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
在這裡,我將向您展示如何在 LuckyTemplates 中將函數 AVERAGEX 與 DAX 結合使用。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
通過學習和理解如何使用此功能,您可以很快打開一系列分析,這些分析非常有洞察力和價值。
也許您想計算出您每天、每月、每個客戶等的平均銷售額。有如此多的應用程序,這太瘋狂了。
別忘了,您還可以擴展到時間比較和時間智能分析。
在這個例子中,我們將使用可以輕鬆應用於幾乎任何模型的東西。我們將使用帶 DAX 的 AVERAGEX 計算特定客戶每天的平均銷售額。
目錄
審查數據模型
在我們實際計算每天的平均銷售額之前,讓我們先看看LuckyTemplates中的數據模型,以便我們了解我們正在使用的是什麼。
因此,我們有一個正在進行銷售的組織,數據在銷售表中。
該組織在任何特定日期進行銷售,相關數據可在日期表中找到。
他們向任何特定客戶銷售不同的產品,並且他們可以在一系列不同的地區銷售。這三個的數據可以分別在客戶表、產品表和地區表中找到。
使用我們的數據模型中的信息和已有的度量,讓我們按客戶分析我們的總銷售額。
我們的表格將如下所示。所以我們有總銷售額,它們是按客戶名稱排列的。
然後讓我們把它變成一個可視化。在這裡,我們可以看到該組織的最佳和最差銷售客戶。
使用 AVERAGEX 的每日平均銷售額
現在,我們可以看看我們每天向每個客戶銷售多少。
我們需要為每個客戶做的是,遍歷每一天,然後對這些特定客戶在整個持續時間內的銷售額進行平均。
執行此操作的方法是將AVERAGEX和VALUES函數與 DAX 結合使用。
因此,讓我們創建一個新度量並將其稱為Average Sales per Day。
然後我們要添加AVERAGEX因為我們需要這個迭代函數。AVERAGEX 將每天迭代。
然後我們將放入VALUES和 Date 列。這實際上就是我們每天迭代的方式。
VALUES所做的是它創建一個僅包含 Dates 列的虛擬表,然後它在當前上下文中表示這是一個特定的客戶,每天迭代。
然後我們要添加Total Sales。計算完所有總銷售額後,我們將使用AVERAGEX對它們進行平均。
我們的公式將如下所示。
現在,如果我們將每天的平均銷售額引入可視化,我們可以平均看到我們每天向每個特定客戶銷售多少。
我們甚至可以打開數據標籤來了解平均銷售數字。
查看不同的時間框架
我們可以在這裡做的另一件很酷的事情是我們還可以更改時間範圍。
為此,我們可以拖入 MonthInCalendar,這樣我們就可以獲得月份和年份。
然後我們可以把它變成一個切片器。
現在,我們可以看到特定月份和年份中每個客戶每天的平均銷售額。
真正酷的是,這是查看此計算的動態方式。
正如您在下圖中看到的,當我們選擇 2014 年 8 月時,視覺對象會顯示該時間範圍內的數據。
現在,當我們選擇 2014 年 9 月時,我們的視覺顯示客戶在此時間範圍內每天的平均銷售額。
回顧過程
要真正理解 AVERAGEX 和 VALUES 函數在這裡是如何工作的,讓我們快速回顧一下示例中發生的事情。
首先,讓我們把我們的可視化變成一個表格,這樣它會更有意義。
再一次,讓我們快速瀏覽一下我們的公式。
現在,我們這裡有不同的客戶。例如,對於 Burt's Corporation,我們每天都在迭代。這是在 2015 年 1 月內,因為我們在切片器中選擇了它。然後我們計算每一天的總銷售額。
一旦計算出每天的所有銷售額,AVERAGEX 就會進入並對它們進行平均。
這就是我們在這個特定示例中的每個客戶都會發生的情況。
一旦我們更改時間範圍,比如 2015 年 2 月,它會進行相同的計算,但這次是在新的時間範圍內。
如果我們沒有選擇任何時間範圍,它將遍曆日期表中的每一天。
針對不同維度使用相同的 AVERAGEX 公式
我們在這裡可以做的另一件事,同樣,您會發現它非常酷,那就是對不同的維度使用完全相同的公式。
首先,讓我們複製Average Sales per Day表。
那麼,讓我們看看每個城市每天的平均銷售額。
就這樣,我們的表格現在按城市排序。
然後它又是動態的。目前我們顯示的是 2015 年 2 月的數據。
如果我們點擊 2015 年 3 月,我們的新表格還將顯示我們選擇的這個時間範圍內按城市顯示的每日平均銷售額。
我們可以針對我們擁有的任何維度再做一次。我們將使用完全相同的公式,它將完美地適用於所有這些維度。
結論
在本文中,我們了解瞭如何使用帶 DAX 的 AVERAGEX 並結合 VALUES 函數來計算特定客戶的每日平均銷售額。
如需更多 DAX 函數教程,請查看以下鏈接。
一切順利!
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