LuckyTemplates의 다중 통화 논리 - LOOKUPVALUE 예

재무 분석에서 매우 일반적인 시나리오는 거래 데이터 전체에서 환율을 통합해야 하는 것입니다. 대부분의 경우 판매 데이터는 통화와 관계없이 실제로 기록되며 통화 이름이나 코드는 열 안에 배치됩니다. USD, AUD, GBP 중 하나일 수 있지만 실제로 환율에 의해 조정되지는 않습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

따라서 시간이 지남에 따라 환율이 변하기 때문에 여러분이 해야 할 일은 많은 역사적 환율을 통합하는 것입니다. 그래서 당신이 무언가를 팔았던 날에 따라 그에 상응하는 환율은 매우 다를 것입니다. LuckyTemplates 내부에서 이 문제를 해결할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다.

이해해야 할 것이 조금 있습니다. 특히 많은 사람들에게 비교적 새로운 개념인 데이터 모델을 중심으로 말이죠. 하지만 여기에서 많은 모범 사례와 이 환율 정보를 판매 또는 거래 테이블에 가져오는 방법을 보여드리겠습니다.

목차

• LuckyTemplates에서 여러 통화 처리
• 열 피벗 해제
• 데이터 모델의 작동 방식
• LOOKUPVALUE 함수
• 조정된 총 판매 통화
• 결론

LuckyTemplates에서 여러 통화 처리

오늘 블로그에서는 LuckyTemplates 내부에서 여러 통화를 처리하는 방법에 대해 이야기하고 싶습니다. 포럼에서 이러한 질문을 많이 봅니다. 이는 특히 자국 통화를 사용하여 잠재 판매 가치를 계산해야 하는 회계사 또는 재무 담당자에게 공통적인 문제입니다.

이 시나리오에는 몇 가지 복잡한 문제가 있으며 이를 해결하는 방법에 대해 이야기하겠습니다. 먼저 백엔드에서 통화 테이블을 데이터 모델에 통합하는 방법을 보여드리겠습니다. Edit Queries를 클릭한 다음 Exchange Rates를 클릭하겠습니다. 탐색을 클릭하면 날짜 및 통화 쌍이 표시됩니다.

이것은 통화 정보가 검색되는 방식이기 때문에 매우 일반적인 시나리오입니다. 위의 형식은 데이터가 제공되는 방식입니다. 경우에 따라 은행에서 귀하에게 보낼 수도 있고 온라인에서 다운로드할 수도 있습니다. 안타깝게도 이 데이터를 즉시 계산에 통합하려는 경우에는 전혀 유용하지 않습니다.

열 피벗 해제

우리가 해야 할 일은 이러한 열의 피벗을 해제하고 필요한 열이 있을 때까지 클릭하는 것입니다. 이 경우에는 날짜 열, 통화 쌍 열, 외화 열 및 환율 열입니다. 우리는 날짜와 통화당 한 줄을 원합니다.

이것은 이것을 LuckyTemplates 모델에 통합하기 위해 수행해야 하는 주요 작업 중 하나입니다. 이것을 저장한 다음 모델로 돌아갑니다.

데이터 모델의 작동 방식

여기서는 데이터 모델 설정을 보여드리겠습니다. 판매 데이터 , 판매 날짜( 날짜 테이블 ) 및 전 세계 특정 지역( 판매 지역 )의 고객에게 판매하는 제품( 제품 데이터 테이블 )( 고객 데이터 테이블 )이 있습니다 .

판매 데이터 테이블은 모든 계산을 수행할 곳입니다. 판매 대상 지역에 맞게 정렬된 통화 코드 열이 있습니다. 총 수익 열에는 판매한 특정 통화로 총 수익이 표시되므로 총 수익을 합산하여 총 판매라고 부를 수 없습니다. 그것은 완전히 잘못된 것입니다. 우리는 우리가 만든 모든 개별 판매를 가져와 본국 통화로 다시 이체 해야 합니다 . 이 예에서는 키위 달러입니다.

할 수 있는 일은 Exchange Rate 테이블을 Dates 테이블에 연결한 다음 Dates 테이블을 Sales Data 테이블에 연결하는 것입니다.

이렇게 하면 조정된 통화로 각 개별 금액에 대한 공식을 계산할 수 있습니다. 먼저 총 수익의 합계를 가져와서 테이블로 드래그합니다. 보시다시피 이것은 완전히 잘못된 숫자입니다. 일본 엔화, 캐나다 달러, 유로화 등으로 되어 있기 때문에 실제로 얼마를 팔았는지 전혀 알려주지 않습니다. 따라서 의미 없는 숫자일 뿐입니다.

LOOKUPVALUE 함수

우리가 해야 할 일은 LOOKUPVALUE 라는 함수를 사용 하고 반복 함수 안에 넣는 것입니다. 우리는 궁극적으로 수익을 합산하기 때문에 LOOKUPVALUE를 SUMX에 넣을 것입니다. 그러나 판매 데이터 테이블의 모든 단일 행과 판매에서 파생된 모든 단일 수익을 조정하고 관련 환율로 나누어야 합니다.

LOOKUPVALUE 다음의 첫 번째 값은 검색하려는 값이므로 이 경우 생성한 Exchange Rate 테이블에서 Exchange Rate를 검색하려고 합니다. 또한 날짜가 판매 주문 날짜와 동일하고 외화가 판매 데이터 테이블 내의 통화 코드와 동일한지 확인하려고 합니다.

LOOKUPVALUE는 특정 날짜의 환율에 대해 모든 단일 판매 항목을 조정합니다.

조정된 총 판매 통화

조정된 총 판매 통화 테이블을 보면 이것이 올바르지 않다는 것을 즉시 알 수 있습니다.

외화는 총 판매액이 나오는 판매 데이터 테이블과 관계가 없는 환율 테이블에서 가져옵니다.

우리가 해야 할 일은 판매 지역 내의 통화로 이것을 조정하는 것입니다. 이제 이러한 판매가 통화별로 발생하는 일별 정보를 확인할 수 있습니다.

여기서 핵심은 통화 조정과 환율이 모두 한 행에 있도록 열 피벗을 해제하는 과정입니다.

결론

이 게시물에서는 날짜 열과 환율 열 간의 관계가 있는지 확인하기 위해 데이터 모델로 이동해야 했습니다. 또한 SUMX 함수 내부에 고급 논리를 작성했습니다. SUMX는 반복자이므로 판매 데이터 테이블로 이동한 다음 이 테이블의 모든 단일 행에 대해 총 수익을 특정 날짜의 특정 통화에 대한 환율로 나눈 값으로 이동했습니다. 이것이 공식에서 조정된 총 판매 통화를 달성한 방법입니다.

이제 이 작업을 효과적으로 수행하면 이러한 계산을 수행하는 것이 매우 원활해집니다. 데이터 모델을 정렬하는 방법과 DAX 측정값 LOOKUPVALUE를 활용하는 방법을 이해하면 통화 조정 계산을 매우 쉽게 실행할 수 있습니다. 뿐만 아니라 보고자 하는 통화에 따라 결과를 동적으로 볼 수도 있습니다.

특히 금융계나 다양한 통화로 상품을 판매하는 조직에서 이에 대한 많은 응용 프로그램이 있습니다. 실제 상황에 매우 적합합니다. 바라건대 이것이 이 문제에 부딪혀 해결책을 찾고 있는 사람들에게 도움이 되기를 바랍니다.

이 기술을 직접 구현하는 데 행운을 빕니다.