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
對於本教程,我將向您展示如何在 LuckyTemplates 中組合多個 DAX 模式。該策略是度量分支的眾多應用之一,是生成高質量報告的有效方法。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
當您的目標是分析一段時間內的趨勢時,堅持使用基本公式可能並不總能為您提供有價值的見解。
例如,如果您想比較今年與上一年的總銷售額,按原樣繪製值將如下所示:
如您所見,該圖有點忙。它並沒有真正展示我們想要的信息。
這是組合 DAX 公式模式的時候。
DAX 模式的作用是它們以產生有意義的數據模型和可視化的方式塑造數據。當您組合多種 DAX 公式模式時,您可以更好地呈現數據並獲得有用的見解。
我將通過結合 DAX 公式的模式改進上面的圖表來證明這一點。
目錄
累計總 DAX 模式
我決定繼續查找Cumulative Total Sales by Date。
第一的。我將創建一個新度量並使用CALCULATE函數計算Total Sales。
接下來,我要多寫一層公式。在這種情況下,我需要在CALCULATE中使用FILTER函數,我會將其與ALLSELECTED函數配對。
FILTER函數對數據進行排序,以確定我希望從哪些字段返回值。
同時,ALLSELECTED函數告訴 LuckyTemplates 只包含設定時間範圍內的數據。也就是說,無論我輸入的具體日期範圍是什麼。
公式中最重要的部分是定義FILTER函數的工作方式。對於Cumulative Sales,目標是顯示截至日期的Total Sales的部分總和。
為此,我指定應根據小於或等於MAX日期的日期計算總銷售額。
因此,FILTER函數使您能夠查看當前日期以及之前的日期,然後評估當前日期是否小於或等於 MAX日期。
整個公式就是Cumulative Total DAX 模式。
設置好所有內容後,按回車鍵並將度量值拖到表中。
我喜歡在繼續之前修復我的格式,這樣一切都是統一和合乎邏輯的。在這裡,我調整了格式,使值顯示為貨幣。
我現在這裡有Cumulative Sales列。您可以看到每個值都反映了截至特定日期的運行總計。
因此,如果我手動將 2019 年 6 月 3 日至 6 月 10 日的總銷售額相加,我將得到 446,387 美元,這正是它在“累計銷售額”列中顯示的內容。
在這一點上,我已經可以向您展示與之前的圖表相比,這些數據在視覺上看起來要好得多。
複製Cumulative Sales列並將其製作成面積圖。
馬上,您會發現兩種可視化之間存在巨大差異。累積銷售面積圖可以更清楚地了解事情隨時間的變化情況。
使用 DAX 公式的組合模式比較趨勢
當然,要比較趨勢,您至少需要兩組值。
為了獲得去年的累計銷售額,我將復制第一個累計總 DAX 模式並創建一個新度量。
然後,我將粘貼公式並將度量重命名為Cumulative Sales Last Year。
因為這是 DAX 模式,所以無需更改公式組合本身的任何內容。我所要做的就是修改度量周圍的輸入。
在這種情況下,我只是將Total Sales替換為Sales Last Year。
再次按回車鍵並將度量值拖到您的表中。您應該以一列Cumulative Sales Last Year結束。
這遵循與先前公式相同的邏輯,其中顯示的值是截至當前日期的運行總計。
最後,您可以將此度量的可視化疊加到Cumulative Sales面積圖上。
只需選擇上一個圖表並將數據字段拖放到“值”選項卡中。
結果是比較不同時間段的趨勢的出色可視化。
在結束之前,我想再次向您展示第一張圖表的每日銷售額與我現在的銷售額的對比情況。
組合 DAX 公式的模式給了我更豐富的見解。它還可以更輕鬆地查看趨勢並將它們與不同時間看到的進行比較。
LuckyTemplates 中使用的常見時間智能 DAX 模式 在
LuckyTemplates 中計算反向累積或反向運行總計 在
事實表中管理多個日期計算
結論
在處理與時間相關的信息時,結合 DAX 公式的模式是分析和比較趨勢的最佳方式。它利用 DAX 模式,由於其可重用性,它們是擴展分析工作的重要組成部分。
我在這裡所做的只是一個基本示例,說明如何利用 DAX 公式的度量分支和組合模式。顯然,這種技術不僅限於Cumulative Totals。
更複雜的計算從簡單開始,您可以從這些基本公式中慢慢構建和分支,以進行更令人興奮的分析。
我希望本教程能讓您很好地了解如何做到這一點,並啟發您探索它的潛力。
一切順利!
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