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
性能分析器功能現在在 LuckyTemplates 桌面中可用,這就是我將在本教程中向您展示的內容。使用性能分析器,您可以了解您的報表元素(例如視覺對象和 DAX 公式)的執行情況。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
運行分析後,您可以解釋 LuckyTemplates 中性能分析器提供的結果。結果將幫助您找出慢速報告中的瓶頸。
如果您的模型速度較慢,性能分析器功能是一個完美的工具。當您嘗試優化模型時,該功能特別有用。通過這種方式,您可以找出掛起發生的位置,並找出為什麼需要這麼長時間才能計算出來。這可能是因為視覺效果太多、顏色太多或公式太多。也可能是因為某些 DAX 公式計算不正確。
總的來說,了解問題很重要,這樣您才能找出報告頁面中看似合理的缺陷。之後,您可以進行必要的優化以查看 LuckyTemplates 性能的變化。
目錄
展示 LuckyTemplates 中的性能分析器功能
要訪問性能分析器,請單擊“視圖”選項卡,然後勾選“性能分析器”框。
之後,Performance Analyzer 將在右側可見,位於Fields and Visualizations窗格旁邊。在本教程中,我將使用一個示例報告,即Product Cluster Insights。
要開始報告頁面的性能分析,請點擊開始記錄。
之後,轉到報告頁面並執行任何操作以確定哪個部分需要時間加載。如您所知,LuckyTemplates 運行速度非常快。我說的是毫秒。因此,如果某件事需要時間,那隻意味著存在問題。
開始錄製後,轉到“產品類別”切片器並選擇一個項目,然後單擊“停止”。
在Performance Analyzer窗格中,將列出和分析報告中的每個元素。它包括每個切片器、每個公式、視覺效果、視覺效果中的度量等。例如,如果您深入研究Matrix,您會發現它分為三個不同的部分。
根據分析,視覺對象發送查詢和返回數據需要 128 毫秒。這是DAX 查詢下的結果。在Visual display下,它顯示視覺對像根據新選擇呈現數據所花費的時間。根據分析,耗時 299 毫秒。
Other下的數據非常有趣,因為它可以是各種各樣的東西。它可以是執行或準備進入矩陣的基礎查詢所需的時間。它也可能是等待其他查詢在頁面內更新所花費的時間。總而言之,就是一般的後台處理。
使用多個切片器分析報告頁面
您可以使用性能分析器功能執行另一種類型的分析。它涉及同時更改多個切片器以進一步查找報告中是否存在任何問題。
在此之前,單擊Clear運行另一個分析,然後再次單擊Start Recording。這次,從產品類別切片器中選擇多個項目。要進行其他變化,請通過選擇2016來更改年份切片器中的數據。
正如您在性能分析器窗格中看到的那樣,它記錄了報告中的所有內容。查看速度和整體寄存器很容易。然後,您可以運行另一個分析並進行新的更改以查看分析如何變化。
性能分析器功能是 LuckyTemplates 中令人難以置信的新增功能。開始深入研究此功能對您來說非常好。
優化報告頁面的技巧
如果您只是以最佳實踐方式進行設置,則可以輕鬆優化您的數據表。您還可以輕鬆構建數據模型和一對多關係。對於簡單的 DAX 公式,您可以根據需要分支到更高級的邏輯。老實說,您應該始終執行這些操作,這樣您就不必擔心 LuckyTemplates 的性能。
但是,如果報告中存在問題,LuckyTemplates 中的性能分析器會非常有用。通過 LuckyTemplates 中的性能分析器功能,可以更輕鬆地深入了解 DAX 查詢和可視化的元素。它還可以幫助分析哪些可視化需要時間,以便您最終找出導致問題的原因。
根據我的經驗,視覺效果的呈現會導致 LuckyTemplates 報表中的大部分速度變慢。如果有很多視覺效果,系統會渲染很多信息,因此等待時間很長。
除此之外,確保 DAX 公式是正確的。盡可能簡化 DAX 邏輯,尤其是當它涉及大型數據集時。大多數時候,這就是 LuckyTemplates 變慢的原因。雖然它不會真正識別複雜的公式,但如果您將這些公式分解為單獨的度量會好得多。這樣,分析將清楚地顯示每個公式的執行情況。
LuckyTemplates 中的性能分析器實際上並沒有給你確切的解決方案,而是告訴你問題出在哪裡。它為您提供了問題的概述。
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結論
我討論的所有內容都將幫助您��化 LuckyTemplates 中的性能分析器。我只是想向您簡要介紹一下這個強大的功能,並教您如何使用它。它使用起來非常簡單,但我也認為這只是一個測試問題。
當您第一次遇到一個非常慢的模型時,這是進入性能分析器的最佳時機,這樣您就可以很快開始學習和優化您的模型。
我建議你控制你的報告,不要糾纏於太多的可視化、太多的顏色或 DAX 公式。這些是您可以輕鬆優化的東西。
對於這類性能分析,時間越短越好。因此,您將根據結果中時間或數字的高低知道您的模型是否緩慢。
我希望您喜歡閱讀本教程。
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