Jak vypočítat počet dní obsazenosti za měsíc v LuckyTemplates pomocí DAX

Tento tutoriál zdůrazňuje, jak jsme schopni vypočítat dny obsazenosti pomocí jazyka DAX v LuckyTemplates. To je docela užitečné pro organizace, jako jsou nemocnice, Airbnb, hotely atd. Toto je zajímavý pohled, pokud se chcete ponořit do efektivního řízení úrovně obsazenosti. Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

Toto téma prošlo, myslím, že by si zasloužilo hlubší prozkoumání. Práce s řešením mě opravdu bavila, a tak jsem si řekl, že je skvělý nápad se o to podělit v tutoriálu. Scénář je zjistit, kolik dní v kterémkoli měsíci člověk něco obýval , takže to může být nemocniční lůžko, sdílená knihovna nebo něco jiného.

V této ukázce se zabýváme obsazeností nemocničních lůžek. Budeme pracovat mezi dvěma daty – datem přijetí a datem odjezdu. Máme jména pacientů, měsíce a počet dní, kdy pacienti obývají pokoje nebo lůžka.

Obsah

• Nastavení datového modelu
• Vzorec DAX pro výpočet dnů obsazenosti v měsíci
• Závěr

Nastavení datového modelu

Toto je docela ošemetný scénář, ze kterého je mnoho lidí zmateno, ale je důležité pochopit, jak to vyřešit, protože jde o běžný scénář reálného světa.

Pracujeme zde se dvěma daty, ale toto jsou pouze ukázková data pro tento příklad řešení. Během měsíce a/nebo dvou zjistíme, kolik dní tito pacienti zůstávají v nemocnici.

Toto je datový model nastavený při vytváření neaktivních vztahů, které pro tento scénář potřebujeme. Máme tabulku Data , která se vůbec nemění, ale máme tyto neaktivní vztahy, které nám umožňují pracovat s tabulkou Data a vnést nějaký kontext z tabulky Data.

datový model

Je dobrým zvykem mít neaktivní vztahy a nastavit model tímto způsobem, protože možná budeme chtít provést nějaké další výpočty v naší tabulce faktů a vytvořit kontexty z tabulky Data v našich dalších analýzách. Tady to jefunkce přijde vhod. Tato funkce nám umožňuje zapnout tyto vztahy.

Při práci s více daty v tabulce faktů musíme použít neaktivní vztahy. 

Tabulka Data, kterou zde používáme, je standardní tabulka, která obsahuje všechny věci, které pro tuto analýzu potřebujeme. Sloupec použijeme v našem výpočtu.

Tabulka termínů

Vzorec DAX pro výpočet dnů obsazenosti v měsíci

V našem vzorci pracujeme každý měsíc na výpočtu několika příkazů IF. Používáme proměnné (), abychom vytvořili parametry, které budeme používat v našemprohlášení. 

Pamatujte, že s DAX se každý výsledek počítá individuálně. Takže například výsledek 14 dní zde (v naší tabulce níže) se počítá jinak než výsledek 18 dní. Důvodem je, že kontext, ve kterém se tyto výsledky počítají, je odlišný.

Mohou mít stejný kontext, pokud jde o pacienta (238), ale kontext založený na měsících (srpen a září) je odlišný. Zajímavé na kontextu je, že nic nepřichází přirozeně přes aktivní vztah. Musíme vygenerovat nějaké hodnoty z toho, co máme v naší matici pomocí vzorce DAX. 

Nejprve tedy musíme zjistit naše proměnné. Vypočítáme naše datum přijetí a datum odjezdu . Poté vypracujeme naše MinDateInContext a MaxDateInContext , které počítají 1. a 30. nebo 31. den určitého měsíce (28. nebo 29. únor). Ve druhé části vzorce přichází logika pro výpočet dnů obsazenosti v měsíci nebo v rámci měsíců.

Závěr

Je toho trochu málo, ale doufejme, že získáte logiku pro výpočet dnů obsazenosti v LuckyTemplates. Můžete si to sami vyzkoušet a zjistit, jak vám DAX umožňuje pracovat s neaktivními vztahy a více schůzkami. 

Toto je zcela unikátní scénář, ale realistický. Podniky, které potřebují řídit úrovně obsazenosti, by mohly těžit z tohoto řešení. To ukazuje analytické schopnosti LuckyTemplates se silou vzorců DAX.

Hodně štěstí s tímto!