Sådan beregnes belægningsdage pr. måned i LuckyTemplates ved hjælp af DAX

Denne vejledning fremhæver, hvordan vi er i stand til at beregne belægningsdage ved hjælp af DAX i LuckyTemplates. Dette er ganske nyttigt for organisationer som hospitaler, Airbnb, hoteller osv. Dette er en interessant indsigt, hvis du vil dykke ned i at administrere dine belægningsniveauer effektivt. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

Dette emne kom igennem, som jeg synes fortjener et dybere kig. Jeg nød virkelig at arbejde igennem løsningen, så jeg tænkte, at det var en god idé at dele den i en tutorial. Scenariet er at regne ud, hvor mange dage inden for en måned en person optog noget , så det kan være en hospitalsseng, et fælles bibliotek eller noget andet.

I denne demonstration ser vi på belægningen af ​​hospitalssenge. Vi arbejder mellem to datoer – indlæggelsesdatoen og afrejsedatoen. Vi har patienternes navne, månederne og det antal dage, patienterne opholder sig på værelserne eller sengene.

Indholdsfortegnelse

• Opsætning af datamodel
• DAX-formel til at beregne belægningsdage på en måned
• Konklusion

Opsætning af datamodel

Dette er et ret vanskeligt scenarie, som mange mennesker bliver forvirrede over, men det er vigtigt at forstå, hvordan man løser dette, fordi det er et almindeligt scenarie i den virkelige verden.

Vi arbejder med to datoer her, men dette er kun en demodata for denne eksempelløsning. Inden for en måned og/eller to finder vi ud af, hvor mange dage disse patienter bliver på hospitalet.

Dette er den datamodel, der sættes op, når vi opretter inaktive relationer, som vi har brug for til dette scenarie. Vi har Datoer- tabellen, der slet ikke ændres, men vi har disse inaktive relationer, der giver os mulighed for at arbejde noget logik gennem Data- tabellen og bringe en eller anden kontekst ind fra Dates-tabellen.

datamodellen

Det er god praksis at have inaktive relationer og sætte modellen op på denne måde, fordi vi måske vil lave nogle andre beregninger i vores faktatabel og skabe sammenhænge ud fra Datoer-tabellen i vores andre analyser. Det er her detfunktion kommer til nytte. Denne funktion gør det muligt for os at slå disse relationer til.

Vi skal bruge inaktive relationer, når vi arbejder med flere datoer i faktatabellen. 

Datotabellen, vi bruger her, er en standard, som har alle de ting, vi har brug for til denne analyse. Vi vil bruge kolonnen i vores beregning.

Datoer tabel

DAX-formel til at beregne belægningsdage på en måned

I vores formel arbejder vi hver eneste måned igennem med at beregne et par IF- udsagn. Vi bruger variabler () for at oprette de parametre, som vi vil bruge i voresudsagn. 

Husk, at med DAX bliver hvert resultat beregnet individuelt. Så for eksempel, resultatet 14 dage her (i vores tabel nedenfor) beregnes anderledes end resultatet 18 dage. Dette skyldes, at konteksten, hvori disse resultater beregnes, er anderledes.

De kan have samme kontekst med hensyn til patienten (238), men konteksten baseret på månederne (august og september) er anderledes. Det interessante ved kontekst her er, at der ikke er noget, der kommer naturligt via et aktivt forhold. Vi skal generere nogle værdier ud fra det, vi har i vores matrix med DAX-formel. 

Så vi skal først udarbejde vores variabler. Vi beregner vores AdmitDate og DepartureDate . Derefter udarbejder vi vores MinDateInContext og MaxDateInContext , som beregner den 1. og den 30. eller 31. dag i en bestemt måned (28. eller 29. for februar). Den anden del af formlen er, hvor logikken kommer ind for at beregne belægningsdage i en måned eller inden for måneder.

Konklusion

Der er en lille smule til det, men forhåbentlig får du logikken til at beregne belægningsdage i LuckyTemplates. Du kan prøve det selv og se, hvordan DAX giver dig mulighed for at finde ud af inaktive relationer og flere dates. 

Dette er et ganske unikt scenarie, men realistisk. Virksomheder, der skal administrere belægningsniveauer, kan drage fordel af denne løsning. Dette viser de analytiske evner hos LuckyTemplates med kraften i DAX-formler.

Held og lykke med denne!