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
在本教程中,我們將討論 DAX 公式編寫技術以及如何在 LuckyTemplates 中簡化模型。
我們將討論關鍵功能和方法來組織和使我們的模型的界面更友好和更容易操作。
我們將要學習的方法是LuckyTemplates 中的公式語法、度量值組和格式化 DAX 代碼。了解這三個主題對於我們掌握 LuckyTemplates 中的 DAX 計算和公式編寫至關重要。
我們將討論它們中的每一個,並了解它們的獨特貢獻和重要性。
目錄
公式語法的工作原理
與其他公式語言相比,我們將要討論的公式語法略有不同。但這對於我們在 LuckyTemplates 中的模型來說是必不可少的。
首先,單擊“字段”區域中的“銷售額”表。
然後,單擊新度量。
我們將此新度量稱為Total Sales。接下來,鍵入。
還提供了信息框來解釋這些功能。
使用 DAX 公式,我們必須關注表和列。關注我們需要引用的表和其中的列。
現在,在 SUM 函數中輸入Total Revenue 。
在 LuckyTemplates 中,引用表總是在前,列在後。
但是,有些公式(如總數量度量)只需要引用表格。
如果我們使用函數,我們可以看到它只要求一個表。
接下來,引用Sales 表,我們現在將有另一個計算我們銷售總量的度量。
此 LuckyTemplates 示例中還有另一個度量,稱為Total Costs。
對於此度量,我們使用迭代函數。此函數返回 為表中的每一行計算的表達式的總和。
接下來,引用 Sales 表。然後對於表達式,請參考 Order Quantity 列。最後,使用 Total Unit Cost 列再次引用 Sales 表。
這將為我們提供總成本。
度量組的重要性
在 LuckyTemplates 中,度量值組用於組織 DAX 計算。強烈建議我們在開始創建度量時在我們的模型中使用它們。
為了在 LuckyTemplates 模型中運行更多分析,我們需要創建大量度量。
然而,創建大量的措施可能會給我們一個看起來很忙的模型。因此,我們需要創建度量值組以避免混淆我們的度量值和數據表。
創建度量值組很容易。首先,轉到主頁,然後單擊輸入數據。
接下來,創建一個虛擬表並將其命名為 (Key Measures),然後單擊加載。
該表將出現在我們的報告中。
接下來,將其他度量移到虛擬表 Key Measures 中。單擊下拉箭頭並選擇 Key Measures。
一旦度量值位於 Key Measures 表中,我們現在可以刪除虛擬列或 Column1。
最後,單擊顯示/隱藏窗格兩次。
它將整理並更改度量組的圖標,如下所示:
此度量值組只是一個示例。在 LuckyTemplates 中,還有其他組,如時間比較組和移動平均線。
在 LuckyTemplates 的一些展示模型中,我們會看到我們可以有 6-8 個組或更多。
利用度量組來組織我們的度量使我們的模型看起來乾淨無縫。
正確的 DAX 代碼格式的價值
格式化公式使我們的模型變得簡單,並且不會使我們的公式和報告中的措施過於復雜。
例如,假設這是我們的總數量,我們想做一些高級的事情。
首先,點擊New measure。
然後,編寫公式示例。接下來,使用函數,然後添加總數量。
之後,對 Sales 表使用我們將使 Customer Name Index 大於 5。
Customer Name Index 也必須小於 20。因此,添加另一個FILTER函數來遍歷 Sales。最後,我們只需要將 Channel 等同於 Wholesale 即可。
一旦我們完成 DAX 公式的編寫,我們現在就可以看到結果。它就像 MS Excel 中的 SUM 公式,但是,它在 LuckyTemplates 中有點複雜。
鍵功能縮進的使用
在我們的模型中格式化和組織公式很重要。
還建議在不同的行上,我們放置不同的縮進不同的鍵功能。如果函數是分開的,這使得理解我們試圖計算的內容變得容易。
為此,請按住 shift 鍵並按 enter。當引入關鍵公式時,縮進並將內容放在新行中。
我們可以看到函數CALCULATE與FILTER函數位於不同的行。它們的排列方式使其更易於閱讀。這避免了在對我們的模型進行分析時造成混淆。
如果我們想使用高級公式,如流失分析、客戶流失,甚至 IF 語句,請從縮進它們開始。這樣我們就可以清楚的看到我們計算的流程。
每次添加更多關鍵功能時,我們只需要保持縮進即可。我們不會因模型中的大量計算而迷失方向。
結論
在 LuckyTemplates 中,我們會遇到很多模型、函數和公式。通過這些編寫公式的技巧,我們可以改進計算和模型的呈現方式。
我們在這裡學到的只是一些方法,例如度量分組和格式化 DAX 計算,以幫助有效地計算、簡化和組織我們的分析,以便更好地呈現。
我們可以使用它們更好地了解我們的數據模型中發生的事情。
一切順利,
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