합니다. 그러나 모두 동일한 기술을 사용하여 가능하며 약간의 추가 DAX 코드만 있으면 됩니다.

아마도 우리는 이 IF를 SWITCH 문 으로 대체할 것입니다. 그렇지 않으면 중첩 IF에 들어갈 것이고 아무도 그것을 좋아하지 않을 것이기 때문입니다.

이것을 분기로 구현하는 것의 단점은 데이터 모델에 데이터를 추가하고 사람들이 계산된 열에 대해 주장하는 모든 문제(동의하지만 일부는 동의하지 않음)가 있다는 것입니다.

하지만 그렇게 나쁘지는 않습니다. 여기에 있는 이러한 추가 열에는 높은 수준의 카디널리티가 없습니다. 여기에는 하나 또는 두 개의 값만 있습니다. 우리가 가지고 있는 이러한 서로 다른 열로 수천 개의 고유한 항목을 추가하는 것과는 다릅니다.

이것은 아마도 이 동적 시간 척도를 구현하는 가장 간단한 방법일 것입니다. 이것이 가치가 있었으면 좋겠습니다. 더 많은 관련 콘텐츠는 아래 링크를 확인하세요.

모두 제일 좋다!

그렉

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