在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

在本教程中,我將介紹平均結果分析技術。我深入探討了您可以使用 LuckyTemplates 進行的某些類型的採購和採購分析。 您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

具體來說,我們將查看企業可能進行的平均每月採購。

我介紹了您需要能夠在月度範圍內計算平均值的DAX 公式組合。我還向您展示瞭如何將這些公式或函數與數據模型結合起來。通過有效地執行此操作,您可以快速提取各種不同維度的信息。

無論您是想按部門、地區還是根據每個經理來分析您的月度採購,所有這些都可以使用 LuckyTemplates 以有效和高效的方式實現。

您不需要編寫不同的公式來做到這一點。

您可以做的是利用您為採購類型場景構建的數據模型。您可以從數據模型中的這些不同表格中引入不同的元素或不同的維度,並用您創建的公式覆蓋它們。

此外,您可以進一步擴展。例如,您可以針對數據中的任何這些不同維度分析隨時間推移的購買差異。您也可以在分析中包括許多時間比較和時間智能類型技術。

所以在這個例子中,我們看的是平均水平。我們不想查看每個單獨的採購,而是想了解我們部門的平均採購情況。我將向您展示如何結合使用多種技術來使用 LuckyTemplates 實際解決這個問題。

目錄

計算平均每月購買量

首先,我創建了一個度量來獲取我們正在執行的發票總額。這是公式:

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

所以現在我們通過時間計算平均值。我們將回顧時間,看看我們進行購買的時間範圍。在這種情況下,我們從 2015 年 1 月一直到 2017 年 1 月。

我們只需將我們的日期表拖到我們的軸中,我們就可以按日期查看我們的發票總計。

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

現在我們想計算出每個部門每月開具多少發票。為了看到這種洞察力,我們抓住了 Invoicing Totals,然後將我們的 Department 拖到軸上。

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

從我們的日期表中覆蓋切片器也很容易,我們可以在其中輕鬆更改它並查看某些時間範圍,這將影響上下文和結果。

但是,例如,在這個日期上下文中,我們希望看到這裡幾個月的平均數,我們每個部門實際花費了多少。為此,只需了解如何使用AVERAGEX函數以及我們要在該函數中放置什麼虛擬表。

所以我們去創建一個新的衡量標準並將其稱為平均每月購買量。我們將使用AVERAGEX,然後在裡面放一個每個月的虛擬表。我們將在 Date 表中找到我們的Month 和 Year 維度,這將為我們進行迭代。

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

AVERAGEX 是一個迭代函數,所以我們需要給它一個表來迭代。在這種情況下,我們給它一個每個月和每年的虛擬表。這就是創建平均值的原因,因為它只會計算在此上下文中的年月數。

然後,我們添加我們的發票措施,我們會看到現在我們有一個平均值。我們對其進行格式化並更改顏色以使其脫穎而出。

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

比較一段時間內的平均購買量

很高興看到平均購買量,但如果能看到平均購買量並與之前的平均購買量進行比較也是一件很棒的事情。

為此,我們只是簡單地擴展我們這裡的內容。我們從簡單的度量開始,然後擴展到更多的 DAX 技術以獲得更多見解。

我們將我們的公式稱為Average Monthly Purchases LY,我們將使用Average Monthly PurchasesCALCULATE函數。我們將有DATEADDDATES間隔數為-1 -然後我們去YEAR

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果

基於這種情況,我們現在可以將我們在選擇的時間範圍內的平均每月購買量與上一年完全相同的時間範圍進行比較。

在 LuckyTemplates 中使用 DAX 分析每月的平均結果


了解 AVERAGEX 函數的工作原理
DAX 計算:平均結果總計
使用 DAX 在 LuckyTemplates 中分析採購採購決策

結論

我已經完成了本教程中上面指示的所有步驟。如果您能與此場景相關聯,我相信您會學到很多關於如何使用 LuckyTemplates 來優化圍繞此類採購場景的決策的知識。

LuckyTemplates 中這項技術的優點在於,一旦您學會了這項技術,您就可以輕鬆地將其應用到許多不同的數據場景中。

無論您正在處理什麼數據場景,時間比較都不會改變,而且您很快就能獲得一些非常酷的見解。如果您想進一步進行 LuckyTemplates 平均值分析,您甚至可以擴展。

一切順利!


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