什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
條件格式是一種通過根據用戶定義的條件應用一組特定的格式規則來可視化數據的方法。對於 LuckyTemplates 視覺對象,它主要用於以表格形式呈現數據。
在本教程中,我將討論如何將DAX 公式與新的條件格式設置功能相結合,以在 LuckyTemplates 視覺對像中突出顯示最後或最近的時間段。
我經常在財務或收入報告中看到這種技術。這是使某些數據脫穎而出的好方法。
讓我們看看這個示例報告可視化。
我想在這裡做的是突出顯示我在此可視化中進行的最後一次銷售。此外,我希望它動態地具有不同的顏色。
在這種情況下,我將使用一種您可以在各種場景中重複使用的技術。
讓我們分解一下我需要做的事情來實現我需要的結果。
目錄
創建最後的銷售措施
由於我想在此可視化中突出顯示上次或當前的銷售,因此我需要做的第一件事是確定上次或當前銷售的日期。
在此演示數據集中,最後一次銷售發生在 2018 年 11 月。
我創建了Last Sale度量,它將確定上次銷售的日期。
我使用了函數,因此它可以計算此表中的最大日期。
但是,它只計算每個不同月份內的最大日期。我想要得到的是我最後一次銷售的那一天。最後一次銷售顯然發生在2018 年 11 月 15 日。
為了獲得我想要的結果,我需要更改我們計算最大日期的上下文。函數中包含了之前的邏輯。然後,我使用函數返回Last Sale列中的所有值,同時忽略可能已應用的任何過濾器。
編輯公式後,最後一次銷售列現在顯示我最後一次銷售的日期,即2018 年 11 月 15 日。
最後銷售日期隔離
獲得最後銷售日期後,我需要使用measure branching將其隔離。這是此類場景的基本技術。
這是我用來隔離 最後銷售日期的實際公式。我將此度量命名為最後銷售期。
最初,我創建了LastSale變量以包含我之前用於Last Sale度量的相同邏輯。
然後,我遍歷了LastSale列表中的每一行,以評估當前日期是否等於實際Last Sale日期的月份。
我使用日期列來比較月份並確定與實際上次銷售日期的月份相匹配的月份。
我能夠通過使用1來表示該月的第一天來匹配它們。
此邏輯評估上次銷售月份在任何上下文中是否與這些月份中的任何一個相同。
如果邏輯返回TRUE,它將被設置為值1。
如果它返回FALSE,它將等於0。
一旦我將結果帶入此報告,您會注意到除了 2018 年的 11 月外,每一行都顯示0。這意味著只有 11 月被評估為與Last Sale month相同。
LuckyTemplates 視覺對象的條件格式
隔離特定的Last Sale month之後,我必須 在我們的圖表中直觀地更改此元素的顏色。
LuckyTemplates 對可視化進行了一些很酷的更新。這些更新包括有條件地更改您在可視化中看到的內容的好處。
單擊Format Pane下的Data Colors選項後,右上角將出現三個點。
如果我點擊這三個點,條件格式就會出現。
我將單擊它,然後將顯示默認顏色窗格。
您可以在此窗格中更改許多內容。對於此示例,我將按Rules進行格式化。
然後,我將在此字段中找到我的Last Sale Period 度量值。
我將設置以下條件,用於突出顯示上次銷售期度量的結果。
對於此實例,如果值等於1,則顏色應設置為灰色。
我將添加另一個IF條件。如果該值等於0,則顏色應設置為藍色。
我將根據我計算的上次銷售期度量將這些規則添加到我的可視化中。
要應用這些更改,我只需單擊“確定”按鈕。
這就是條件格式如何影響可視化。
無論我在數據中放置什麼切片或過濾,該技術都與模型的其餘部分一起使用。
我還可以更改此過濾器中的年份。
動態格式化 LuckyTemplates 視覺對象
當我點擊2017年時,您會發現它沒有正常工作。這是因為我設置公式的方式,我在其中尋找我從一開始就進行的最後一次銷售。
我想通過在過濾器上的任何選定上下文中顯示最後一個銷售期來使其更具動態性。
為此,我需要更改ALL函數。這是因為ALL函數遍歷了時間的開始。
我需要將其更改為 ,它僅適用於我在報告中選擇或應用的上下文。
結果,當我轉到2017時,它會立即突出顯示該特定上下文中的最後日期。
現在,我將 Year 過濾器更改為Date slicer。
因此,我現在可以快速將其更改為始終在可視化中顯示最後結果的任何時間範圍。
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結論
這就是我想在本教程中介紹的全部內容。你現在已經了解瞭如何向 LuckyTemplates 視覺對象添加獨特的條件格式。這絕對是一項有趣的技術,您可以在可視化中將DAX 函數與新的條件格式相結合。
您還能夠了解如何在這種情況下應用度量分支技術。您可以通過多種不同的方式使用和重用此技術。
在創建計算時請記住表格的重要性。
將事情放到表格中很重要,這樣您就可以慢慢解決問題並了解在每個不同的計算級別上發生了什麼。
希望您喜歡討論這個話題。
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