LuckyTemplates 순위 및 사용자 지정 그룹화

데이터 분석가로서 우리는 추세와 통찰력을 생성하기 위해 데이터 세트의 값을 그룹화하고 순위를 지정해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 모든 사람이 LuckyTemplates를 사용하여 이러한 작업을 쉽게 수행하는 방법을 아는 것은 아닙니다.

오늘 블로그에서는 LuckyTemplates 순위 및 사용자 지정 그룹화 기능이 필요한 시나리오를 검토하여 정확히 수행하는 방법을 보여줍니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 자습서에서는 Record IDs , Priorities 및 Minutes 라는 세 개의 열이 있는 데이터 테이블을 사용합니다 . 우리의 목표는 최대 시간(분)을 기준으로 우선순위 1 또는 2로 레코드의 상위 5%를 식별하는 것입니다.

목차

• LuckyTemplates 순위 및 그룹화를 만들기 위한 데이터 세트
• LuckyTemplates 함수: Table.Partition
• LuckyTemplates 함수: Table.RowCount
• LuckyTemplates 함수: Table.AddRankColumn
• 부울 필터 추가
• LuckyTemplates 함수: Table.RemoveColumns
• 테이블 결합
• 결론

LuckyTemplates 순위 및 그룹화를 만들기 위한 데이터 세트

이것이 데이터 세트가 파워 쿼리에서 보이는 방식입니다. 우선 순위 1과 2를 나머지와 구분하는 속성이 없으므로 M 함수 Table.Partition을 사용해야 합니다 . 이렇게 하면 우선 순위 1과 2를 다른 행에서 분리하는 도우미 열이 생성됩니다.

LuckyTemplates 함수: Table.Partition

Table.Partition을 사용하여 데이터를 분할하는 방법을 살펴보기 위해 먼저 Advanced Editor 를 엽니다 .

표시되는 창에서 새 줄을 추가하여 새 변수를 만듭니다. 변수를 Partitions 라고 부르겠습니다 . 다음 정보가 필요한 Table.Partition 함수를 추가합니다 .

• 분할하려는 테이블입니다. 우리의 경우 소스입니다.
• 평가할 열입니다. 규칙이 배치될 반환 테이블의 열입니다. 이것이 우선 순위 열이 됩니다 .
• 생성할 그룹 수입니다. 이것은 또한 분할할 테이블의 수를 나타내며 우리는 2개의 테이블을 원합니다 . 
• 해시 함수. 해시 값을 얻으려면 숫자를 사용해야 합니다. 현재 값을 나타내는 밑줄이 뒤따르는 각각의 if 로 해시 함수를 시작하겠습니다 . 그런 다음 조건 is less than three 를 추가하고 0 else one 을 반환합니다 . 

5행에서 Source를 Partitions 로 변경하여 다음 솔루션을 제공합니다.

완료를 클릭하여 테이블에 미치는 영향을 확인합니다. 아래와 같이 Table.Partition 함수는 두 개의 중첩 테이블이 있는 목록을 만듭니다 . 

테이블 1을 클릭하면 우선순위가 3보다 작은(우선순위 1 및 2) 모든 레코드가 포함된 미리보기 테이블이 열립니다.

나머지 행은 모두 표 2  에 있습니다 .

우선 순위 1과 2가 이제 단일 테이블로 그룹화되었으므로 이제 테이블을 사용하여 상위 5%를 계산할 수 있습니다. 

LuckyTemplates 함수: Table.RowCount

Table.RowCount는 5 % 요구 사항을 충족하는 데 필요한 행 수를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 우선 순위가 1과 2인 행 수를 계산한 다음 얻은 수의 5%를 얻습니다.

시작하려면 왼쪽 상단 모서리에서 고급 편집기 창을 엽니다.

그런 다음 nRow라고 하는 새 줄과 새 변수를 추가합니다 . 3행에서 Partitions 변수 이름을 복사하여 첫 번째 테이블을 추출해야 합니다 .

다음으로 위치 인덱스 연산자를 사용하여 첫 번째 테이블 목록의 첫 번째 항목에 액세스합니다. 그런 다음 Partitions(0) 주위에 Table.RowCount 연산자를 래핑합니다. 그런 다음 0.05를 곱하여 5%를 얻습니다. 

또한 Number.Round 함수를 사용하여 숫자를 소수점 0으로 반올림합니다. 마지막으로 Partitions 의 마지막 줄을 nRow 로 변경합니다 . 

이것은 아래와 같이 2를 반환해야 합니다.

결과는 5% 요구 사항을 충족하려면 테이블 1에서 두 행을 표시해야 함을 의미합니다. 이를 위해 새로운 M 함수 Table.AddRankColumn을 사용할 수 있습니다. 

LuckyTemplates 함수: Table.AddRankColumn

이 섹션에서는 LuckyTemplates Rank 기능을 사용하여 행의 순위를 지정합니다. Table.AddRankColumn은 비교 기준에 따라 테이블에 새 순위 열을 추가하는 데 사용됩니다.

시작하려면 고급 편집기 창을 엽니다. 테이블 1을 만들고 새 줄에 이름을 t1 로 지정합니다. 그런 다음 Table.AddRankColumn을 사용 하고 첫 번째 테이블인 Partitions(0)를 추가합니다. 또한 i라고 부를 새 열 이름을 지정해야 합니다 .

비교 기준으로 {“Minutes”, Order.Descending} 을 사용하여 분의 순위를 높음에서 낮음으로 지정하려고 합니다 . 

마지막으로 RankKind=RankKind.Ordinal 을 추가합니다 . 이렇게 하면 동일한 것으로 평가되더라도 모든 항목에 고유한 번호가 부여됩니다. 그런 다음 nRow를 t1 로 변경하여 테이블 1을 반환합니다. 

우리의 솔루션은 다음과 같아야 합니다. 

Done을 ​​클릭하면 이와 유사한 테이블을 얻을 수 있습니다. 

부울 필터 추가

순위 열을 더 이상 유지하지 않기 위해 테이블에 부울 필터도 추가합니다. 대신 우리가 원하는 것은 제외해야 하는 상위 두 행만 식별하는 부울 필터를 추가하는 것입니다. 

고급 편집기 창 으로 돌아가서 사용자 지정 열을 추가해 보겠습니다. Table.AddColumn 함수 로 새 줄을 추가하고 새 열을 Exclude 로 호출합니다 .

columnGenerator의 경우 제외할 행 수인 nRow 수보다 작거나 같은 각 i를 사용하여 새로 생성된 열을 볼 수 있습니다 . 또한 논리 유형을 사용하여 데이터 유형을 할당합니다 .

우리의 솔루션은 다음과 같아야 합니다.

Done을 ​​클릭하면 아래와 유사한 테이블이 생성됩니다.

LuckyTemplates 함수: Table.RemoveColumns

더 이상 도우미 열이 필요하지 않으므로 테이블에서 제거할 수 있습니다. 

따라서 고급 편집기 창에서 Table.RemoveColumns를 사용 하고 열 i를 제거하겠습니다 .

그런 다음 완료 를 클릭합니다 . 

테이블 결합

중첩된 테이블 1의 새 버전을 만들었고 중첩된 테이블 2에 대해 동일한 레이아웃을 만들어야 합니다. 그리고 해당 테이블에 대해 모든 값이 TRUE여야 하는 제외 열을 추가해야 합니다. 

고급 편집기 에서 t2라는 새 변수를 만듭니다. Table.AddColumn을 사용하여 사용자 지정 열을 추가하고 Partitions (1)을 호출합니다 . 그런 다음 제외 열을 추가하고 columnGenerator를 각각 true로 설정하고 논리를 입력 합니다 . 

13행을 편집하여 t2를 반환하려고 합니다 .

우리는 이런 테이블을 얻어야 합니다.

마지막으로 해야 할 일은 이 두 테이블을 다시 결합하는 것입니다. 고급 편집기 창 에서 t1 & t2 와 동일한 t라는 새 변수를 추가합니다 . 

완료를 클릭하여 아래와 같은 최종 테이블을 얻습니다. 이제 주어진 기준에 따라 순위가 매겨지고 그룹화된 테이블이 있으며 상위 5%는 제외로 표시됩니다.

LuckyTemplates의 순위 분석: 결합된 데이터 세트의 고급 인사이트
LuckyTemplates의 순위 시각화 –
보고서의 테이블 필터링을 위한 동적 시각적 LuckyTemplates 차원 및 그룹

결론

이 블로그에서는 파워 쿼리에서 Table.Partition , Table.AddRankColumn 및 Table.RemoveColumns 함수를 사용하는 방법을 배웠습니다 . 샘플 데이터 세트에는 우선 순위 1과 2의 44개 행이 있으며 성공적으로 그룹화하고 순위를 매겼으며 그에 따라 상위 5%가 표시되었습니다.

이러한 함수 사용에 대한 이 새로운 지식을 통해 이제 다음 데이터 세트에 LuckyTemplates 순위 및 사용자 지정 그룹화 기능을 사용할 수 있습니다.

모두 제일 좋다,

멜리사 데 코르테