Arány- és gyakorisági táblázatok Excelben
Az Excel gyakorisági táblázataiban, valamint az aránytáblázatokban készültek. Nos, nézze meg, mik ezek, és mikor kell használni őket.
Ebből az oktatóanyagból megismerheti a VertiPaq tárolómotor szegmentálását.
A szegmentálás lehetővé teszi, hogy minimalizálja a teljesítményt érintő találatokat, amelyek hatással lehetnek a jelentésére, és gyorsan generálhat eredményeket. Ez az oktatóanyag segít megérteni, hogyan működik, és hogyan segít Önnekjól működni.
A VertiPaq többszálú környezetben is képes dolgozni a szegmentálás révén.
Tartalomjegyzék
Szegmentálás a VertiPaq tárolómotorban
A szegmentálás átveszi a nagy táblázatokat, és kisebb szegmensekre osztja őket. Minden szegmensnek legalább 1 millió sorból kell állnia.
Amikor ezt megteszi, lehetővé teszi a VertiPaq számára, hogy egyesével átvizsgálja a táblázat blokkjait.
A tömörítés szegmensenként történik. Ez gyorsabbá és simábbá teszi a teljesítményt.
Ellentétben a formula motorral, amely egyszerre csak egy szálat használ, szegmensenként egynél több magot használhat, ha ez a lehetőség elérhető.
A szegmentálás négy lépésben működik:
Ha van egy négymillió soros ténytáblázata, a VertiPaq négy 1 milliós szegmensre osztja. Tömöríteni fogja az 1. szegmenst, és ezzel egyidejűleg beolvassa és kódolja a 2. szegmenst. Ez a folyamat a VertiPaq-on belüli többszálú környezet tökéletes példája. Az utolsó lépésben felépítjük a számított oszlopokat és kapcsolatokat.
Ne feledje, hogy a számított oszlopok tömörítésre kerülnek. A többi szegmens tömörítése után épülnek fel.
Ez egy példa egy szegmentált adatbázisra:
Van egy FactSales táblája, amely 3,4 millió sort tartalmaz.
Mivelalapértelmezés szerint 1 millió sor szegmensenként, akkor három 1 millió sort kap, és 1 sort a fennmaradó értékért. Most összesen 4 szegmensed van.
Ha túl sok szegmense van, a DAX teljesítménye lelassul. Ezért a legjobb, ha nagyobb szegmensek vannak.
Következtetés
A VertiPaq tárolómotor szegmentálása javítja a DAX-ot. Ha teljesítménybeli problémái vannak a DAX-szal, annak oka lehet az adatok szegmentálása.
Ha megérti, hogyan működik a szegmentálás a jelentésben, akkor jobb képet kaphat arról, hogyan maximalizálja és használja fel adatait a várt eredmények elérése érdekében.
Az Excel gyakorisági táblázataiban, valamint az aránytáblázatokban készültek. Nos, nézze meg, mik ezek, és mikor kell használni őket.
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.