LuckyTemplates-grupperingsteknikk: alderen prøvebalanse ved bruk av DAX

Vi skal utforske et virkelig unikt LuckyTemplates-grupperings- eller segmenteringseksempel i denne opplæringen. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Vi oppretter en gammel prøvebalansegruppe inne i LuckyTemplates . Denne teknikken innebærer gjenbruk av mange av grupperings- og segmenteringsmønstrene som vi allerede har lært. Å bruke LuckyTemplates-grupperingsmønstre for dette unike eksemplet er ikke annerledes.

Ideen bak denne opplæringen er å vise deg hvordan du kan bruke noen vanlige grupperings- eller segmenteringsmønstre i LuckyTemplates.

Denne opplæringen kom faktisk fra et spørsmål i LuckyTemplates Support Forum , som er basert på krav til regnskapsrapportering og gamle prøvesaldoer.

Aldersprøvesaldo, i regnskap, gir oss en oversikt over våre fordringer med utestående saldo og viser oss hvor langt ute de er. Og så, over tid, kan vi se om vi har mange fordringer forfall i løpet av 60, 90, 120 dager eller i løpet av neste måned, etc.

Med denne typen analyse ønsker vi å gruppere dataene og forenkle rapporten. Vi vil bruke noen avanserte DAX-beregninger for å oppnå dette. Før vi kommer til formelen, la oss ta en rask titt på eksempeldataene jeg laget for denne opplæringen.

Innholdsfortegnelse

• Eksempel på datasett og modelloppsett
• Trener DAX-beregningen
• Konklusjon

Eksempel på datasett og modelloppsett

I denne tabellen har vi kolonnene Clearing Date og Forfallsdato , og vi ønsker å regne ut forskjellen mellom disse to datoene. Deretter vil vi gruppere eller segmentere disse datoforskjellene basert på hvilken gruppe vi velger, og vi vil gjøre det dynamisk.

Dette er grupperingstabellen jeg laget for løsningen. Vi har kolonnene Grupper (aldersgrupper), Sorteringsrekkefølge , Min , og Maks . Jeg har nettopp laget tallene her, men du kan omorganisere eller tilpasse dette selv for dine egne rapporter.

Jeg brukte Enter Data for å lage denne tabellen.

Sorteringsrekkefølge -kolonnen er nøkkelen når vi har tekstverdi. Vi må sørge for at vi kan sortere etter noe slik at verdiene går i riktig rekkefølge hvis vi viser dem i en visualisering.

Denne tabellen har ingen relasjon til noe i datamodellen. Jeg kaller tabeller som dette som støtte- eller sekundærtabeller. Vi itererer deretter gjennom denne tabellen og kjører logikk gjennom den . 

Trener DAX-beregningen

Det første vi må gjøre er noe veldig enkelt, som er å oppsummere Verdi-kolonnen .

Dette vil gi oss et kjernetiltak som genererer noe verdi for oss. Vi kan faktisk ikke bruke dette fordi det ikke er noen sammenheng mellom transaksjonstabellen og gruppetabellen vår. Vi må gjøre filtreringen innenfor en formel. 

Så dette er formelen vi bruker. Jeg kaller det Values ​​Per Group og den inneholder flere DAX-funksjoner.

Denne beregningen vil til slutt returnere den totale verdien , men vi må iterere gjennom hver rad i transaksjonstabellen . På hver enkelt rad må vi regne ut forskjellen ( DATEDIFF ) på disse datoene ( Forfallsdato og Clearing Date ).

Med andre ord, i hver rad, regner vi ut datoforskjellene mellom disse to kolonnene. Samtidig går vi også gjennom hver rad i tabellen Aged Debtors Group . Hvis denne logikken er lik sann, vil COUNTROWS- logikken også være sann. I dette tilfellet vil den returnere totalverdi .

Vi kan deretter gjøre disse beregningene til visualiseringer.

Konklusjon

Denne opplæringen er et unikt eksempel på hvordan du kan bruke noen av LuckyTemplates-grupperings- og segmenteringsteknikkene i modellene dine. Det er en flott applikasjon, både fra et regnskapsperspektiv og økonomisk analyseperspektiv.

Vi laget en støttetabell og brukte noen avanserte DAX-formler for å få den innsikten vi leter etter. Denne typen analyse er veldig bra fra et kontantstyringsperspektiv og virksomheter.

Beste ønsker!