Kuinka käyttää DAX: ta jakamaan arvot erilaisista riveistä ja sarakkeista Power BI: ssä

KPI -laskelmien hallitseminen Power BI: dax -lähestymistapa

Kun työskentelet Power Bi : n kanssa, avainsuorituskyvyn indikaattorien (KPI) käsitteleminen voi olla haastavaa. Usein meidän on poistettava ja manipuloitava arvoja eri riveistä ja sarakkeista, mutta oletuksena yhdistämismenetelmät eivät aina riitä. 🚀

Yksi tällainen skenaario tapahtuu yritettäessä laskea GP% (bruttovoittoprosentti) jakamalla tietty KPI: n GP -arvo kahden muun KPI: n summalla. Tämä edellyttää DAX -lausekkeiden käyttämistä oikeiden arvojen suodattamiseksi ja poimimiseksi dynaamisesti.

Kuvittele, että analysoit taloudellisia raportteja, ja sinun on laskettava prosenttiosuus eri KPI -riveille leviävien lukujen perusteella. Yksinkertaisesti summaaminen tai jakaminen yhden sarakkeen sisällä ei toimi - sinun on viitattava useisiin riveihin nimenomaisesti.

Tässä artikkelissa tutkimme, kuinka tämän ongelman ratkaiseminen DAX -suodatustekniikoilla tarkkojen KPI -laskelmien varmistamiseksi. Olitpa uusi Power Bi tai kokenut käyttäjä, joka kamppailee rivipohjaisten laskelmien kanssa, tämä opas tarjoaa jäsennellyn lähestymistavan tämän ongelman ratkaisemiseen. ✅

DAX -laskelmien optimointi KPI -analyysiin tehon BI: ssä

Power BI: ssä KPI -laskelmien käsitteleminen, jotka edellyttävät useiden rivien ja sarakkeiden viittaamista, voi olla hankala. Tämän ratkaisemiseksi käytimme dax -toimintoja , kuten LASKEA- SUODATTAAja JAKAA tarvittavien arvojen purkamiseksi dynaamisesti. Ensimmäinen komentosarja keskittyy GP -arvon saamiseen KPI 7 : sta ja jakamalla se myynnin summalla KPI 3: sta ja KPI 4 : sta. Tämä menetelmä varmistaa, että vain asiaankuuluvat rivit otetaan huomioon sen sijaan, että koko sarakkeen yhdistäminen. 🚀

Toinen käyttämämme lähestymistapa on sumx , joka toistaa suodatettujen rivien yli laskemiseksi myynti summa ennen divisioonan suorittamista. Toisin kuin standardi summa , tämä toiminto tarjoaa paremman hallinnan rivitason laskelmista, etenkin kun käsitellään monimutkaisia ​​KPI-rakenteita. Esimerkiksi, jos tietojoukko sisältää dynaamisesti muuttuvia arvoja, Sumx varmistaa, että vain oikeat rivit edistävät lopullista laskentaa. Tämä on erityisen hyödyllistä taloudellisissa kojetauluissa, joissa KPI -määritelmät voivat vaihdella raporttia kohti. 📊

Laskelmamme validoimiseksi toteutimme tiivistelmäjohdot , komento, joka ryhmittelee ja esittelee tietoja olosuhteiden perusteella. Tämä vaihe on ratkaisevan tärkeä tarkistettaessa, toimivatko DAX -lausekkeet oikein ennen niiden käyttöönottoa live Power BI -raportissa. Ilman asianmukaista testausta virheet, kuten jakaminen nollalla tai puuttuvilla arvoilla , voivat johtaa harhaanjohtaviin oivalluksiin, jotka voivat vaikuttaa liiketoimintapäätöksiin.

Lopuksi, käyttäjille, jotka mieluummin virtalähde , toimitimme skriptin, joka esittelee GP% -sarakkeen ennen tietojen tuomista Power Bi : een. Tämä lähestymistapa on hyödyllinen, kun työskentelet suurten tietojoukkojen kanssa, koska esikäsittely vähentää reaaliaikaisen laskentakuorman . Käyttämällä table.addcolumn ja lista.sum voimme dynaamisesti luoda oikeat GP% -arvot tietolähdetasolla varmistaen optimoidun ja reagoivan kojelaudan.

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

Edistyneet DAX -tekniikat KPI -vertailuihin Power BI: ssä

Peruslaskelmien lisäksi DAX sallii dynaamiset rivipohjaiset aggregaatiot , mikä on välttämätöntä käsitellessäsi KPI-arvoja, jotka luottavat ristien laskelmiin. Yksi tehokas menetelmä on käyttää Varsi (muuttujat) DAX: ssä välituotteiden tallentamiseksi, toistuvien laskelmien vähentämiseksi ja suorituskyvyn parantamiseksi. Kun käsittelet taloudellisia tietoja , kuten tulo- ja voittomarginaalit, arvojen tallentaminen muuttujiksi Ennen jaon soveltamista varmistaa tarkkuuden ja tehokkuuden.

Toinen avainkonsepti on kontekstin siirtyminen . In Power Bi -tapahtumassa riviympäristöllä ja suodatinyhteydellä on ratkaiseva rooli määritettäessä laskelmia käyttäytyvät. Käyttäminen LASKEA -suodattimella antaa meille mahdollisuuden ohittaa oletusrivin konteksti ja käyttää tiettyä suodatinta dynaamisesti. Esimerkiksi, jos haluamme laskea voittomarginaalit, jotka perustuvat tiettyihin KPI -luokkiin , meidän on manipuloitava konteksti tehokkaasti varmistaaksemme, että vain oikeat tiedot otetaan huomioon.

Lisäksi dynaamisten mittausten kanssa työskentely voi parantaa raportin interaktiivisuutta. Hyödyntämällä käyttäjätSeLationship DAX: ssä voimme vaihtaa erilaisten datasuhteiden välillä kysynnässä. Tämä on hyödyllistä vertaamalla KPI -arvoja useisiin aikatauluihin tai liiketoimintayksiköihin. Esimerkiksi myyntitaulussa, jonka avulla käyttäjät voivat vaihtaa kuukausittaisen ja vuosittaisen voittolaskelman välillä tarjoaa syvemmän kuvan suorituskyvyn suuntauksista. 📊