Viser resultater før eller efter en valgt dato ved hjælp af DAX

Mens vi arbejder gennem denne tutorial, vil jeg vise dig nogle virkelig kraftfulde analyser , som du kan fuldføre inde i LuckyTemplates. Det, vi forsøger at analysere her, er oplysningerne omkring en valgt dato. Du kan se den fulde video af denne tutorial nederst på denne blog.

Vi skal se på en bestemt tidsramme og derefter se på en række dage inden for konteksten af ​​den valgte dato. Det kan være tre dage før denne dato eller ti dage efter denne dato. Det hele afhænger af dine valg i rapporterne. Dybest set, når du vælger en hvilken som helst tidsramme i mit dynamiske filter, kan du også filtrere resultaterne.

Derudover vil jeg vise dig, hvordan du laver dynamiske visualiseringer, der viser resultater omkring dit valg af dato.

Det er forbløffende, hvor fleksible du kan gøre dine løsninger i LuckyTemplates, hvis du får sat den rigtige op.

Når jeg siger "set op", mener jeg først og fremmest din datamodel, efterfulgt tæt ved at tilføje de rigtige DAX-funktionsteknikker i dine rapporter.

Den fleksibilitet, vi har omkring, hvad du dynamisk kan vise i din rapport, er ganske fænomenal.

Jeg vil arbejde igennem, hvordan du skal sætte dette op i din model, da det ikke er så simpelt som blot at bruge din fælles datotabel. Så vil jeg vise digog logik, som du har brug for. Dette er ikke for svært, men det er lidt unikt.

Indholdsfortegnelse

• Vis resultater før eller efter en valgt dato
• Modelforhold bag datoerne
• Udarbejde salget fra udvalgte datoer
• Konklusion

Vis resultater før eller efter en valgt dato

Her har jeg hånet et hurtigt dashboard, der viser resultater før eller efter en valgt dato. Det, jeg vil gøre, er faktisk at vælge en af ​​alle datoer og se tilbage over en vis periode af dage forud for det valg.

I denne eksempelrapport er der forskellige sammenhænge, ​​som jeg kan ændre. For eksempel kan jeg hurtigt ændre datoerne rundt og gennemgå dagene op til det.

Desuden har jeg tilføjet en "hvad hvis-parameter" her for antal dage , hvor jeg kan filtrere ind og ud. Jeg kan ændre det til et par dage, eller jeg kan tage det op til 20 dage.

Du vil blive virkelig overrasket, når du forstår, hvordan dette rent faktisk fungerer. Det sværeste at løse her er, hvordan du viser alle de valgte dage i begge datovælgere på én gang uden at have et ekstra filter. 

Det, der sker, er, at du generelt vælger en dato, der skal filtrere alt på rapportsiden. Men som du kan se, påvirker det faktisk ikke nogen særlige visualiseringer.

Den første ting, du bør overveje, er datokolonnen. Du vil måske bruge den i udstikkeren. Hvad du faktisk vil gøre, er at oprette en anden tabel, der kun har datokolonnen. 

Lad os springe tilbage hertil og se, hvordan en generisk datotabel ser ud. 

Nu vil jeg oprette en anden tabel, fordi jeg ikke ønskede, at markeringen skulle have en direkte effekt på visualiseringen. Jeg vil bare udtrække datovalget og sætte det i formlen. Så jeg lavede en helt ny tabel, der ser sådan ud, og den indeholder kun den dato, som jeg bruger i udstikkeren.

Bemærk, at jeg ikke ønsker at oprette denne kolonne eller tabel ved at bruge funktionen Ny tabel . I stedet bliver jeg nødt til at hoppe ind i forespørgselseditoren.

Jeg har refereret til datotabellen og fjernet hver anden kolonne. Dette vil i sidste ende hårdkode tabellen i stedet for at være afledt fra en formel.

Dette kaldes cirkulære afhængigheder. Det betyder, at du kan opbygge en relation eller en en-til-mange relation mellem datotabellen og den nye. Det vigtige her er at kunne filtrere denne nye tabel, så sliceren stadig filtrerer. 

Modelforhold bag datoerne

Sådan skal modellen sættes op. Jeg oprettede en ekstra tabel kaldet Udvælgelsesdato . Bare for at være sikker, skal den have et forhold mellem Datoer- tabellen.

Grunden til, at der er et forhold mellem disse tabeller, er, fordi jeg ønsker, at datovælgeren skal være dynamisk. Den skal udvides eller trække sig sammen baseret på det udvalg af datoer, jeg vælger i datoudsnitteren. 

Dette er meget vigtigt, fordi det bliver svært at have alle datoerne opført i datovælgeren. Hvis de nævnte tabeller ikke har relationer, vil du helt sikkert finde det svært at rulle ned på alle listen over datoer i datovælgeren.

Derudover kan du muligvis finde tomme data i visualiseringen, når nogle datoer i datovælgeren er uden for konteksten af ​​datoudsnitteren. Datovælgeren skal således blot vise de specifikke datoer i henhold til dine valgte datoer i sliceren.

Udarbejde salget fra udvalgte datoer

Der er stadig forskellige måder, hvorpå du kan anvende den teknik, jeg nævnte, ikke kun på datoer. Du kan f.eks. anvende dette på enhver opslagstabel. Når du forstår teknikken, kan du bruge indholdslagskontekst oven på hinanden til at skabe forskellige visualiseringer. Dette er en stor yderligere viden, når det kommer til analytisk perspektiv og visuelt perspektiv.

Lad os nu udarbejde en formel til visualisering af tabellen Salg fra udvalgte datoer efter dato . Jeg vil først lave det om til tabeller, så vi kan se, hvad der virkelig sker.

Som du kan se, har jeg to beregninger. Jeg har kolonnen, der viser hvert eneste salg pr. dag. Derefter vises kolonnen  Salg fra valgt dato

For eksempel er den valgte dato den 26. august 2016, og jeg vil gerne se tre dage tilbage. Derfor vil jeg lige vise 26. august, 25. august og 24. august i visualiseringen.

Jeg kan også ændre antallet af dage her, for eksempel forlænger jeg det til 4 dage. Som følge heraf vil mængden af ​​beregninger også blive ændret.

Her er formlen for at gøre det:

Jeg havde brug for at finde ud af de valgte datoer, uanset hvilken kontekst der var. Jeg havde også brug for at hårdkode den dag i en variabel. Til sidst pakkede jeg det op med ALL(Dates), fordi det er datokolonnen, der kommer fra datotabellen. Så for hver eneste dag her placerer den et filter på tabellen Udvælgelsesdato . 

Da jeg bare vil udtrække den valgte dato, var jeg nødt til at pakke det faktiske resultat inde i funktionen med alle datoerne, så konteksten fjernes.

Så måtte jeg køre noget logik. Først tjekker den, om den aktuelle dato er større end forskellen på den valgte dato og dagnummer. For det andet kontrollerer den, om den aktuelle dato er mindre end eller lig med den valgte dato. Derefter returnerer den værdien af ​​Total Sales, ellers skal den være tom. 

Hvis jeg bringer det ind i en visualisering, er det i bund og grund sådan det er beregnet. Så du kan enten ændre værdien i parameteren Dagnummer eller vælge en bestemt dag i datovælgeren. 

Titlen på denne øvelse kan være Vis resultater før ELLER efter en valgt dato , men du kan også anvende en applikation i den virkelige verden her. Se tabellen Samlet salg efter dato . For eksempel kan du se denne massive salgsstigning, og det kan være på grund af en salgsperiode eller en marketingbegivenhed.

Du kan se flowet eller effekten for et bestemt antal dage af den pågældende begivenhed. Du kan se hele resultaterne på ét diagram. For eksempel vil du se på salget for 20. april 2016. Som udgangspunkt skal du vælge 20/04/2016 fra datovælgeren. Efter en ændring af formler kan du så se fire dage i stedet for tilbagegående datoer.

Konklusion

Jeg tror, ​​du vil blive ret overrasket over, hvor godt dette kan fremhæves inde i en LuckyTemplates-rapport.

Duplikere kolonner og anvende forskellige kontekster på dine rapportsider er effektive teknikker. Hvis du kan samle alle disse, fra modellen, DAX-formlerne eller valgene, kan du faktisk skabe ret fede visualiseringer. 

Hvis du vil tjekke flere tidsintelligensteknikker til at bruge med LuckyTemplates, anbefaler jeg at tage et kig på vores kursusmodul på LuckyTemplates Online, som specifikt henvender sig til en række analyser skræddersyet til tidsrelateret indsigt.

Nyd at arbejde gennem denne detaljerede video.