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.
Сьогодні я хочу зробити огляд швидких заходів і показати вам, як вони розвивалися з часом. Я розповім про його плюси та мінуси, а потім закінчу тим, що, на мою думку, є кращою альтернативою. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.
Причина використання швидких заходів полягала в тому, щоб пришвидшити вашу розробку, оскільки інколи написання DAX може бути громіздким і потребує невеликої кривої навчання. Таким чином, швидкі заходи були використані для створення заходів відносно швидко, хоча є деякі серйозні недоліки.
Давайте просто стрибнемо прямо в це. Якщо ми натиснемо спадне меню Вибрати обчислення , ми матимемо всі ці типи аналізу, які можна виконати, як-от Середнє за категорією або Середнє зважене за категорією . Ви можете додати фільтри , які, по суті, просто повторюють те, що ви можете робити, використовуючи функцію, і запускаєте обчислення Time Intelligence .
Скажімо, я хочу виконати поточний загальний обчислення. Моїм базовим значенням буде загальний обсяг продажів, а значенням поля буде дата.
Це результат, який він отримав.
Реальність така, що це може прискорити ваш розвиток. Але для мене є кілька речей, які мені в цьому не подобаються.
Якщо ви подивитеся на формулу, яка була використана, і ви тільки починаєте, це досить важко зрозуміти. Я не розумію, чому я отримую дивний загальний підсумок. Важко зрозуміти, що функції та роблять у поєднанні з .
По суті, обчислення повертаються до початку часів, до першої частини даних, які ми маємо в нашому наборі даних, незалежно від встановлених фільтрів. Але важко це знати.
Давайте подивимося на інший приклад середнього значення за категорією. Все, що вам потрібно зробити, це ввести розміри у ваших полях і натиснути «ОК».
Швидкі вимірювання дають змогу відкривати низку нових обчислень і безперешкодно розміщувати їх у своїх групах вимірювань.
Очевидно, вам потрібно буде змінити назви цих заходів, оскільки вони дуже довгі.
Ви бачите, що ми отримуємо середню кількість продажів на продукт. Обчислення в основному полягає в розробці середнього значення, але знову ж таки, я хвилююся, коли бачу функцію на зразок .
Існує також функція CALCULATE навколо міри, яка навіть не потрібна.
За допомогою швидких заходів ви можете швидко створювати речі, але існує ймовірність плутанини, коли мова йде про результат, який ви отримуєте. Є простіші способи отримати той самий результат, не перебираючи всі ці речі. Ми можемо використати функцію та видалити CALCULATE.
За допомогою цієї формули ми отримаємо точно такий же результат, але без цих додаткових функцій, які можуть внести плутанину.
Коли вперше з’явилися швидкі вимірювання, усі запитували, чи потрібно нам усе ще писати показники DAX. Відповідь на це питання однозначно ствердна, тому що вам ще потрібно зрозуміти, як працює DAX.
Зміст
Краща альтернатива швидким заходам
Тут, у LuckyTemplates, ми створили кращий спосіб прискорити вашу продуктивність, коли йдеться про розробку LuckyTemplates за допомогою нашого . Ви можете створювати формули по-своєму та у власному форматуванні та зберігати їх у нашій програмі Analyst Hub.
У нас також є інструмент очищення DAX.
У цьому додатку збережено багато документів, які я можу легко знайти за допомогою панелі пошуку. Я можу знайти AVERAGEX і натиснути один із збережених шаблонів.
У мене тут шаблон. У мене є можливість назвати речі трохи інакше, можливо, щось подібне до того, що було в моїх швидких заходах. Оскільки всі вони розташовані в Analyst Hub, я можу дуже швидко скопіювати код...
А потім змініть ім’я на «Середні продажі за продукт» і дуже швидко змініть інші деталі.
Подумайте про те, як ви можете дуже швидко масштабувати це для всіх ваших формул. У моєму випадку я значно скоротив час написання формули DAX. Я вже добре розумію всі ці шаблони, тому все, що я роблю зараз, це копіювати шаблон, змінювати кілька параметрів, а потім аналізувати.
Використання цінності спільноти
Ми також використовуємо цінність нашої спільноти. Швидкі заходи застрягли в команді LuckyTemplates, і вони не зробили багато для цього в останні місяці.
У нашій спільноті ви можете переглянути формули кожного та побачити, що завантажують інші.
У нас також буде програма для коду M і необроблених кодів. Функціональність буде набагато більшою, ніж те, що ви отримали б від використання швидких заходів.
Загальна ідея Analyst Hub полягає в тому, що багато речей у швидких вимірюваннях уже налаштовано в додатку, і ви можете швидко до них звернутися. Результати швидких заходів надто складні та непотрібні, на мій погляд, як цей:
Висновок
Сподіваюся, ви розумієте, чому ми вирішили побудувати Analyst Hub – ми зробили це, тому що побачили, що там є справжня прогалина. Є багато можливостей для власного розвитку.
Насамкінець, не забудьте підписатися на телеканал LuckyTemplates, де постійно надходить багато контенту від мене та багатьох творців контенту, які всі прагнуть покращити спосіб використання LuckyTemplates і Power Platform.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
RANKX від LuckyTemplates дозволяє повернути рейтинг певного числа в кожному рядку таблиці, який є частиною списку чисел.
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
Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися
Дізнайтеся, як інсталювати мову програмування Python у LuckyTemplates і як використовувати її інструменти для написання кодів і відображення візуальних елементів.
Дізнайтеся, як обчислювати динамічну маржу прибутку за допомогою LuckyTemplates і як ви можете отримати більше інформації, глибше досліджуючи результати.
Дізнайтеся, як правильно сортувати поля зі стовпців розширеної таблиці дат. Це хороша стратегія для складних полів.
У цій статті я поясню, як знайти найпопулярніші продукти для регіону за допомогою обчислень DAX у LuckyTemplates, включаючи функції TOPN і CALCULATE.
Дізнайтеся, як використовувати вимірювання сміття для позначок низької потужності, які ви хочете ефективно включити у свою модель даних.