Kumulativní součty na základě měsíčních průměrných výsledků v LuckyTemplates

Dnes jsem chtěl pokrýt jedinečnou techniku ​​kolem kumulativních součtů založených na měsíčních průměrných výsledcích v LuckyTemplates . Celé video tohoto tutoriálu si můžete prohlédnout ve spodní části tohoto blogu.

K nastavení časového období pro výpočet měsíčních průměrných výsledků použijeme datový výřez.

Průřez LuckyTemplates  je alternativou filtrování , která zužuje část datové sady zobrazenou v ostatních vizualizacích sestavy. A nebo filtr se jednoduše používá k omezení relativních rozsahů dat v LuckyTemplates.

Kumulativní součet se na druhé straně používá k zobrazení celkového součtu dat, jak roste s časem nebo jinou řadou nebo postupem.

Obvykle, když recenzujeme, analyzujeme je za určité datum nebo měsíce a rok . V tomto článku budeme počítat kumulativní součty pouze za měsíce.

Zajímavá věc na této konkrétní technice je, že když máte kontext pouze pro měsíc , musíte počítat s různými vybranými roky. K tomu může dojít prostřednictvím výběru datového průřezu LuckyTemplates nebo filtru na úrovni stránky.

Tento konkrétní příklad pochází z velmi zajímavého tématu v . Podívejte se na toto, pokud chcete zkontrolovat více.

Obsah

• Vyhodnocení problému
• Kontrola kumulativního celkového vzoru
• Konflikt při používání vzoru kumulativního součtu pro měsíční průměrné výsledky
• Sloupec Kumulativní měsíční prodej
• Vytvoření časového období
• Přidání sloupců MonthName a MonthNumber
• Výpočet kumulativního součtu na základě počtu měsíců
• Závěr

Vyhodnocení problému

Někdo chtěl zobrazit kumulativní prodeje na základě názvu měsíce , nikoli podle měsíce a roku .

Problém je v tom, že výběr data, který máte, nakonec přesahuje celý rok.

Musíme tedy analyzovat, jak můžeme s největší pravděpodobností pokračovat v získávání kumulativního součtu, stejně jako to byl jeden vybraný konkrétní rok.

Pokud máte například ve své datové tabulce leden až září příštího roku, s největší pravděpodobností tam budete mít celkem 20 měsíců. V tomto případě standardní vzor nebude fungovat, takže jej budeme muset revidovat.

To je rozhodně zajímavý scénář a opravdu dobrá příležitost k učení o pokročilém jazyce DAX pro každého.

Nejprve se v rychlosti podívejme, jak ve skutečnosti funguje standardní vzor kumulativního součtu .

Kontrola kumulativního celkového vzoru

V této ukázce se podíváme na velmi obecný Prodej .

Tento vzorec je nastaven pro výpočet prodeje v rámci vybraného rozsahu . Funkce ALLSELECTED zde primárně zobrazuje hodnoty založené na jakémkoli časovém období vybraném v tomto konkrétním přehledu.

A jak můžete vidět zde v tomto datovém sliceru LuckyTemplates , aktuálně jsme mezi 2. únorem a 20. zářím .

Nyní v této aktuální kontextové tabulce můžeme ověřit, že vzorec pro kumulativní prodeje funguje naprosto dobře. Je to proto, že stále počítá akumulaci celkových tržeb od ledna do září.

Konflikt při používání vzoru kumulativního součtu pro měsíční průměrné výsledky

Přestože vzorec kumulativního součtu v současné době funguje dobře, mohou při odvozování výpočtu založeného na datovém výřezu nastat problémy .

Jak je znázorněno na obrázku, jen jsem pomalu prodlužoval rozsah dat a přetáhl ho do dalšího roku.

Tento vzorec shromažďuje měsíční celkové prodeje , ale také začíná přenášet akumulaci do nových měsíců. Z toho tedy vyplývá lichá hodnota za leden , která je ve skutečnosti jen pokračováním všech následujících měsíců .

Jinými slovy, správně počítá, ale ve skutečnosti nám nedává výsledek, který bychom zvláště chtěli.

V současnosti to zde začíná od hodnoty za leden až do prosince ; a pak znovu skočí zpět do ledna , hromadí se od prosince a tak dále.

Pokud znovu přetáhnu datum, uvidíte, že hodnota kumulativního prodeje se postupem času prodlužuje ještě níže.

A pak, když to skutečně protáhnete docela daleko, všimnete si, že kumulativní tržby za měsíce leden až květen dosáhly 23 milionů , což je v podstatě celková částka. Je to tak nějak v cyklu pro každý měsíc každého roku.

Co zde ve skutečnosti můžeme chtít, je získat aktualizovaný kumulativní součet založený na měsíčních průměrných výsledcích ; kde by měl začít celkovým prodejem za leden a odtud se hromadit.

K vyřešení je zapotřebí technika, která se mírně liší od toho, co si možná myslíte. Musíme se také ujistit, že součty jsou správné a že se dynamicky přizpůsobují různým výběrům v datovém průřezu , které mohou pocházet od uživatelů.

Sloupec Kumulativní měsíční prodej

Uvedu výsledek svého vzorce pro tento konkrétní problém a ukážu, proč to vlastně funguje.

Zřejmě zde uvidíte, že vždy kumuluje měsíční celkové tržby .

Ale podívejte se, co se stane, když se to pokusím rozšířit.

Kumuluje se vždy od ledna . Neprovádí podivný výpočet, který dělá vzor kumulativních prodejů .

Je zřejmé, že sloupec Kumulativní měsíční prodej poskytuje logičtější výsledek.

Na druhou stranu výsledek Kumulativní prodeje z pohledu vizualizace vlastně nedává moc smysl.

Ve svém řešení jsem vytvořil nový vzor, ​​který nám dal odpověď, kterou jsme pro tento konkrétní scénář potřebovali.

Pojďme nyní diskutovat o tom, jak jsme se mohli dopracovat k poskytnutému řešení.

Vytvoření časového období

Vytvoření časového období je první věcí, kterou potřebujeme k vytvoření vzorce.

Abychom to vytvořili, inicializovali jsme minimální datum , které bylo reprezentováno proměnnou MinDate; a maximální datum , které bylo reprezentováno proměnnou MaxDate . Poté jsme provedli výpočet pro každou proměnnou pomocí ALLSELECTED, MIN a .

Funkce ALLSELECTED získá kontext, který představuje všechny řádky a sloupce v dotazu , přičemž zachová explicitní filtry a kontexty jiné než filtry řádků a sloupců . Tuto funkci lze použít k získání vizuálních součtů v dotazech.

Mezitím vrátí funkce nejmenší hodnotu ve sloupci nebo mezi dvěma skalárními výrazy a funkce MAX vrátí největší hodnotu.

Po inicializaci minimálního a maximálního data jsme byli schopni vytvořit časové období trochu jiným způsobem, než jak jsme to udělali ve vzoru Kumulativní součet .

Potřeboval jsem znovu vytvořit tuto část tabulky, kde jsem měl název měsíce a celkové tržby. Je to proto, že jsme jej chtěli vypočítat pouze v tomto konkrétním časovém období.

Takže pomocí funkce SUMMARIZE jsem pak mohl zúžit časové období .

Přidání sloupců MonthName a MonthNumber

Jak můžete vidět, zahrnuli jsme sloupec Název měsíce z tabulky Data a sloupec Prodeje , který je v podstatě celkovým prodejem .

Nyní je první část vzorce v současnosti zcela odlišná od vzoru kumulativního prodeje .

Navíc jsme do logického vzoru přidali MonthNumber . To bylo získáno z tabulky Dates . Ten bude sloužit jako virtuální nebo imaginární sloupec , který nastaví hodnotu od 1 do 12 pro měsíce leden až prosinec .

Z hodnot sloupce MonthNumber jsem byl schopen vypočítat Kumulativní součet na základě počtu měsíců.

Výpočet kumulativního součtu na základě počtu měsíců

Přesněji řečeno, následující části vzorce iterují každý jednotlivý řádek v zadané tabulce.

Poté bude sloupec MonthNumber vyhodnocen, pokud je menší nebo roven maximálnímu měsíci v roce .

Tato část vypočítává aktuální číslo měsíce.

Pokud jsme například v měsíci květnu , bude hodnota MonthNumber 5 . Potom tento konkrétní logický vzor uvnitř iteruje tuto tabulku pro každý jednotlivý řádek .

V tu chvíli vyhodnotí, zda existuje některá z čísel, která jsou menší nebo rovna 5 . Pokud existují, zahrne je do výpočtu a zachová daný sloupec z tabulky.

Nakonec spočítáme výši prodeje .

A tím se dostáváme k 11. řadě , která je listopadem .

Tato část vyhodnotila listopad jako 11 .

Iterovali jsme celou tabulku a vyhodnocovali, zda je 11. den v měsíci menší nebo roven aktuálnímu měsíci v kontextu, což je 11 .

Poté půjdeme a spočítáme Prodeje , které zde v rámci tohoto konkrétního sloupce představuje.

Závěr

V mém navrhovaném řešení jsem použil kombinaci vzorců DAX včetně SUMX a SUMMARIZE . Musíte se však také ujistit, že tyto konkrétní funkce zabalíte do příkazu FILTER.

Tento příkaz filtru vám nakonec umožní získat správný kumulativní součet na základě dynamické logiky data.

V tomto konkrétním tutoriálu je co se naučit, ale je to opravdu zajímavý obsah. Doufejme, že některé z těchto technik můžete implementovat do svých vlastních modelů.

Když se v LuckyTemplates naučíte kombinovat hodně věcí dohromady , řešení těchto jedinečných scénářů se stane naprosto dosažitelným.

Hodně štěstí při potápění.