Fungsi DAX COLUMNSTATISTICS Dalam LuckyTemplates

Saya ingin terus meneroka penggunaan dinamik fungsi DAX COLUMNSTATISTICS() – fungsi DAX baharu yang hampir sepenuhnya tidak didokumentasikan ditambahkan pada LuckyTemplates pada Ogos 2021 yang mempunyai beberapa aspek yang sangat unik yang saya fikir akan sangat menarik untuk dibiasakan . Anda boleh menonton video penuh tutorial ini di bahagian bawah blog ini.

Saya telah melakukan banyak percubaan dan mempelajari beberapa perkara baharu yang sangat menarik tentang cara fungsi ini berfungsi dan perkara yang boleh anda lakukan dengannya. Dalam blog pertama saya tentang fungsi ini, saya bercakap tentang beberapa kegunaan statik. Hari ini, saya akan bercakap tentang beberapa kegunaan dinamik yang sangat menakjubkan bagi fungsi dengan cara yang IntelliSense pun belum dikemas kini.

Isi kandungan

• Bagaimana Fungsi DAX COLUMNSTATISTICS Berfungsi
• Kesimpulan

Bagaimana Fungsi DAX COLUMNSTATISTICS Berfungsi

Untuk setiap jadual dan medan dalam model data anda, COLUMNSTATISTICS menghasilkan jadual enam medan tambahan yang mempunyai nama jadual, nama lajur, nilai min dan maks untuk lajur, kardinaliti dan panjang maksimum. Itu nampaknya tidak begitu banyak data, tetapi banyak yang boleh anda lakukan dengan itu.

Data yang saya gunakan pada masa ini hanyalah set data amalan untuk Alat Luar LuckyTemplates. Ia merupakan model data yang agak mudah dengan jadual lima dimensi, jadual fakta dan jadual ukuran . Model seperti ini tidak begitu sukar untuk dijejaki, tetapi model yang kompleks memerlukan pemantauan set data yang lebih kompleks.

Metadata untuk set data yang kompleks menjadi lebih penting dari segi melihat kardinaliti, iaitu bilangan nilai unik dalam medan. Ia mempunyai pengaruh besar pada saiz model anda serta berpotensi kelajuan pemprosesan.

Di samping itu, semasa anda membina model, ia membantu untuk mengetahui bukan sahaja bilangan jadual, tetapi julat tarikh jadual tersebut. Semasa anda membina jadual Tarikh anda, anda memastikan untuk merangkumi julat penuh data dalam jadual fakta anda.

Oleh itu, untuk contoh ini, mari cuba tambahkan jadual pada model data yang saya sedang usahakan ini. Dalam Power Query, kita akan pergi New Source , kemudian Blank Query . Dan kemudian, kita akan pergi ke Editor Lanjutan dan saya hanya akan menampal dalam fungsi yang dipanggil List.Dates . Kami akan menggunakannya untuk membuat jadual kardinaliti 10,000, jadi itu 10,000 tarikh unik.

Ia akan mengembalikan senarai 10,000 item dan kami hanya boleh menukarnya kepada jadual, dan kemudian menamakan semula jadual itu.

Kita boleh menukar medan sehingga kini. Dan jika kita mengklik pada Tutup dan Gunakan, kita akan melihat bahawa naratif pintar kita akan dikemas kini secara dinamik, tanpa perlu menyegarkan keseluruhan model (seperti yang kita lakukan pada masa lalu).

Sebab mengapa ini dinamik sepenuhnya ialah kami melakukan semuanya dengan langkah-langkah. Perkara yang menarik ialah ia menunjukkan banyak ralat, dan fungsinya sangat baharu sehingga IntelliSense tidak mengambilnya dengan betul, tetapi ia sebenarnya berfungsi.

Mari kita pergi ke Editor Tabular 3, yang saya fikir adalah cara terbaik untuk mengetahui perkara yang sebenarnya dilakukan oleh langkah-langkah DAX yang kompleks.

Ingat bahawa pertanyaan DAX mengembalikan jadual dan bukannya penimbang. Jadi, jika kita mengambil langkah ini dan menyalinnya ke dalam pertanyaan DAX , ia menunjukkan ralat kerana Keputusan di sini masih menjadi penimbang. Kita boleh menggunakan pendekatan penyahpepijatan untuk menggantikan RETURN Result itu dengan komponen individu ukuran.

Dalam kes ini, kami akan menggantikannya dengan ColStats , yang mana yang kami lakukan di bahagian atas hanyalah meletakkan fungsi COLUMNSTATISTICS DAX ke dalam pembolehubah. Dengan itu, kami mendapat apa yang kami jangkakan, iaitu jadual statistik lajur standard.

Dan sekarang, kami hanya ingin melihat lajur Nama Jadual, dan kami ingin mengambil nilai yang berbeza daripada itu dan mengiranya. Itu akan menjadi bilangan jadual dalam model data kami.

Mula-mula, kami akan memilih lajur pada jadual ColStats kami dan hanya mengembalikan medan nama jadual itu. Biasanya, dalam ukuran DAX atau pertanyaan DAX, anda ingin mengembalikan nama medan dengan nama jadual di hadapannya. Tetapi dalam kes ini, kami tidak tahu apa rujukan nama jadual yang sesuai kerana ia hanya wujud secara maya. Ia nampaknya tidak menerima nama pembolehubah sebagai nama jadual.

Jadi dalam kes ini, kita perlu kekal dengan apa yang kelihatan seperti ukuran, tetapi ia sebenarnya rujukan lajur tanpa rujukan jadual di hadapannya. Dan itu masih berfungsi walaupun ia mengelirukan dalam tatanama. Sekarang, jika kami menggantikan kenyataan RETURN ini dengan TabCol kami , kami mendapat apa yang kami jangkakan, iaitu medan jadual model.

Dan kemudian untuk Hasilnya, kami hanya melakukan kiraan lajur jadual yang berbeza. Jadi, jika kita menggantikan ini dengan DISTINCT(TabsCol) , kita mendapat tujuh jadual kita.

Sekarang mari kita lihat kardinaliti tertinggi dalam jadual kardinaliti tertinggi dan lihat bagaimana kami memperolehnya. Ini sebenarnya corak penting yang boleh anda gunakan untuk banyak perkara berbeza yang anda cari, bukan hanya nombor maks, tetapi atribut maks yang dikaitkan dengan nombor tersebut.

Jadi mari kita lihat pada MaxCardinality . Walaupun ini adalah skala, kita boleh mengubahnya menjadi jadual satu sel dengan hanya meletakkan kurungan di sekelilingnya. Dan jika kita mencapai lima, kita akan melihat itu nilai kardinaliti 10,000.

Jadi sekarang persoalannya ialah, bagaimana kita mengambil ini dan mengembalikan jadual yang dikaitkan dengan kardinaliti itu.

Untuk melakukan itu, kami menggunakan corak yang sangat biasa ini menggunakan . Kami kemudian menyalinnya ke penyata RETURN kami dan ia akan memberikan kami baris yang kami jangkakan untuk dapatkan, iaitu lajur 10,000 Tarikh. Daripada dapat satu baris (sebab TOPN), kita dapat dua sebab seri.

Apa yang ColStats juga lakukan ialah ia mencipta, untuk setiap jadual, indeks dalam baris indeks tersembunyi yang dipanggil RowNumber dengan itu menjadi pengecam unik untuk setiap baris jadual. Supaya MaxCardinality sentiasa akan dicerminkan oleh RowNumber jika itu adalah pengecam unik.

Oleh itu, tidak mengapa kita mempunyai dua baris kerana perkara yang kita lihat ialah Maks Nama Jadual. Dan maks itu ada hanya untuk mengembalikan beberapa nilai yang jika tidak, ini hanya akan menjadi lajur telanjang. Tetapi kita perlu meletakkan beberapa pengagregatan di sekelilingnya, dan dalam kes ini, kita menggunakan .

Kemudian, jika kami meletakkan MaxCardinality dalam penyata RETURN kami, dan meletakkannya dalam kurungan untuk mengembalikan jadual dan bukannya penimbang, ia mengembalikan nilai Ujian.

Corak TOPN DAX ini ialah corak yang sangat baik untuk diingati apabila anda pada asasnya ingin mengetahui nilai maks atau min, dan kemudian mengembalikan atribut yang dikaitkan dengan min atau maks tersebut.

Optimumkan Formula LuckyTemplates Menggunakan Analisis Pengukuran DAX DAX Lanjutan
: Memecahkan Pengukuran DAX yang Panjang
Ukuran DAX Dalam LuckyTemplates Menggunakan Percabangan Ukuran

Kesimpulan

Saya telah memberikan anda pendekatan dan konteks umum yang boleh kami gunakan dari segi anda menggunakan fungsi DAX COLUMNSTATISTICS dengan cara yang dinamik. Dapat menjejaki ini secara dinamik dari segi model yang kompleks, saya fikir terdapat nilai yang sangat besar dalam fungsi ini.

Semakin banyak kami bereksperimen dengan fungsi COLUMNSTATISTICS, dan dengan keupayaannya untuk mengendalikan metadata secara dinamik dalam DAX, saya rasa semakin banyak kegunaan menarik yang akan kami temui. Jadi jika anda telah menemui beberapa kegunaan menarik untuk fungsi DAX ini, sila beritahu saya dalam ulasan di bawah.

Semua yang terbaik!