LuckyTemplates 시간 인텔리전스 시나리오에 IsAfterToday 사용

LuckyTemplates 시간 인텔리전스 시나리오를 위해 확장 날짜 테이블에서 IsAfterToday를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다 .

DAX 기능 및 기타 도구와 관련하여 나는 그들이 하는 일을 쉽게 기억할 수 있도록 머릿속에서 특정 작업이나 페르소나를 할당합니다. 항공 교통 관제사로 봅니다 . 누가 들어가고 누가 들어가지 않는지를 결정하는 클럽의 경비원이라고 생각합니다 .

IsAfterToday 의 경우 내 데이터, 테이블 및 시각적 개체를 훑어보고 필요하지 않은 모든 것을 제거하는 터미네이터라고 생각합니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

목차

• 확장 날짜 테이블을 통해 IsAfterToday에 액세스
• 누적 합계 종료
• 현재 데이터와 예측 데이터 분할
• 결론

확장 날짜 테이블을 통해 IsAfterToday에 액세스

IsAfterToday 에 액세스하려면 확장 날짜 테이블을 사용해야 합니다 . IsAfterToday는 실제로 DAX 함수가 아니기 때문입니다 . 테이블 자체의 일부입니다.

테이블의 데이터 보기로 이동하면 IsAfterToday 열이 다음과 같이 표시됩니다.

IsAfterToday의 논리는 간단합니다. 날짜가 오늘 이후이면 TRUE입니다. 오늘 이전이면 FALSE입니다.

IsAfterToday가 무엇을 할 수 있는지 더 자세히 보여주기 위해 LuckyTemplates 시간 인텔리전스 시나리오에서의 관련성을 완벽하게 보여주는 두 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

누적 합계 종료

첫 번째 사용 사례는 누적 합계 종료 에 관한 것입니다 . LuckyTemplates 포럼에서 자주 물어보는 케이스입니다.

이 예에서는 DAX 측정값을 사용하려면 약 38줄이 필요하지만 IsAfterToday를 사용하면 DAX를 사용하지 않고 단 2번의 클릭만으로 어떻게 작업을 수행할 수 있는지 보여드리겠습니다.

이 경우에는 기본 구조가 포함됩니다.

분기 및 연도, 총 매출 및 누적 매출이 있습니다.

총 판매액은 2018년부터 현재까지 실행된 다음 2020년 말까지 일부 예측 데이터로 계속됩니다.

누적 판매 의 경우 날짜에 적용된 기본 누적 판매 패턴입니다 .

시각화는 Total Sales가 누락된 후 데이터가 의심스러워지기 때문에 어딘가에 문제가 있음을 보여줍니다 .

표를 다시 보면 2021년 데이터가 없습니다.

그래서 차트에서 마지막 수치는 2021년 말까지 계속 반복될 뿐입니다.

그렇다면 Total Sales와 Cumulative Sales는 어떻게 정리해야 할까요?

먼저 DAX 방식을 사용하겠습니다. Alt Cumulative Sales 에 대한 이 열을 테이블에 놓는 것으로 시작하겠습니다 .

이것이 Alt 누적 판매 측정 값의 모습입니다.

또한 IsAfterToday 가 이면 할당된다는 필터 도 표시됩니다 . 그렇지 않은 경우 누적 판매 값이 할당됩니다.

따라서 테이블로 돌아가서 확인하면 행별로 올바른 값을 반환하는 것으로 표시됩니다.

그러나 문제는 합계에 있습니다.

합계는 마지막 값인 5900만을 표시해야 할 때 7300만을 표시합니다.

따라서 Alt2 누적 총계를 테이블에 드롭하여 올바른 데이터가 어떤 모습이어야 하는지 보여드리겠습니다.

이제 Alt Cumulative Sales 열과 Alt2 Cumulative Sales 열의 차이점을 보여드리겠습니다 .

다음은 동일한 누적 판매 측정값입니다.

다음은 IsAfterToday 가 적용된 DAXFilter 입니다 .

이전에 사용했던 조치에서는 그 이후에 아무 것도 나오지 않았습니다. 그렇기 때문에 각 행에 대한 값은 정확했지만 마지막 행에 도달했는지 여부를 계산에서 알 수 있는 방법이 없었습니다.

이 경우 이를 수행하는 완전히 새로운 구조가 있습니다.

함수 가 적용되어 합계 행에 도달하면 자동으로 해당 지점까지 의 모든 누적 판매 합계를 계산합니다.

이것은 실제로 작동하기 때문에 많은 LuckyTemplates 사용자가 적용하는 접근 방식입니다. 그러나 다시 말하지만 DAX를 30줄 이상 작성해야 한다는 의미이기도 합니다.

이번에는 몇 번의 클릭만으로 수행하는 방법을 보여 드리겠습니다.

여기에서 이 작은 화살표를 클릭하면 필터가 표시됩니다.

필터가 표시되면 다음과 같이 표시됩니다.

그런 다음 Fields 아래에서 IsAfterToday 를 검색합니다 .

내 필터로 드래그 앤 드롭하겠습니다.

그런 다음 해당 IsAfterToday 필터 아래에서 False 를 선택합니다 . 이는 오늘 또는 이전 날짜를 의미합니다.

그것이 어떻게 일을 정리하는지보십시오. 이제 모든 값이 올바른 위치에 있습니다. 합계도 정확합니다.

시각화와 슬라이서에 대해서도 마찬가지입니다.

분명히 이 접근 방식은 DAX 접근 방식을 순수하게 사용하는 것보다 훨씬 효율적입니다.

현재 데이터와 예측 데이터 분할

이제 Total Sales 필드를 가져오고 IsAfterToday 를 사용하여 데이터를 현재 데이터 및 예측 데이터로 분할하는 것과 관련된 두 번째 사용 사례에 대해 작업하겠습니다 .

또한 예측 기간이 끝나고 모든 것이 실제가 될 때까지 시간이 지남에 따라 실제에 더 많은 데이터를 넣고 예측에 더 적은 데이터를 넣도록 동적으로 만들고 싶습니다.

마지막 예의 총 판매액이 아직 남아 있습니다 . 앞서 언급했듯이 과거와 현재의 데이터와 연말에 대한 데이터가 있습니다. 따라서 실제 데이터와 예측 데이터가 혼합되어 있습니다.

또한 기본 Cumulative Sales 측정값과 Cumulative Sales 시각적 개체가 있습니다.

그리고 우리가 하고 싶었던 것은 시각적 개체의 총 판매를 실제 및 예측으로 분해하는 것이라고 가정해 보겠습니다.

따라서 Actual Sales 의 경우 DAX 측정값은 다음과 같습니다.

기본적으로 이것은 날짜가 IsAfterToday 에 대해 반환하는 경우 누적 실제 값을 사용해야 함을 나타냅니다. 그렇지 않은 경우 BLANK를 반환해야 합니다.

이제 누적 예측 판매 에 대한 측정값을 가져와 내 값 아래에도 추가하겠습니다 .

그러나 DAX를 보면 예측 값을 반환하기 위해 IsAfterToday 에 대해 표시됩니다 .

시각화에서 Cumulative Sales 를 제거하겠습니다 .

그런 다음 Cumulative Actual Sales 및 Cumulative Forecast Sales를 대신 드롭합니다 .

이제 시각화 에는 시각화에서 명확하게 분해된 누적 실제 매출 및 누적 예측 매출이 표시됩니다 .

LuckyTemplates에서 포괄적인 날짜 테이블 구축
LuckyTemplates에서 매우 빠른 예측:
다른 날 결과에 대해 LuckyTemplates에서 DAX 데이터 정규화를 사용하여 누적적으로 성능 대 예측 비교

결론

이것은 IsAfterToday가 유익한 것으로 입증된 유용한 사례 중 두 가지에 불과합니다. 클릭하고 실험하여 LuckyTemplates 시간 인텔리전스 문제에 사용할 수 있는 더 많은 방법을 발견하는 것이 좋습니다.

이것은 또한 DAX가 정말 강력하지만 더 빠른 대안이 필요한 경우도 있음을 보여주는 좋은 방법이었습니다. 적용할 접근 방식을 항상 선택할 수 있도록 주어진 상황에서 DAX 사용의 장단점을 마스터하는 것이 전부입니다.

모두 제일 좋다,