Kuidas kasutada DAX -i väärtuste jagamiseks erinevatest ridadest ja veergudest võimsuses BI

KPI arvutuste valdamine võimsuses BI: DAX -i lähenemisviis

Kui töötate Power Bi -ga, võivad peamiste jõudlusnäitajate (KPI) käitlemine tõhusalt olla keeruline. Sageli peame erinevate ridade ja veergude väärtustega eraldama ja manipuleerima, kuid vaikimisi koondamise meetoditest ei piisa alati. 🚀

Üks selline stsenaarium ilmneb siis, kui üritatakse arvutada GP% (brutokasumi protsent) , jagades konkreetse KPI GP väärtuse kahe teise KPI summaga. See nõuab DAX -i ekspressioonide kasutamist dünaamiliste väärtuste filtreerimiseks ja eraldamiseks.

Kujutage ette, et analüüsite finantsaruandeid ja peate arvutama protsendi, mis põhineb erinevatel KPI -ridadel levinud arvude põhjal. Lihtsalt summeerimine või jagamine ühe veeru piires ei toimi - peate mitmele ridale selgesõnaliselt viitama.

Selles artiklis uurime, kuidas seda probleemi lahendada Daxi filtreerimistehnikate abil , et tagada täpsed KPI arvutused. Ükskõik, kas olete toite bi või kogenud kasutaja, kes võitleb reapõhiste arvutustega, pakub see juhend selle probleemi lahendamiseks struktureeritud lähenemisviisi. ✅

DAX -i arvutuste optimeerimine KPI analüüsi jaoks võimsuses BI

Power BI -s võivad KPI arvutuste tegemine, mis nõuavad mitmele rida ja veergude viitamist, olla keeruline. Selle lahendamiseks kasutasime dax funktsioone , näiteks Arvutama, Filterja Jagunema vajalike väärtuste dünaamiliselt eraldamiseks. Esimene skript keskendub KPI 7 GP väärtuse saamisele ja selle jagamisele müügi summaga KPI 3 ja KPI 4 . See meetod tagab, et kogu veeru koondamise asemel võetakse arvesse ainult vastavaid ridu. 🚀

Veel üks lähenemisviis, mida me kasutasime, on Sumx , mis itereerib filtreeritud ridade üle, et arvutada müügisumma enne divisjoni tegemist. Erinevalt standardsest summast annab see funktsioon parema kontrolli ridade taseme arvutuste üle, eriti keerukate KPI struktuuridega tegelemisel. Näiteks kui andmestik sisaldab dünaamiliselt väärtusi, tagab sumx , et lõplikule arvutamisele aitavad kaasa ainult õiged read. See on eriti kasulik rahaliste armatuurlaudade puhul, kus KPI määratlused võivad aruande kohta erineda. 📊

Arvutuste valideerimiseks rakendasime kokkuvõtteid , käsku, mis rühmitab ja esitab tingimuste põhjal andmeid. See samm on ülioluline, kui kontrollida, kas DAX -i avaldised töötavad õigesti enne nende Live Power BI aruandes kasutuselevõtmist. Ilma nõuetekohase testimiseta võivad sellised vead nagu null või puuduvate väärtuste jagamine põhjustada eksitavaid teadmisi, mis võivad mõjutada äriotsuseid.

Lõpuks, kasutajate jaoks, kes eelistavad toitepäringut , esitasime skripti, mis enne andmete importimist toite bi kompileerib GP% veergu. See lähenemisviis on kasulik suurte andmekogumitega töötades, kuna eeltöötlus vähendab reaalajas arvutuskoormust . Kasutades tabelit.AddColumn ja List.sum , saame dünaamiliselt genereerida GP% väärtusi andmeallika tasemel, tagades optimeeritud ja reageerivama armatuurlaua.

// 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

Täpsemad DAX -tehnikad KPI võrdlemiseks Power BI -s

Lisaks põhiarvutustele võimaldab dax dünaamilisi reapõhiseid agregatsioone , mis on hädavajalik KPI-dega tegelemisel, mis tuginevad rist-ridade arvutamisele. Üks võimas meetod on kasutada Var (Muutujad) DAX -is vaheväärtuste salvestamiseks, korduvate arvutuste vähendamisel ja jõudluse parandamisel. Finantsandmete käitlemisel, näiteks tulude ja kasumimarginaalide, tagab väärtuste hoidmine muutujatena enne jaotuse täpsuse ja tõhususe rakendamist.

Teine võtmekontseptsioon on konteksti üleminek . Power Bi , rea kontekst ja filtri kontekst mängivad arvutuste käitumise määramisel üliolulist rolli. Kasutamine Arvutama filtriga võimaldab meil vaikerea konteksti alistada ja konkreetse filtri dünaamiliselt rakendada. Näiteks kui tahame arvutada kasumimarginaale konkreetsetel KPI kategooriatel , peame konteksti tõhusalt manipuleerima, et tagada ainult õigete andmete arv.

Lisaks võib dünaamiliste meetmetega töötamine parandada aruande interaktiivsust. DAX -is kasutaja kasutamise abil saame DAX -is vahetada erinevate andmesuhete vahel nõudmisel. See on kasulik, kui võrrelda KPI -sid mitme ajavahemiku või äriüksuse vahel. Näiteks võimaldab kasutajatel müügi armatuurlaual vahemikus kuu ja iga -aastase kasumimarvutuste vahemikus sügavamat teavet jõudluse suundumustest. 📊