Tidssammenligninger i LuckyTemplates: I år kontra i fjor

Jeg vil gå over hvordan du enkelt kan gjøre tidssammenligninger i LuckyTemplates og spesifikt beregne dette året kontra fjoråret. Jeg skal vise deg et par teknikker som du kan bruke for tidssammenligninger som dette. Du kan se hele videoen av denne opplæringen nederst på denne bloggen.

Dette er noen av de enkleste tingene du kan gjøre i LuckyTemplates. De er også noen av de første eksemplene du bør gå gjennom mens du lærer hvordan du bruker DAX effektivt, spesielt på LuckyTemplates-skrivebordet.

Først, la oss bare gjøre en rask oppsummering av hvordan du bør sette opp modellene dine.

Dette er fosseteknikken jeg snakker mye om. Andre kaller det et snøfnugg, men jeg liker dette konseptet med fossen og dens filtre som renner ned.

Datotabellen din er helt sentral her. Du vil ikke gjøre tidssammenligninger eller tidssammenligninger uten en datotabell. Du må ha en god datotabell. Hvis du ønsker å lære hvordan du setter opp en virkelig effektivt og raskt, bør du definitivt sjekke ut mye LuckyTemplates- innhold rundt Dato-tabeller .

Innholdsfortegnelse

• Tidssammenligninger ved bruk av SAMEPERIODLASTYEAR
• Bruke måle forgreningsteknikk
• Tidssammenligninger ved hjelp av DATEADD
• Konklusjon

Tidssammenligninger ved bruk av SAMEPERIODLASTYEAR

Til å begynne med går jeg til en tabell her slik at vi kan se på tallene, og jeg har valgt sliceren min i 2016 her også.

I stedet for salg skal jeg lage et annet kjernemål, som er Total mengde . Jeg skal oppsummere mengdekolonnen, som er i salgstabellen min.

Jeg tenker bare på dette som et kjernemål, og så kan jeg forgrene meg til alle disse andre beregningene, som tidsintelligens, glidende gjennomsnitt, dynamisk gruppering og andre forskjellige mønstre eller formelkombinasjoner. Det er bare å gjenbruke mønstrene om og om igjen.

Jeg skal dra totalmengdemålet mitt inn i tabellen slik at vi kan se resultatene. Nå som jeg har dette, kan jeg raskt regne ut fjorårets mengde.

Jeg skal gå nytt mål og jeg kommer til å kalle dette Mengde LY (i fjor). Det er her jeg kan bruke en funksjon som heter. Dette er den viktigste funksjonen i DAX-formelspråket. Den lar deg endre konteksten til en beregning. I dette tiltaket ønsker jeg fortsatt å beregne den totale mengden, men jeg vil gjøre det i en tidligere tidsramme.

I dette første eksempelet skal jeg vise deg denne enkle funksjonen kalt. Den gjør akkurat det den sier. Den returnerer et sett med datoer og gjeldende valg fra året før.

Så i utgangspunktet ved å legge dette inn i CALCUATE, er jeg i stand til å bringe mengden min fra en tidsramme til en annen tidsramme. Og SAMEPERIODLASTYEAR-funksjonen lar meg gjøre det nøyaktig med ett års forskjell. Jeg skal vise deg en bedre kombinasjon å bruke, men jeg viste deg nettopp denne fordi jeg ikke vil at du skal bli for forvirret.

Nå drar jeg Kvantitet LY og du ser at vi i utgangspunktet sammenligner antallet solgte i år 1. januar 2016 med det jeg solgte i fjor, 1. januar 2015.

Så hvis jeg klikker på 2015 på sliceren, vil du se at dette første tallet bør være 115. Og derfra kan vi nå kjøre tidssammenligninger.

Bruke måle forgreningsteknikk

Vi kan faktisk regne ut forskjellen i år mot fjoråret. Og så ut fra det, kan jeg si Kvantitetsforskjell YoY (forskjell fra år til år). Og så er alt jeg trenger å gjøre å trekke mengde LY fra Total mengde . Jeg kan bare referere målene mine innenfor et mål. Dette kalles målegrening.

Og nå når jeg drar dette målet inn, kan du se at denne beregningen har blitt dynamisk generert fra disse to målene, Total mengde og mengde LY. Det er ingenting hardkodet fordi når jeg klikker på 2017, kommer jeg til å se forskjellen. Det ble ikke gjort noe i 2014.

Så i dette datasettet, som er et generisk gammelt datasett, kan jeg se forskjellen. Og det kan vi gjøre om til en visualisering ganske enkelt – nå kan jeg få mengdeforskjellen på daglig basis .

Vi vil kanskje filtrere ned dette litt mer. Kanskje vi lager en annen slicer her som lar oss velge en bestemt måned, slik at vi kan se på månedlig basis.

Og husk at du også kan endre konteksten her inne. Hvis jeg ikke ønsket å velge noe der, kan jeg faktisk se den månedlige forskjellen veldig enkelt uten å måtte endre noen av mine beregninger.

Tidssammenligninger ved hjelp av DATEADD

Så nå har jeg vist deg hvordan du bruker SAMEPERIODLASTYEAR-funksjonen. Det er også en funksjon som kalles, som lar deg gjøre dette også. Jeg foretrekker DATEADD fordi den er mer allsidig.

Og for dette ønsker jeg å hoppe raskt til analytikeremnet. Såer LuckyTemplates sin nettbaserte applikasjon som støtter utviklingen av LuckyTemplates. Inni er det en rekke forskjellige apper, og jeg har allerede innebygd DATEADD-formelmønsteret mitt her.

I stedet for at jeg skriver det ut, skal jeg bare komme inn her, søke etter formelen min (salg i fjor), og så kopiere den.

Deretter tar jeg det inn i modellen min, tar nytt mål og lager et annet navn, siden vi ikke kan bruke det samme. Jeg skal kalle dette Kvantitet i fjor . Alt jeg trenger å gjøre er å endre parametrene her. I stedet for Totalt salg, skal jeg plassere Totalt antall .

Og så har jeg denne nye Quantity Last Year-beregningen, som i utgangspunktet kommer til å returnere nøyaktig det samme tallet.

Det kommer til å returnere nøyaktig det samme tallet her, det er bokstavelig talt ingen forskjell mellom denne beregningen her og SAMEPERIODLASTYEAR-funksjonen. Men fordelen med å bruke DATEADD er allsidigheten.

Konklusjon

I denne bloggopplæringen viste jeg deg et par måter å beregne dette året kontra i fjor. Du kan bruke SAMEPERIODLASTYEAR, men jeg anbefaler DATEADD-funksjonen for tidssammenligninger. Vi har mye innhold om denne funksjonen på LuckyTemplates, så sjekk dem definitivt ut.

Jeg anbefaler også at du bruker Analyst Hub. Du kan lagre alle mønstrene dine der og ta dem inn i modellen din.

Begynn å bruke disse teknikkene, inkludert fossefallsmodellen som er satt opp. Dette er de første tingene du bør utforske i LuckyTemplates fra et beregningssynspunkt.

Når du først har lært hvordan du gjør dette, kan du raskt gjøre interessante analyser, spesielt med alle tilleggsfiltrene du kan plassere på dataene dine når du bygger en optimalisert datamodell i bakgrunnen.

Lykke til med denne. Beste ønsker!