Hogyan számítsuk ki a havi kihasználtsági napokat a LuckyTemplates-ben a DAX segítségével

Ez az oktatóanyag rávilágít arra, hogyan számíthatjuk ki a foglaltsági napokat a LuckyTemplates DAX segítségével. Ez nagyon hasznos olyan szervezetek számára, mint a kórházak, az Airbnb, a szállodák stb. Ez egy érdekes betekintés, ha el akar merülni a kihasználtsági szint hatékony kezelésében. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

Ez a téma úgy jött át, hogy szerintem megérdemel egy mélyebb pillantást. Nagyon élveztem a megoldáson való munkát, ezért nagyszerű ötletnek tartottam megosztani egy oktatóanyagban. A forgatókönyv az, hogy ki kell számítani, hogy egy személy egy hónapon belül hány napot foglalt el , tehát lehet kórházi ágy, közös könyvtár vagy valami más.

Ebben a bemutatóban a kórházi ágyak kihasználtságát vizsgáljuk. Két időpont között dolgozunk – a belépés és az indulás dátuma között. Megvan a betegek neve, a hónapok és a napok száma, amikor a betegek a szobákban vagy ágyakban vannak.

Tartalomjegyzék

• Adatmodell beállítása
• DAX képlet egy hónapon belüli kihasználtsági napok kiszámításához
• Következtetés

Adatmodell beállítása

Ez egy meglehetősen trükkös forgatókönyv, amely miatt sokan összezavarodnak, de fontos megérteni, hogyan lehet ezt megoldani, mivel ez egy gyakori valós forgatókönyv.

Itt két dátummal dolgozunk, de ez csak egy bemutató adat ehhez a példamegoldáshoz. Egy és/vagy két hónapon belül megtudjuk, hány napot töltenek ezek a betegek a kórházban.

Ez az inaktív kapcsolatok létrehozásakor beállított adatmodell, amelyre ebben a forgatókönyvben szükségünk van. Van a Dátumok tábla, amely egyáltalán nem változik, de vannak inaktív kapcsolatok, amelyek lehetővé teszik számunkra, hogy logikát dolgozzunk át az Adattáblán, és kontextust vigyünk be a Dátumok táblából.

az adatmodell

Jó gyakorlat, ha inaktív kapcsolatokat használunk, és így állítjuk be a modellt, mert előfordulhat, hogy más számításokat is szeretnénk elvégezni a ténytáblázatunkban, és kontextusokat kell létrehoznunk a Dátumok táblából a többi elemzésünkben. Ez itt azfunkció jól jön. Ez a funkció lehetővé teszi, hogy bekapcsoljuk ezeket a kapcsolatokat.

Inaktív kapcsolatokat kell használnunk, ha több dátummal dolgozunk a ténytáblázatban. 

Az itt használt dátumtáblázat egy szabványos, amely tartalmazza az elemzéshez szükséges összes dolgot. Számításunkban az oszlopot fogjuk használni .

Dátumok táblázat

DAX képlet egy hónapon belüli kihasználtsági napok kiszámításához

Képletünkben minden egyes hónapban átdolgozunk néhány IF kimutatást. Változókat használunk () létrehozni azokat a paramétereket, amelyekben használni fogjuknyilatkozatok. 

Ne feledje, hogy a DAX-szal minden eredményt egyenként számítanak ki. Így például az itteni 14 napos eredmény (az alábbi táblázatunkban) eltér a 18 napos eredménytől. Ennek az az oka, hogy az eredmények kiszámításának kontextusa eltérő.

Lehet, hogy a beteg szempontjából azonos a kontextusuk (238), de a hónapok (augusztus és szeptember) alapján eltérő a kontextus. A kontextus érdekessége itt az, hogy az aktív kapcsolaton keresztül semmi sem jön magától. A mátrixunkból DAX formulával bizonyos értékeket kell generálnunk. 

Tehát először ki kell dolgoznunk a változóinkat. Kiszámoljuk az AdmitDate és DepartureDate dátumot . Ezután kidolgozzuk a MinDateInContext és a MaxDateInContext paramétereket, amelyek egy adott hónap 1. és 30. vagy 31. napját számítják ki (február esetén 28. vagy 29.). A képlet második része az a logika, ahol a kihasználtsági napok egy hónapon belüli vagy hónapon belüli kiszámításához jönnek be.

Következtetés

Van benne egy kicsit, de remélhetőleg megvan a logika a LuckyTemplates foglaltsági napok kiszámításához. Kipróbálhatja saját maga, és megnézheti, hogy a DAX hogyan teszi lehetővé az inaktív kapcsolatok és több dátum kidolgozását. 

Ez egy egészen egyedi forgatókönyv, de reális. Azok a vállalkozások, amelyeknek kezelniük kell a kihasználtságot, profitálhatnak ebből a megoldásból. Ez a LuckyTemplates elemző képességeit mutatja be a DAX-képletek erejével.

Sok sikert ehhez!