Hoe de DAX-functie COUNTROWS te gebruiken in virtuele tabellen

Ik wil diep ingaan op hoe nuttig de DAX-functie kan zijn. Je zou een nieuweling kunnen zijn die niet volledig begrijpt hoe COUNTROWS werkt. U kunt ook een meer ervaren LuckyTemplates-gebruiker zijn, maar niet zeker weten hoe u de functie kunt maximaliseren. Je kunt de volledige video van deze tutorial onderaan deze blog bekijken.

Aan de hand van de voorbeelden die ik hieronder zal geven, zult u zien hoe krachtig COUNTROWS is als een DAX-functie, vooral bij gebruik in virtuele tabellen.

Inhoudsopgave

• De COUNTROWS DAX-functie gebruiken in een fysieke tabel
• Een eenvoudig voorbeeld van het gebruik van COUNTROWS in een virtuele tabel
• Een geavanceerd voorbeeld van het gebruik van COUNTROWS in een virtuele tabel
• Conclusie

De COUNTROWS DAX-functie gebruiken in een fysieke tabel

Met COUNTROWS kunt u het aantal rijen tellen in elke tabel waarnaar u verwijst.

Dus op het moment dat je het in een maat gebruikt, zal het je automatisch ook om een ​​tabel vragen.

In dit geval ga ik de tabel Verkoop gebruiken , aangezien ik die fysieke tabel al heb.

Het gebruik van de tabel Verkoop is in dit geval ook zinvol, omdat ik alleen op zoek ben naar het Totaal aantal bestellingen per dag.

Aangezien elke afzonderlijke bestelling één rij in mijn dataset beslaat, zal de functie COUNTROWS alleen elke rij doorlopen met een vermelding om me de resultaten te geven die ik nodig heb.

Dat is natuurlijk de eenvoudigste manier om COUNTROWS te gebruiken . Wat ik je wil laten zien is dat deze functie ook gebruikt kan worden voor meer geavanceerde toepassingen, vooral in virtuele tabellen.

Een eenvoudig voorbeeld van het gebruik van COUNTROWS in een virtuele tabel

Ik ga twee voorbeelden geven van het gebruik van COUNTROWS in een virtuele tabel. Het eerste voorbeeld is heel eenvoudig te gebruiken.

Deze keer wil ik, in plaats van alleen naar het totale aantal bestellingen te kijken, controleren hoeveel bestellingen er waren op een bepaalde datum die de 15.000 overschreed.

Ik ga COUNTROWS weer gebruiken. Maar deze keer plaats ik de tabel Verkoop niet rechtstreeks in de functie COUNTROWS , maar in plaats daarvan in .

Nogmaals, ik kijk hier naar elke rij. Maar deze keer zoek ik rijen met een omzet van 15.000 en hoger. Dus terwijl de meting rij voor rij gaat, behoudt deze alleen de telling voor alle rijen die aan die parameters voldoen.

Dus COUNTROWS doet hier hetzelfde als toen ik eerder de fysieke tabel gebruikte. Het enige verschil is dat het nu wordt toegepast op een virtuele tabel waar ik mijn eigen parameters kan invoeren.

Vanaf hier is het eenvoudig genoeg om meer parameters aan de meting toe te voegen. Ik zou bijvoorbeeld ook kunnen controleren welk percentage van de dagelijkse omzet de grens van 15.000 overschrijdt.

Een geavanceerd voorbeeld van het gebruik van COUNTROWS in een virtuele tabel

Deze keer zal ik de COUNTROWS- functie op een meer geavanceerde manier toepassen. Ik ga kijken hoeveel bestellingen er op een bepaalde dag kwamen van mijn 50 beste klanten aller tijden.

Ik zal beginnen door naar mijn dataset te kijken en na te gaan hoeveel klanten ik in totaal heb. Als ik naar de cijfers kijk, zie ik dat er in totaal 3.603 klanten zijn.

Ik heb de gegevens hier zo ingericht dat alleen de klanten die daadwerkelijk een aankoop hebben gedaan op de lijst staan.

Je zult ook merken dat ik hier een datumsnijder op mijn rapport heb staan. Maar vanwege de parameters waar ik naar kijk, zou dit er niet toe doen. Ik kijk naar alle klanten sinds het begin der tijden.

Dit is hoe ik wil dat mijn meting werkt: ik wil dat elke verkoop voor elke dag wordt doorzocht en beoordeeld of een van die verkopen afkomstig is van een top 50-klant. Dus mijn maat gaat er zo uitzien.

Nogmaals, ik gebruikte COUNTROWS hier als mijn belangrijkste functie. Maar deze keer ga ik gebruiken om een ​​virtuele tabel te maken.

Ik ga hier nog steeds mijn verkooptabel gebruiken , maar ik ga er meer logica aan toevoegen door alleen naar de top 50 klanten te kijken. Daarom ga ik ook de functie gebruiken.

Aangezien ik naar mijn top 50 klanten kijk op basis van hun aankopen vanaf het begin der tijden, ga ik datums opnemen . Het gebruik van de functie ALLES negeert alle andere filters die mogelijk op de datumsnijder zijn geplaatst.

Nu de maatregel er is, zie ik hier één klant die op deze specifieke datum voldeed aan de eisen.

Hoe controleer ik of dit klopt?

Ik kan zien of ik de juiste resultaten krijg door op die specifieke datum te klikken waarop er een verkoop was van een van mijn top 50 klanten.

Vervolgens kijk ik naar mijn visualisatie hier aan de rechterkant om te zien of er een naam in mijn lijst met top 50 klanten komt.

Toegegeven, ik zie de naam van Charles Henderson. Nu, ik ga dat verwijzen naar de gedetailleerde lijst hier beneden.

Hieruit blijkt dat Charles Henderson op die dag voor 9.983 producten heeft gekocht.

De visualisaties dragen ook bij aan het gemak waarmee ik de gegevens zie waarnaar ik op zoek ben. Hier is een maatstaf die ik ook heb gebruikt voor visualisaties in soortgelijke scenario's als deze.

Zorg ervoor dat u zich ervan bewust bent dat als u een dergelijke datumsnijder heeft, dit mogelijk de resultaten kan beïnvloeden.

In dit geval kunt u het beste ook ALLE datums gebruiken .

Analyse van nieuwe klanten met behulp van geavanceerde DAX-
tijdinformatie in LuckyTemplates: het aantal transacties berekenen dat in de afgelopen N dagen is gemaakt
Geavanceerde LuckyTemplates-analyse: logische technieken voor secundaire tabellen

Conclusie

De COUNTROWS DAX-functie is veelzijdig, zoals te zien is in de voorbeelden die ik hierboven heb uiteengezet. U kunt van een eenvoudige en ongecompliceerde toepassing op een fysieke tafel gaan of naar een meer geavanceerd scenario springen met behulp van virtuele tafels.

Het is ook interessant om te zien hoe goed het werkt met andere tabelfuncties zoals CALCULATETABLE , ALL en TOPN . Het kan ervoor zorgen dat uw maatregelen werken voor elk mogelijk scenario dat u kunt bedenken, zolang u de juiste combinaties vindt voor de logica die u wilt toevoegen.

Al het beste,