So verwenden Sie DAX, um Werte aus verschiedenen Zeilen und Spalten in Power BI zu teilen

Beherrschen KPI -Berechnungen in Power BI: Ein Dax -Ansatz

Bei der Arbeit mit Power BI kann es eine Herausforderung sein, effizient zu handhaben. Oft müssen wir Werte aus verschiedenen Zeilen und Spalten extrahieren und manipulieren, aber die Standardaggregationsmethoden werden nicht immer ausreichen. 🚀

Ein solches Szenario tritt beim Versuch auf, GP% (Bruttogewinnprozent) zu berechnen, indem der Wert eines bestimmten KPI GP -Wert durch die Summe von zwei anderen KPIs geteilt wird. Dies erfordert die Verwendung von DAX -Ausdrücken, um die richtigen Werte dynamisch zu filtern und zu extrahieren.

Stellen Sie sich vor, Sie analysieren Finanzberichte und müssen einen Prozentsatz basierend auf Zahlen berechnen, die über verschiedene KPI -Zeilen verbreitet werden. Einfaches Summieren oder Teilen innerhalb einer einzigen Spalte funktioniert nicht - Sie müssen mehrere Zeilen explizit verweisen.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie dieses Problem mit DAX -Filtertechniken gelöst werden kann, um genaue KPI -Berechnungen sicherzustellen. Unabhängig davon, ob Sie neu in Power BI oder ein erfahrener Benutzer sind, der mit zeilenbasierten Berechnungen zu kämpfen hat, bietet dieser Leitfaden einen strukturierten Ansatz zur Lösung dieses Problems. ✅

Optimierung von DAX -Berechnungen für die KPI -Analyse in der Leistungsbi

In der Power BI kann der Umgang mit KPI -Berechnungen, bei denen es erfordern, mehrere Zeilen und Spalten zu verweisen, schwierig sein. Um dies zu lösen, haben wir DAX -Funktionen wie verwendet, z. BERECHNENAnwesend FILTER, Und TEILEN die erforderlichen Werte dynamisch extrahieren. Das erste Skript konzentriert sich darauf, den GP -Wert aus KPI 7 zu erhalten und ihn durch die Summe der Verkäufe von KPI 3 und KPI 4 zu teilen. Diese Methode stellt sicher, dass nur die relevanten Zeilen berücksichtigt werden, anstatt eine ganze Spalte zu aggregieren. 🚀

Ein weiterer Ansatz, den wir verwendeten, ist sumx , der über gefilterte Zeilen iteriert, um Umsatzsumme vor der Ausführung der Abteilung zu berechnen. Im Gegensatz zu Standard sum bietet diese Funktion eine bessere Steuerung über Berechnungen auf Zeilenebene, insbesondere wenn es sich um komplexe KPI-Strukturen handelt. Wenn beispielsweise ein Datensatz dynamisch ändernde Werte enthält, stellt sumx sicher, dass nur die richtigen Zeilen zur endgültigen Berechnung beitragen. Dies ist besonders nützlich in finanziellen Dashboards, bei denen die KPI -Definitionen pro Bericht variieren können. 📊

Um unsere Berechnungen zu validieren, haben wir summarizecolumns implementiert, einen Befehl, der Daten basierend auf den Bedingungen gruppiert und darstellt. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, um zu überprüfen, ob die DAX -Ausdrücke ordnungsgemäß funktionieren, bevor sie in einem BI -Bericht von Live Power BI bereitgestellt werden. Ohne ordnungsgemäße Tests könnten Fehler wie durch Null oder fehlende Werte zu irreführenden Erkenntnissen führen, die sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken können.

Schließlich haben wir für Benutzer Power Query ein Skript bereitgestellt, das die Spalte GP% vorab vorab vor dem Importieren von Daten in Power BI vorab. Dieser Ansatz ist bei der Arbeit mit großen Datensätzen von Vorteil, da die Vorverarbeitung Echtzeit-Berechnungslast reduziert. Durch die Verwendung von table.addcolumn und list.sum können wir die korrekten GP% -Werte auf der Datenquellenebene dynamisch generieren, um ein optimierteres und reaktionsfähigeres Dashboard zu gewährleisten.

// DAX solution using CALCULATE and FILTER to divide values from different rows
GP_Percentage =
VAR GPValue = CALCULATE(SUM(KPI_Table[GP]), KPI_Table[KPIId] = 7)
VAR SalesSum = CALCULATE(SUM(KPI_Table[Sales]), KPI_Table[KPIId] IN {3, 4})
RETURN DIVIDE(GPValue, SalesSum, 0)

// Alternative method using SUMX for better row-wise calculations
GP_Percentage =
VAR GPValue = CALCULATE(SUM(KPI_Table[GP]), KPI_Table[KPIId] = 7)
VAR SalesSum = SUMX(FILTER(KPI_Table, KPI_Table[KPIId] IN {3, 4}), KPI_Table[Sales])
RETURN DIVIDE(GPValue, SalesSum, 0)

// Test the GP% calculation with a sample dataset
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
  KPI_Table[KPIId],
  "GP_Percentage", [GP_Percentage]
)

// Power Query script to create a calculated column for GP%
let
    Source = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="KPI_Data"]}[Content],
    AddedGPPercentage = Table.AddColumn(Source, "GP_Percentage", each
        if [KPIId] = 7 then [GP] / List.Sum(Source[Sales]) else null)
in
    AddedGPPercentage

Fortgeschrittene DAX -Techniken für KPI -Vergleiche in Power BI

Abgesehen von den grundlegenden Berechnungen ermöglicht DAX dynamische Aggregationen basierends , was für die Bearbeitung von KPIs von wesentlicher Bedeutung ist, die auf Kreuzreihen berechnen. Eine leistungsstarke Methode ist die Verwendung Var (Variablen) in DAX, um Zwischenwerte zu speichern, sich wiederholende Berechnungen zu reduzieren und die Leistung zu verbessern. Bei der Behandlung Finanzdaten wie Umsatz- und Gewinnmargen sorgt das Speichern von Werten als Variablen , bevor die Abteilung angewendet wird, Genauigkeit und Effizienz.

Ein weiteres Schlüsselkonzept ist Kontextübergang . In Power BI spielen der Zeilenkontext und der Filterkontext eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung, wie sich die Berechnungen verhalten. Verwendung BERECHNEN Mit filter ermöglicht es uns, den Standard -Zeilenkontext zu überschreiben und einen bestimmten Filter dynamisch anzuwenden. Wenn wir beispielsweise Gewinnmargen basierend auf bestimmten KPI -Kategorien berechnen möchten, müssen wir den Kontext effektiv manipulieren, um sicherzustellen, dass nur die richtigen Daten berücksichtigt werden.

Darüber hinaus kann die Arbeit mit dynamischen Maßnahmen die Interaktivität des Berichts verbessern. Durch die Nutzung von Benutzerelationship In DAX können wir zwischen verschiedenen Datenbeziehungen auf Bedarf wechseln. Dies ist nützlich, wenn Sie KPIs über mehrere Zeitrahmen oder Geschäftsbereiche hinweg vergleichen. In einem Verkaufs -Dashboard beispielsweise gibt es den Benutzern, zwischen monatlichen und jährlichen Gewinnberechnungen*zu wechseln. bietet tiefere Einblicke in Leistungstrends. 📊