파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
RANKX 는 논리와 특정 컨텍스트(예: LuckyTemplates 내부의 테이블 또는 차트)에서 계산을 실행할 때 실제로 작동하는 방식에 대해 더 깊이 생각해야 하는 매우 고유한 DAX 함수입니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.
RANKX DAX 기능 에서 원하지 않는 것은 결과 수신을 시작하고 보고서에 잘못된 계산 및 결과가 항상 나타날 수 있기 때문에 계산 방법을 실제로 이해하지 못하는 것입니다.
RANKX 함수 내의 서로 다른 매개변수는 결과를 계산하는 방식을 변경할 수 있습니다. 이 DAX 함수에 입력할 수 있는 여러 매개 변수가 있어 각 매개 변수가 중요하다고 간주되는 기본 결과를 결정하는 방법을 이해할 수 있습니다.
그렇기 때문에 RANKX가 다양한 맥락에서 어떻게 작동하는지에 대한 핵심 요소와 개념을 이해하는 것이 필수적입니다. 이렇게 하면 계산이 정확하고 소비자가 실제로 의미 있는 통찰력을 보고 있는지 확인할 수 있습니다.
이 자습서에서는 이 특정 수식과 함수를 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
목차
샘플 기본 RANKX 시나리오
다음은 간단한 RANKX 계산 을 위한 샘플 시나리오입니다 . 먼저 왼쪽부터 테이블을 살펴보겠습니다.
여기에서 우리가 하려는 것은 우리가 판매하는 모든 다양한 제품에서 판매를 기반으로 이러한 제품의 순위를 식별하는 것입니다(이는 모든 측정값을 기반으로 할 수도 있음).
RANKX DAX 계산 내에서 ALL 함수 사용
이제 이 특정 시나리오에 대한 현재 공식을 살펴보겠습니다.
기본적으로 RANKX DAX 함수 내에 테이블을 생성하여 지정한 측정값을 기반으로 모든 단일 제품을 평가 해야 합니다 .
여기서는 ALL 함수 를 사용하여 Products 테이블 에서 필터를 제거했습니다 . 이는 모든 단일 제품을 평가하고 모든 제품을 기준으로 각 특정 제품의 총 판매 순위를 확인해야 하기 때문입니다.
그러나 필터(이 경우 ALL 함수)를 제거하고 " Products " 만 사용하면 다른 결과가 표시됩니다.
보시 다시피 1로 평가되었습니다 . 이는 현재 컨텍스트(이 경우 Product 63 ) 에서 현재 제품만 보기 때문입니다 . 결과적으로 이것은 RANKX가 평가하는 테이블에서 문자 그대로 유일한 제품이기 때문에 모든 것이 1 위로 평가됩니다 . 이것이 올바른 결과를 얻기 위해 ALL 함수를 사용해야 하는 주된 이유입니다.
이제 간단한 RANKX 계산을 해결할 수 있습니다.
하지만 더 복잡해지면 어떻게 될까요? Total Sales 를 기반으로 하지 않는 순위 결과가 필요한 경우 어떻게 해야 합니까 ?
글쎄요, 이 계산의 현재 컨텍스트를 이해해야 하는 부분입니다. 원하는 결과를 얻기 위해 컨텍스트를 조작하는 방법을 알아야 합니다.
샘플 복합 RANKX 시나리오
정확히 유사한 수식( 제품 순위 측정)을 오른쪽 테이블에 가져오도록 합시다 .
보시다시피 또 다른 잘못된 결과가 나왔습니다. 그 이유는 여기에 고객 이름 열도 있기 때문입니다.
공식을 다시 보면 각 개별 고객을 분류하지 않는다는 것을 알 수 있습니다 . 우리는 각 특정 고객을 위한 제품만을 평가하고 있습니다.
Customer Name 열을 정렬해 보겠습니다 .
Customer Name 열을 정리하더라도 상품 순위는 여전히 구매한 상품의 순위에 따라 변경됩니다 .
여기에서 볼 수 있듯이 동일한 숫자가 많이 있습니다. 한 가지 예는 순위 17 입니다 . 이 경우 이 특정 고객이 17개 제품만 구매했기 때문일 수 있습니다 .
이제 이것이 이 시나리오에서 필요한 것일 수 있습니다. 하지만 그보다 조금 더 복잡한 것이 필요하다면 어떻게 해야 할까요? Customer Name 및 Product 컨텍스트의 1부터 무기한 값까지의 순위가 필요한 경우 어떻게 합니까 ?
내가 강조한 것처럼 컨텍스트를 이해하고 원하는 결과를 얻기 위해 컨텍스트를 조작하는 방법 이 중요합니다 .
CROSSJOIN 함수 사용
현재 완전히 다른 두 테이블의 두 차원이 있습니다. 모델링 보기 로 전환하면 Customer Name 열은 Customers 테이블 에서 , Product Name 열은 Products 테이블 에서 오는 것을 볼 수 있습니다 .
따라서 두 테이블 모두에서 RANKX 논리 내부의 이 가상 테이블에 대한 필터를 어떻게든 제거 해야 합니다 .
첫 번째 테이블(왼쪽)에서 수행한 작업을 수행해야 하지만 두 특정 테이블의 고객 이름 및 제품 이름 열 모두에서 수행해야 합니다 .
그러면 최종적으로 Customer Name 및 Product Name 의 Total Sales 를 통해 올바른 순위를 얻게 됩니다 . 이 독특한 시나리오에 사용할 수 있는 공식은 다음과 같습니다.
이 함수를 사용하면 두 개의 열을 함께 조인하거나 두 개의 테이블이 될 수도 있습니다. 그러나 이 경우에는 열만 조인합니다.
더 자세히 살펴보면 이 부분에서 우리가 하려는 것은 주로 Customers 및 Products 테이블 모두에서 모든 필터를 제거하는 것 입니다 .
그런 다음 이 가상 테이블의 모든 단일 행을 반복하고 이 특정 고객 이름 및 제품 이름 하위 집합의 특정 순위가 어디에 있는지 평가하거나 식별합니다.
결과를 확인하면 여기에서 마침내 정확한 순위를 얻었음을 알 수 있습니다. 그리고, 눈치채셨다면, 4번째 랭크에 2개의 행이 있습니다 . 이는 둘 다 정확히 동일한 Total Sales 를 갖기 때문입니다 .
이것이 바로 이 특정 시나리오에서 우리가 얻고자 하는 결과를 달성한 방법입니다.
결론
이제 이 자습서에서 다루고자 하는 DAX 계산 에서 RANKX 함수를 사용할 때 고려해야 할 사항 중 일부에 불과합니다. 매우 다양한 기능에서 이를 수행할 수 있는 방법이 매우 많습니다. 그러나 여기서 중요한 점은 RANKX 함수가 배치되는 컨텍스트를 실제로 이해해야 한다는 것입니다 .
이것은 RANKX를 입증하는 가장 좋은 방법입니다 . 특히 순위 유형 분석을 계산할 때 다재다능한 경우에는 더욱 그렇습니다. LuckyTemplates 내에서 RANKX 함수가 얼마나 유연한지 알면 놀랄 것입니다.
다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 또한 보고서 및 시각화의 소비자에게 궁극적으로 깊은 인상을 줄 몇 가지 고급 통찰력을 제공합니다.
이것을 검토하는 행운을 빕니다.
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