Az összesített eredmények LuckyTemplates szolgáltatásban való megjelenítése rendkívül hatékony módja az adatok időbeli megjelenítésének, különösen akkor, ha megpróbálja bemutatni a teljesítménybeli különbségeket az egyes időszakok között. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.
Amikor megpróbálja ezt napi vagy akár havi szinten bemutatni, a trend azonosítása nem mindig olyan nyilvánvaló. Ha ezt az összesített összegekbe helyezi, olyan világos lesz, mint a nap.
A DAX valódi ereje akkor mutatkozik meg, amikor elkezdi kombinálni a képletmintákat.
Pontosan ezt fogjuk itt csinálni. Megmutatom, hogyan hozhat létre bármilyen időbeli összehasonlítást, majd gyorsan összevonhatja ezeket az eredményeket egy összesített összegbe.
Ez lehetővé teszi, hogy egymásra helyezze a rétegeket, és valóban hatékonyan jelenítse meg a teljesítménytrendek különbségét bármely időszakban.
Menjünk tovább, és kezdjünk el dolgozni a példánkon.
Tartalomjegyzék
Az alapintézkedés létrehozása
Először is egy egyszerű mértéket fogunk létrehozni. Hozzuk létre a Teljes értékesítést , amely az Összes bevétel oszlop SUM- ja lesz .
Természetesen bármilyen más intézkedést is használhat. De csak ennek a példának a céljaira használjuk a Total Sales-t, mert nagyon egyszerű, így könnyen érthetővé válik ez a lecke.
Most, hogy megvan a teljes értékesítés mértéke, állítsuk össze a táblázatot. Tehát ez egy Összes értékesítési táblázat dátum szerint rendezve.
Ezután behúzzuk a MonthInCalendar- t , mert történelmi információkat fogunk nézni. Tehát húzzuk be, és alakítsuk szeletelővé.
Mostantól bármelyik hónapot kiválaszthatjuk ebben a szeletelőben.
Miután felállítottuk az asztalunkat, szükségünk lesz egy időintelligencia funkcióra.
Időintelligencia funkció használata
Vessünk ismét egy pillantást az összesített értékesítési táblázatunkra. Itt van a havonta bemutatott teljes értékesítés.
Most azt a számítást kell létrehoznunk, amely lehetővé teszi a különböző hónapok adatainak összehasonlítását.
Itt a kedvenc időintelligencia funkciómat fogom használni, amely a . Nagyon sokoldalú és rugalmas, amint azt biztosan észre fogja venni, ha már jobban megismeri.
Tehát egy új mérőszámot fogunk létrehozni, amely a Total Sales LM vagy a múlt hónap. Ezután hozzáadom a CLCULATE-t , ami megváltoztatja a számításunk kontextusát.
Ezután a DATEADD-t fogom használni , és beírom a Dátumok oszlopba.
Következő lépésként mínusz 1 leszek , majd HÓNAP .
Amikor a számításon dolgozik, természetesen megnézheti a DAY, QUARTER vagy YEAR értékeket. De itt használjuk a HÓNAP-ot.
Amikor lezárjuk a képletünket, az alábbiak szerint fog kinézni.
Ha ezt a mértéket behúzzuk az Összes értékesítés táblázatunkba, látni fogja, hogy az Összes értékesítés LM oszlopban lévő adatok megfelelnek az összes értékesítés előző havi számainak.
Ezen a ponton könnyen áttekinthetjük a két hónappal ezelőtti adatokat. Csak másoljuk és illesszük be a képletünket, módosítjuk az új mérték nevét, majd mínusz kettőt írunk mínusz egy helyett.
Ha ezt behúzzuk a táblázatunkba, akkor a két hónappal ezelőtti teljes eladást fogja mutatni.
És a szeletelőnk miatt dinamikus is. Bármely hónapot és évet választunk ki a szeletelőnkban, az megjelenik az értékesítési táblázatunkban.
Ez az alábbi ábra például a 2016. januári adatokat mutatja az Összes értékesítés oszlopban, és összehasonlítja őket a következő oszlopban a múlt havi összes értékesítéssel, majd a jobb szélső oszlopban a két hónappal ezelőtti adatokkal.
A LuckyTemplates összesített információinak kiszámítása
Ha ezt a táblázatot fürtözött oszlopdiagrammá alakítjuk, észre fogja venni, hogy nem tudunk trendeket generálni.
Tehát nézzük meg jobban az adatokat, ami kumulatív. Ehhez az összesített összegek mintáját fogjuk használni.
Hozzunk létre egy új mérőszámot, nevezzük kumulatív értékesítésnek , majd használjuk a CALCULATE parancsot , és menjünk az Összes értékesítéshez , majd, majd adja hozzá a teljes táblázatot, ne csak a dátumok oszlopát.
Következő lépésként a dátumokat fogjuk folytatni , kisebb vagy egyenlő, mint MAX, majd a dátumokat.
Most van egy Összesített értékesítés oszlopunk, amely az összes értékesítést összesítve mutatja .
Amint látja, 189 636,80-zal kezdődik, ami a 2016. június elsejei összértékesítés. Ezután hozzáadja a június első és második eladásait, így 427 011,10-et kapunk, és így tovább, és így tovább.
Most nézd meg ezt. Valóban elképesztő, milyen egyszerű most összehasonlítani az egy hónappal ezelőtti teljes értékesítésünket a két hónappal ezelőtti összesített értékesítésünkkel.
Csak annyit kell tennünk, hogy másoljuk és illesszük be a kumulatív értékesítési képletünket, majd módosítsuk a nevet úgy, hogyvagy a múlt hónapban. Ezután az Összes értékesítés helyett a Teljes értékesítés LM mértékét választjuk.
Ezt a folyamatot csak megismételjük, amikor létrehozzuk a két hónappal ezelőtti összesített értékesítési mérőszámot.
Akkor húzzuk be őket az asztalunkba.
Most a táblázatunkat vizualizációvá alakíthatjuk.
A táblázat vizualizációvá alakítása
Először töröljük a közvetítő számításainkat, mint például a Total Sales , Total Sales LM és a Total Sales 2M Ago .
Amit most meghagytunk a táblázatunkban, azok az összesített értékesítési oszlopok.
Ezután alakítsuk át ezt a táblázatot területdiagrammá.
Most ezt a trendelemzést kaptuk ezekre a hónapokra vonatkozóan.
És emellett dinamikus is. A szeletelőnkben bármelyik dátumot kiválaszthatjuk, és az ehhez tartozó adatok megjelennek a területdiagramunkban.
Biztos vagyok benne, hogy ezt a technikát nagyon menőnek találod.
Nagyon könnyű beállítani, mert miután megvan a fő mértéke és az időintelligencia mintája, könnyen létrehozhatja az összesített teljes mintát.
És éppen így készítettünk néhány fantasztikus elemzést.
Következtetés
Ebben a példában a havi összehasonlításokra összpontosítottunk. Az összes értékesítésünkkel kezdtük, majd összehasonlítottuk a múlt havi és két hónappal ezelőtti összes értékesítéssel.
Ezt követően dolgoztunk az összesített összesítésünkön, ami lehetővé teszi számunkra, hogy egy nagyon lenyűgöző látványt hozzunk létre, amely szintén dinamikus.
De gondolj bele, meddig tudnád ezt kiterjeszteni. Ezt gyakorlatilag bármilyen időbeli összehasonlítás során használhatja, és bármely kulcsfontosságú mérőszámánál, például eladásoknál, költségeknél, nyereségnél stb.
Az összesített összegekben leginkább a trendazonosítást szeretem.
Ha pedig további kontextust ad hozzá a modellen belül, akkor valóban megmutatja, hogy hol kezdődött el az eredmények eltérítése. Valóban erős cucc.
Minden jót ezzel.
Ismerje meg, hogyan töltheti le és telepítheti a DAX Studio és a Tabular Editor 3 alkalmazást, és hogyan konfigurálhatja őket a LuckyTemplates és az Excel programban való használatra.
Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.
Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.
Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.
Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.
A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.
A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.
Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.
Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.
Ebben a blogban megmutatom, hogyan hozhat létre LuckyTemplates táblázatokat olyan képlet segítségével, amely egyesíti az UNION és a ROW függvényt.
