Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Це дуже гарна демонстрація обчислень DAX у LuckyTemplates. Я покажу вам, як можна обчислити загальну суму діапазону середніх результатів, використовуючи правильну комбінацію формул DAX . Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Це вимагає розумного розуміння того, як ітераційні функції працюють у LuckyTemplates. Це такі функції, як SUMX, AVERAGEX, MINX, MAXX . Зазвичай функція має X на кінці.

Коли ви зрозумієте, що роблять ітераційні функції, ви зможете набагато краще зрозуміти, як маніпулювати формулою, щоб мати можливість обчислити унікальний підсумок.

У цьому прикладі ми працюємо через AVERAGEX, щоб отримати середнє значення. Потім я покажу вам, як використовувати SUMX як частину формули , щоб потім повторно обчислити загальну суму, відмінну від тієї, яку ви зазвичай отримували б, якщо просто використати AVERAGEX.

Ми також розглядаємо функцію, яка досить широко використовується в дуже подібних сценаріях.

Зміст

Перегляд розрахунків DAX

Давайте подивимось на цю таблицю та оцінимо, що насправді відбувається в цих формулах усередині таблиці.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Перш за все, ми розглянемо загальний обсяг продажів. Це проста формула суми або формула SUMX, яка є ітераційною функцією.

Це просто підсумовування, але ми оцінюємо логіку в кожному окремому рядку, тому що це те, що роблять ітераційні функції, зокрема SUMX.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Ключовий момент тут – коли дійде до загальної суми, а це 35 мільйонів. Оскільки в цьому результаті не було контексту, він фактично повторював кожен окремий рядок базової таблиці продажів, завершуючи цю логіку . І так ми отримуємо 35 мільйонів.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Але потім, коли ми переходимо до, це точно та сама формула. Він має ті самі параметри у формулі , за винятком того, що тут є середнє значення.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Тепер давайте подивимося на загальну суму, 2356,01. Загальна сума – це те, що обчислюється в кожному окремому рядку, як і в SUMX. Але замість того, щоб робити суму, він робить середнє значення.

Ось чому у нас тут низьке число, яке становить 2356,01. Це середнє значення кожного окремого продажу, який коли-небудь відбувся в таблиці продажів.

Оцінка відбувається в кожному окремому рядку, і вона зберігає його в пам’яті, а потім переходить до наступного рядка та наступного.

Наприкінці він усереднює кожну окрему транзакцію продажу, яка відбулася.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Але ключовою частиною цього підручника є знати, як ми отримали цю загальну суму, 28 272,12. Ми хочемо дізнатися, як розрахувати загальну суму всіх наших середніх значень.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Обчислення загальної суми середніх значень

Щоб отримати загальну суму середніх результатів, нам потрібно створити деяку іншу поведінку в загальній області.

Як ми це робимо? Спочатку розглянемо формулу, яку я створив.

Якщо ми перевіримо змінну AVERAGEX, ми визнаємо, що це точно те саме, що відбувається в цій конкретній частині таблиці.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Ми використовуємо таку логіку, ЯКЩО HASONEVALUE, де я вказую Дати Місяць, оскільки ми знаходимося в місячному контексті.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Якщо місячний контекст має одне значення, тоді ми будемо оцінювати ту саму точну формулу (AvgSales), яка, як ви бачите тут, є точно такою ж.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Але якщо це не так, що означає, що це в основному в загальній площі, тоді ми хочемо зробити щось інше.

Ми зробимо SUMX, тому що хочемо якимось чином створити суму середніх продажів. І ми хочемо оцінювати загальну суму (28 272,12) кожного місяця та підсумовувати середні продажі.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Отже, у загальній сумі (28 272,12), замість того, щоб оцінювати кожен рядок цієї таблиці продажів, ми оцінюємо кожен місяць.

Ми отримуємо середні продажі кожного місяця, і замість того, щоб робити середнє значення, ми робимо суму, тому що всередині SUMX.

І власне так ми отримуємо загальну суму всіх середніх значень.

Наслідки розрахунків загального середнього DAX

Є багато способів використання цієї техніки поєднання формул для створення цих середніх підсумків. Один із прикладів, коли ви хочете отримати середній обсяг продажів за фінансовий рік, як я зробив у цьому прикладі.

У прикладі ви побачите, що загальна кількість середніх значень є в кожному окремому рядку.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Я підрахував це за допомогою , видаливши весь контекст у фінансовому році, і ось як з’являється загальна сума для всіх цих.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів

Потім я розрахував відсоток за фінансовий рік (% за фінансовий рік). Це робиться шляхом ділення середніх продажів на середні продажі за FY.

Ви знатимете, що це справді працює, тому що це тут сто відсотків, як і має бути.

Обчислення DAX: підсумок середніх результатів



Висновок

Ця тема в середньому була широко запитана на форумі та в інших місцях.

Коли ми отримуємо загальну суму середніх значень, ми використовуємо комбінацію функцій, таких як AVERAGEX, HASONEVALUE і SUMX, з певною логікою, об’єднаною для отримання кінцевої суми всіх середніх значень.

Цю ідею можна використовувати багаторазово, якщо вам потрібно отримати підсумки, які значно відрізняються від того, що насправді є загальним обчисленням у ваших таблицях або візуалізаціях.

Ось інші пов’язані теми, що стосуються SUMX:

Це досить унікальна формула DAX. Якщо ви можете зрозуміти, як виконувати ці обчислення DAX, то ви добре справляєтеся зі своїми знаннями LuckyTemplates. Ви знаходитесь у хорошому місці, щоб розробити інші передові речі, особливо коли потрібна повторна логіка.

Насолоджуйтесь роботою над цим.


Труба в R: підключення функцій за допомогою Dplyr

Труба в R: підключення функцій за допомогою Dplyr

У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.

RANKX Deep Dive: функція LuckyTemplates DAX

RANKX Deep Dive: функція LuckyTemplates DAX

RANKX від LuckyTemplates дозволяє повернути рейтинг певного числа в кожному рядку таблиці, який є частиною списку чисел.

Вилучення тем і зображень LuckyTemplates із PBIX

Вилучення тем і зображень LuckyTemplates із PBIX

Дізнайтеся, як розібрати файл PBIX, щоб витягти теми та зображення LuckyTemplates із фону та використовувати їх для створення звіту!

Шпаргалка формул Excel: Посібник середнього рівня

Шпаргалка формул Excel: Посібник середнього рівня

Шпаргалка формул Excel: Посібник середнього рівня

Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися

Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися

Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися

Python у LuckyTemplates: як встановити та налаштувати

Python у LuckyTemplates: як встановити та налаштувати

Дізнайтеся, як інсталювати мову програмування Python у LuckyTemplates і як використовувати її інструменти для написання кодів і відображення візуальних елементів.

Розрахунок динамічної норми прибутку – легкий аналіз LuckyTemplates за допомогою DAX

Розрахунок динамічної норми прибутку – легкий аналіз LuckyTemplates за допомогою DAX

Дізнайтеся, як обчислювати динамічну маржу прибутку за допомогою LuckyTemplates і як ви можете отримати більше інформації, глибше досліджуючи результати.

Сортування стовпців таблиці дат у LuckyTemplates

Сортування стовпців таблиці дат у LuckyTemplates

Дізнайтеся, як правильно сортувати поля зі стовпців розширеної таблиці дат. Це хороша стратегія для складних полів.

Знайдіть свої найкращі продукти для кожного регіону в LuckyTemplates за допомогою DAX

Знайдіть свої найкращі продукти для кожного регіону в LuckyTemplates за допомогою DAX

У цій статті я поясню, як знайти найпопулярніші продукти для регіону за допомогою обчислень DAX у LuckyTemplates, включаючи функції TOPN і CALCULATE.

Вимір сміття: що це таке і чому це щось інше, але не сміття

Вимір сміття: що це таке і чому це щось інше, але не сміття

Дізнайтеся, як використовувати вимірювання сміття для позначок низької потужності, які ви хочете ефективно включити у свою модель даних.