LuckyTemplates에서 빠른 측정을 사용하여 최고 및 최저 값 강조 표시

LuckyTemplates에서 데이터 분석 및 시각화를 간소화하는 강력한 외부 도구입니다. 오늘 블로그에서는 데이터 세트에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값을 강조 표시하는 빠른 측정을 만드는 방법을 알아봅니다. Quick Measures Pro를 사용하여 LuckyTemplates에서 나중에 반복적으로 재사용할 수 있는 새 측정값을 만듭니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다 .

목차

• 빠른 측정 파일 만들기
• LuckyTemplates에서 빠른 측정 설정
• 코드 개요
• LuckyTemplates의 빠른 측정 수정
• 새로운 빠른 측정을 위한 맞춤 변수
• LuckyTemplates의 빠른 측정 시각화
• 결론

빠른 측정 파일 만들기

빠른 측정 프로를 엽니다 .

이전에 빠른 측정을 생성하지 않은 경우 JSON 템플릿 파일 ( *.json )을 저장하여 시작합니다. 예를 들어 샘플 QM 이라고 하고 쉽게 액세스할 수 있는 디렉터리에 저장하겠습니다.

여러 빠른 측정으로 작업하는 경우 빠른 측정 Pro에서 기본 파일을 변경할 수 있습니다. 설정을 클릭 하고 기본값으로 저장하려는 JSON 파일을 열기만 하면 됩니다.

LuckyTemplates에서 빠른 측정 설정

Quick Measures Pro에서 사용자 지정 섹션으로 이동하고 사용자 지정 측정 데모를 클릭합니다. New를 클릭하여 New Measure 템플릿을 엽니다 .

새 측정을 위해 수정해야 하는 매개변수를 결정하기 위해 코드를 자세히 살펴보겠습니다.

코드 개요

아래는 Analyst Hub 의 사용자 정의 측정 코드입니다 . 이 코드는 필드에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값을 조건부로 서식 지정 하고 강조 표시합니다.

이 자습서에서는 이 코드를 빠른 측정을 위한 템플릿으로 사용합니다. 그러나 특정 데이터 세트에 대해 만들어졌기 때문에 대부분의 경우 매개 변수가 데이터 세트에 적용되지 않습니다. 따라서 이 코드에서 유연하게 만들고 싶은 다섯 가지 사항이 있습니다.

첫 번째는 선택한 기간으로 현재 날짜[월 및 연도]로 설정되어 있습니다.

두 번째는 Dates [MonthnYear] 로 설정된 정렬 필드입니다 .

세 번째는 현재 [Total Sales] 로 저장된 측정값입니다 .

네 번째는 높은 값을 강조 표시하는 데 사용되는 색상인 16진수 코드 #229f71 입니다.

마지막으로 낮은 값에 사용할 두 번째 16진수 코드인 #f73700입니다 .

코드를 수정하기 위해 기간, 정렬 필드 및 측정값에 대해 집계된 열을 사용합니다. 그런 다음 두 개의 16진수 코드에 대해 매개변수를 사용합니다.

이러한 변경 사항을 신속하게 통합해 보겠습니다.

LuckyTemplates의 빠른 측정 수정

새 측정값 템플릿 에서 집계 레이블을 선택 하여 활성화하고 드롭다운에서 최대값을 선택합니다.

기본적으로 열 레이블 이라는 두 번째 매개변수를 선택 하고 이름을 기간으로 바꿉니다. 설정을 클릭 하고 월 및 연도를 선택합니다.

또한 Aggregation1 레이블을 활성화 하고 드롭다운에서 최대값을 선택합니다.

그런 다음 Column1 레이블을 포함 하고 해당 이름을 기간 정렬로 변경합니다. 설정을 클릭 하고 MonthnYear를 선택합니다. 이것이 정렬 열이 됩니다.

측정을 위해 Aggregation2 Label을 선택 하고 드롭다운에서 최대값을 선택합니다.

Column2 Label을 활성화 하고 이름을 Value 로 바꿉니다 . 이는 조건부 서식이 적용될 필드 값이기 때문입니다. 설정을 클릭 하고 측정값 아래에서 총 판매액을 선택합니다 .

애그리게이터를 설정한 후 두 매개변수를 선택합니다. 텍스트 필드를 사용하고 있으므로 매개변수 아래에서 색상 이름과 16진수 코드를 모두 사용할 수 있습니다.

따라서 Parameter2 Label을 선택 하고 이름을 High Color로 변경합니다. 그런 다음 값을 "Light Blue"로 설정합니다.

Parameter3 레이블 에 대해서도 동일한 작업을 수행합니다 . 체크하고 이름을 Low Color 로 바꾸고 값을 "Pink"로 설정합니다.

완료를 클릭합니다 .

새로운 빠른 측정을 위한 맞춤 변수

측정값을 설정하면 새 측정값에 대한 변수 목록이 나타납니다.

보기를 단순화하기 위해 13~22행에서 변수를 제거하겠습니다.

1행에서 측정값의 이름을 CF Highlight High Low로 바꿉니다.

그런 다음 Analyst Hub로 돌아가 코드를 복사합니다.

13행부터 코드를 다시 Quick Measures Pro에 붙여넣습니다. 1행에서 이미 측정값의 이름을 지정했기 때문에 13행에서 코드를 제거했음을 주목하십시오.

다음 단계는 필드를 유연한 지정으로 바꾸는 것입니다. 찾기 및 바꾸기 기능을 사용하여 프로세스를 더 쉽게 만들 수 있습니다.

찾기를 클릭합니다 . 첫 번째 텍스트 필드에 교체할 ​​변수를 입력합니다. 이 경우 Dates[Month & Year] 를 넣겠습니다 .

두 번째 텍스트 필드에 대체 텍스트를 입력합니다. 사용 가능한 키워드 에서 __COLUMN__을 복사하여 텍스트 필드에 붙여넣습니다. 모두 바꾸기를 클릭합니다 .

원래 코드의 Dates[Month & Year]가 __COLUMN__으로 대체되는 방식에 주목하십시오 .

그런 다음 정렬 열에 대해 Dates[MonthnYear]를 바꿉니다. 첫 번째 텍스트 필드에 입력하고 키워드에서 __COLUMN1__ 로 바꿉니다 . 그런 다음 모두 바꾸기 를 클릭합니다 .

코드는 다음과 같이 나타나야 합니다.

측정을 위해 첫 번째 텍스트 필드에 [Total Sales]를 입력 하고 [__COLUMN2NAME_]으로 작성된 COLUMN2NAME의 측정 함수로 바꿉니다 . 모두 바꾸기를 클릭합니다 .

이렇게 하면 아래와 같이 코드가 업데이트됩니다.

마지막으로 16진수 코드를 적절한 매개변수로 바꿉니다. 가장 높은 값은 16진수 코드를 __PARAM2__ 로 변경 하고 가장 낮은 값은 __PARAM3__을 사용합니다.

원시 코드가 설정됩니다. DAX를 클릭하여 DAX 코드를 봅니다.

DAX 코드에 만족하면 만들기를 클릭합니다. 팝업 창에 측정값이 성공적으로 생성되었다는 메시지가 표시됩니다. 확인을 클릭합니다 .

LuckyTemplates의 빠른 측정 시각화

LuckyTemplates로 돌아가면 필드 창의 측정값 아래에 CF Highlight High Low라는 새 측정 값 이 나타 납니다 .

그런 다음 월, 연도 및 총 매출에 대한 테이블을 만들 수 있습니다. 시각화 창 아래의 빌드 시각적 개체 에서 테이블을 클릭합니다 .

테이블이 생성되면 필드 창 에서 월을 검색합니다 . 결과에서 Month & Year를 테이블로 드래그합니다.

Total Sales 에 대해서도 동일한 작업을 수행합니다 .

그런 다음 Visualizations > Build visual > Columns 로 이동하여 배경색의 형식을 지정하겠습니다 . Total Sales 의 드롭다운 화살표를 클릭하고 조건부 서식을 선택한 다음 배경색을 선택합니다 .

배경색 - 총 매출 창 에서 형식 스타일 에 대한 필드 값을 선택합니다 . 그런 다음 이를 기반으로 하는 필드에 대해 CF Highlight High Low를 선택합니다. 값에만 적용 하고 확인을 클릭합니다 .

테이블을 스크롤하면 빠른 측정 형식이 요구 사항에 따라 완벽하다는 것을 알 수 있습니다. 밝은 파란색으로 가장 높은 값을 강조 표시했습니다.

동시에 가장 낮은 값은 분홍색으로 강조 표시됩니다.

LuckyTemplates 빠른 측정 기능
LuckyTemplates의 빠른 측정의 장단점
LuckyTemplates의 사용자 지정 조건부 서식 기술

결론

Quick Measures Pro로 빠른 측정을 생성하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 측정값을 한 번만 작성하고 추가하려는 열과 매개변수를 클릭하기만 하면 향후 수십 또는 수백 번 사용하면 됩니다.

이 자습서에서는 데이터 세트에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값을 강조 표시하는 빠른 측정을 만드는 방법을 배웠습니다. 이를 사용하여 월, 분기, 평균 매출 또는 기타 변수를 기준으로 조건부 서식을 지정할 수 있습니다. 또한 형식을 데이터 및 보고서와 더 일치하도록 추가로 조정할 수 있습니다.