LuckyTemplates Dynamic X-Axis ved hjælp af en afbrudt tabel

Jeg vil vise dig, hvordan du opretter en LuckyTemplates dynamisk x-akse, også kendt som tidsmæssig skala ved hjælp af en afbrudt tabel, der kan lade dig ændre granularitetsniveauet afhængigt af dit dato- eller tidsgrundlag. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

En dynamik giver dig mulighed for at vise et detaljeret detaljeringsniveau ved den vigtigste aktuelle information. Det viser mindre granularitet for tidligere datoer.

Denne tutorial er en fortsættelse af min seneste blog, hvor jeg byggede denne visualisering, som var R10_tablet. Det blev bygget på disse beregnede kolonner DTS IsCurrentQuarter og DTS SortBy .

IsCurrentQuarter identificerer sandt eller falsk, uanset om vi er i det aktuelle kvartal eller ej. Baseret på den kolonne kan vi derefter oprette DTS-kolonnen, som i det væsentlige returnerer enten et ugeformat eller et kvartformat som tekst. SortBy giver os vores firecifrede årstal, derefter et kvarttal og så et ugenummer i tilfælde af uge. Ellers returnerer den kun det firecifrede årstal og en uge.

I dag skal jeg bygge en identisk visualisering, men i stedet for at bruge beregnede kolonner, vil jeg bruge en afbrudt tabel, som er denne R10a_tabel , der bruger et mål.

Indholdsfortegnelse

• Sådan opretter du en Lucky Templates Dynamic X-Axis
• Konklusion

Sådan opretter du en Lucky Templates Dynamic X-Axis

R10a_table er faktisk baseret på R10_table, så antagelsen er, at du har en form for faktatabel eller en datotabel, der har dato i sig. Hvis du ser på DAX, kan det se en lille smule skræmmende ud, men det er nøjagtig den samme kode som de beregnede kolonner. Vi laver stort set bare de beregnede kolonner i denne tabelberegning.

Vi henter vores Dato-kolonne fra R10_table. Så vi starter med kun en stor liste over datoer, hver dato der er i den tabel. Så bruger viog vi tilføjer det nuværende IsCurrentQuarter . Og så har vi ændret det til ikke at henvise tilbage til tabellen, men kun til datokolonnen.

Det gælder også for vores DTS-kolonne og DTS SortBy-kolonne. Det er den samme kode. I slutningen af ​​dette bruger vi til at vælge vores DTS, vores DTS SortBy og vores IsCurrentQuarter. Og så plejer vi kun at returnere de forskellige rækker.

Det, vi står tilbage med i slutningen af ​​dette, er blot en særskilt liste over værdier, som vil ende i aksen for vores visualisering. Dette er stadig dynamisk, og det holder sig ajour som en del af datamodellen.

Da dette ikke er forbundet med noget, har vi brug for et mål for at finde ud af, hvor vi er så langt som denne adgang, og derefter beregne den gennemsnitlige beholdning. Så lad os tage et kig på det mål, jeg oprettede.

Den første ting, vi gør, er, at vi får fat i MAX'en af ​​DTS SortBy, fordi det bliver den nemmeste ting, vi kan gøre for at analysere, hvilket år, kvartal og uge vi er i. I tilfælde af året , vi griber bare de fire cifre længst til venstre.

Og så har vi denne tilføjelse af nul (+ 0), fordi vi analyserer værdien, og vi bruger en tekstbaseret tilgang til det. Dette returnerer faktisk en tekst. Hvis vi prøver at sammenligne en tekst med et tal, får vi en fejl. S�� den nemmeste ting at gøre er bare at tilføje nul, og det tvinger DAX til derefter at returnere dette som et tal i stedet for tekst.

I kvartalet bruger vi bare MID-funktionen til at få fat i det femte tegn. Ugen er lidt mere kompliceret, fordi det kan være en et-cifret uge, eller det kan være en to-cifret uge. I dette tilfælde tjekker vi bare om længden af ​​værdien er seks, vi tager det sidste tegn, hvis det er syv, tager vi fat i de sidste to tegn, og hvis det ikke er nogen af ​​dem, returnerer vi BLANK. Så tilføjer vi selvfølgelig nul.

Hvis ugen er BLANK, så gør vi det, og vi ved, at vi er om et kvarter, så griber vi vores kvartalsoplysninger. Hvis vi er om en uge, og ugen ikke er BLANK, så ender vi med at gribe efter uge.

Konklusion

Det er stort set alt, hvad der er. Det er sådan, du opretter en LuckyTemplates dynamisk X-akse ved hjælp af en afbrudt tabel med et mål. DAX er ikke super kompliceret, især hvis du tager det i bidder. Det eneste, vi gør her, er, at vi filtrerer ud efter år og kvartal, og tager derefter AVERAGEX af det, og vi har den samme visualisering som den, der bruger beregnede kolonner.

Jeg håber, at du finder denne tutorial nyttig og implementerer den i dit eget arbejde. Du kan se den fulde video nedenfor for flere detaljer og tjek den første del af denne tutorial for mere information.

Alt det bedste!

Greg