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
在這篇博文中,我將向您介紹 DAX 表函數。表函數只是返回表的
您可以在 LuckyTemplates 中遇到的一些最常見的表函數是FILTER、VALUES和ALL函數。使用這些表函數,您可以在 LuckyTemplates 中創建虛擬表。
物理表是您可以從字面上在數據模型中找到的表。虛擬表是使用各種 DAX 函數虛擬創建的表。
在接下來的部分中,我將教您一些有關如何使用表函數的技巧。
目錄
使用表函數
在此示例中,我將使用Total Larger Transactions公式計算超過 10,000 美元的交易數量。
函數開始公式。根據描述,該函數計算初始上下文後表中的行數。因此,我需要在函數之後輸入一個表格。但是,該表不必像Sales表那樣是物理表。
如果您放置Sales表,結果將只顯示交易數量。這與總交易量度的結果類似。
如果您查看Total Transactions的公式,它會使用函數。這只是使用 DAX 函數計算相同結果的另一種方法。
在下面的示例中,我想向您展示COUNTROWS函數的工作原理。這次,我將使用表函數創建一個虛擬表。
FILTER函數將遍歷Sales表的每一行。它將評估Total Sales列的每一行是否大於 10,000 美元。如果單行的銷售額大於 10,000 美元,則將計為一次交易。
如您所見, Total Larger Transactions列下的結果現已更新。
使用虛擬表,我在初始上下文之後創建了一個附加過濾器。最重要的是,我在公式本身內完成了它,而無需創建物理表。
例如,讓我們檢查 2018 年 10 月 10 日的特定結果。在數據模型中,您可以看到過濾器從 Dates 表向下流到Sales表。
在公式中,我只是使用不同的表函數放置了另一個過濾器,以便我可以評估有多少交易大於 10,000 美元。此計算很好地說明了虛擬表的用途。
使用 VALUES 函數
現在,我將展示另一個表函數示例。這是關於使用函數計算平均銷售額。
我將使用函數開始測量按城市劃分的平均銷售額。根據 IntelliSense,我需要一張表。再說一次,它不一定是物理表,所以我將使用虛擬表。
要創建虛擬表,我將使用VALUES函數,然後添加Regions[City]和Total Sales。
使用AVERAGEX函數,公式將評估虛擬表的每一行。在初始上下文之後,該公式逐行計算出所有城市的總銷售額。
在計算出每個城市的銷售額後,公式計算出平均值。在結果中,您可以看到給定日期每個城市的平均銷售額。
使用表函數計算銷售額
在最後一個示例中,我將向您展示另一個 DAX 表函數,即函數。的幫助下計算出城市總銷售額。
在All City Sales公式中,您可以看到我使用CALCULATE函數啟動了公式。
添加ALL函數會刪除City列中的過濾器。因此,該度量將計算所有可用城市的總銷售額。
如果您比較All City Sales和Total Sales的結果,將會得到相同的結果。但是,如果您從切片器中選擇特定城市,則所有城市銷售結果將保持不變。
無論進行何種選擇,它都會為您提供相同的結果。這是因為CALCULATE函數。
所述功能使您能夠更改計算的上下文。添加ALL函數時,它會從Regions表中刪除初始上下文。
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結論
本教程向您介紹最常見的表函數。如果你在計算中經常使用它們,你很快就能掌握它。
此外,如果您開始組合上述表函數,您可以使事情變得更高級。當您運行累計總計、移動平均數、消耗分析和交叉銷售分析時,您可能會遇到這種情況。
當我們繼續測量分支時,您將學習更高級的 DAX 計算。
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