Kombinera DAX-mönster eller DAX-formler i LuckyTemplates

För den här handledningen kommer jag att visa dig hur du kombinerar flera DAX-mönster i LuckyTemplates . Denna strategi är en av många tillämpningar av åtgärdsförgrening och är ett effektivt sätt att producera högkvalitativa rapporter. Du kan se hela videon av denna handledning längst ner på den här bloggen.

När ditt mål är att analysera trender över tid kanske det inte alltid ger dig värdefulla insikter att hålla sig till grundläggande formler.

Om du till exempel vill jämförai år jämfört med föregående år kommer att plotta värden som de är se ut ungefär så här:

Som du kan se är grafen lite upptagen. Det visar inte riktigt den information vi vill ha.

Det är då kombinationsmönster av DAX-formler kommer in. 

Vad DAX-mönster gör är att de formar data på ett sätt som ger meningsfulla datamodeller och visualiseringar. När du kombinerar flera mönster av DAX-formler kan du presentera dina data bättre och få användbara insikter. 

Jag kommer att demonstrera detta genom att förbättra grafen ovan genom att kombinera mönster av DAX-formler.

Innehållsförteckning

• Det kumulativa totala DAX-mönstret
• Jämföra trender med hjälp av kombinerade mönster av DAX-formler
• Slutsats

Det kumulativa totala DAX-mönstret

Jag bestämde mig för att hitta den kumulativa totala försäljningen efter datum .

Först. Jag ska skapa ett nytt mått och använda funktionen BERÄKNA för total försäljning .

Därefter ska jag skriva ett extra lager av formel. I det här fallet behöver jag FILTER -funktionen inuti CALCULATE och jag kommer att para ihop detta medfungera. 

FILTER - funktionen sorterar data för att identifiera från vilka fält jag vill att mina värden ska returneras.  

Samtidigt säger ALLSELECTED -funktionen till LuckyTemplates att endast inkludera data som ligger inom en viss tidsram. Det vill säga vilket specifikt datumintervall jag än anger.

Den viktigaste delen av formeln är att definiera hur FILTER -funktionen fungerar. För, är målet att visa delsumman av den totala försäljningen per datum.

För att göra detta specificerade jag att total försäljning ska beräknas från datum som är mindre än eller lika med MAX -datumet.

Som ett resultat gör FILTER- funktionen att du kan titta på det aktuella datumet såväl som datumen innan, och sedan utvärdera om det aktuella datumet är mindre än eller lika med MAX- datumet .

Hela denna formel är det kumulativa totala DAX-mönstret .

När allt är klart, tryck på enter och dra måttet till din tabell.

Jag gillar att fixa min formatering innan jag fortsätter bara så att allt är enhetligt och logiskt. Här justerade jag formatet för att få värdena att visas som valuta.

Det jag har här nu är kolumnen Kumulativ försäljning . Du kan se att varje värde återspeglar den löpande summan fram till ett visst datum. 

Så om jag manuellt skulle lägga ihop den totala försäljningen från 3 juni till 10 juni 2019, skulle jag få $446 387, vilket är exakt vad det står i kolumnen Kumulativ försäljning .

Vid det här laget kan jag redan visa dig hur mycket bättre denna data kommer att se ut visuellt jämfört med den tidigare grafen. 

Kopiera kolumnen Kumulativ försäljning och gör den till ett områdesdiagram.

Direkt ser du att det är en enorm skillnad mellan de två visualiseringarna. Areadiagrammet för kumulativ försäljning ger en tydligare förståelse för hur saker och ting har gått över tiden.

Jämföra trender med hjälp av kombinerade mönster av DAX-formler

För att jämföra trender behöver du naturligtvis minst två uppsättningar värden.

För att få den kumulativa försäljningen från förra året, ska jag bara kopiera det första kumulativa totala DAX-mönstret och skapa ett nytt mått.

Sedan ska jag klistra in formeln och byta namn på måttet till Kumulativ försäljning förra året . 

Eftersom detta är ett DAX-mönster, behöver du inte ändra något i själva formelkombinationen. Allt jag behöver göra är att modifiera ingången runt måttet. 

I det här fallet kommer jag bara att ersätta total försäljning till försäljning förra året .

Återigen, tryck på enter och dra måttet till ditt bord. Du bör sluta med en kolumn med Kumulativ försäljning förra året . 

Detta följer samma logik som den föregående formeln, där värdena som visas är löpande summor fram till det aktuella datumet. 

Slutligen kan du lägga över det här måttets visualisering på det kumulativa försäljningsområdet . 

Välj bara föregående diagram och dra och släpp och datafältet till fliken Värden.

Resultatet är en utmärkt visualisering som jämför trender från olika tidsperioder.

Innan jag avslutar detta vill jag visa er igen hur den första grafen såg ut med bara den dagliga försäljningen kontra vad jag har nu. 

Att kombinera mönster av DAX-formler gav mig rikare insikter. Det gjorde det också lättare att se trender och jämföra dem från vad som sågs vid en annan tidpunkt.

Slutsats

Att kombinera mönster av DAX-formler är det bästa sättet att analysera och jämföra trender när man hanterar tidsrelaterad information. Den använder sig av DAX-mönster, som är en stor del av att skala upp ditt analytiska arbete på grund av deras återanvändbarhet.

Det jag gjorde här är bara ett grundläggande exempel på hur du kan utnyttja mäta förgrening och kombinera mönster av DAX-formler. Uppenbarligen är denna teknik inte begränsad till kumulativa totaler . 

Mer komplicerade beräkningar börjar enkelt och du kan långsamt bygga och förgrena dig från dessa grundläggande formler för att göra mer spännande analyser. 

Jag hoppas att den här handledningen har gett dig en bra uppfattning om hur du gör det och inspirerat dig att utforska dess potential. 

Med vänliga hälsningar!