dax를 사용하여 Power Bi의 다양한 행과 열에서 값을 분할하는 방법

전력 BI에서 KPI 계산 마스터 링 : DAX 접근

Power Bi 와 함께 작업 할 때 KPIS (Key Performance Indicators)를 효율적으로 처리하는 것은 어려울 수 있습니다. 종종 다른 행과 열에서 값을 추출하고 조작해야하지만 기본 집계 방법으로는 항상 충분하지 않습니다. 🚀

이러한 시나리오 중 하나는 특정 KPI의 gp 값 을 다른 두 KPI의 합으로 나누어 gp% (총 이익률) 를 계산할 때 발생합니다. 이를 위해서는 DAX 표현식을 사용하여 올바른 값을 동적으로 필터링하고 추출해야합니다.

재무 보고서를 분석하고 있다고 상상해보십시오. 다른 KPI 행에 퍼져있는 수치를 기반으로 백분율을 계산해야한다고 상상해보십시오. 단일 열 내에서 합산하거나 나누는 것은 작동하지 않습니다. 여러 행을 명시 적으로 참조해야합니다.

이 기사에서는 정확한 KPI 계산을 보장하기 위해 DAX 필터링 기술 을 사용 하여이 문제를 해결하는 방법을 살펴 보겠습니다. Power Bi 를 처음 사용하든 행 기반 계산으로 어려움을 겪고있는 숙련 된 사용자이든,이 안내서는이 문제를 해결하기위한 구조화 된 접근법을 제공합니다. ✅

전력 BI에서 KPI 분석에 대한 DAX 계산 최적화

Power BI에서 여러 행과 열을 참조 해야하는 KPI 계산을 다루는 것은 까다로울 수 있습니다. 이것을 해결하기 위해, 우리는 dax functions 를 사용했습니다 믿다,,, 필터, 그리고 나누다 필요한 값을 동적으로 추출합니다. 첫 번째 스크립트는 KPI 7 에서 gp 값을 얻고 KPI 3 및 KPI 4 의 판매 합계로 나누는 데 중점을 둡니다. 이 방법은 전체 열을 집계하는 대신 관련 행만 고려되도록합니다. 🚀

우리가 사용한 또 다른 접근법은 sumx 입니다. 이는 부서를 수행하기 전에 판매 합 를 계산하기 위해 필터링 된 행을 반복합니다. Standard sum 과 달리이 기능은 특히 복잡한 KPI 구조를 처리 할 때 행 수준 계산을보다 잘 제어 할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 세트에 동적으로 변화하는 값이 포함 된 경우 sumx 는 올바른 행만 최종 계산에 기여하도록합니다. 이는 KPI 정의가 보고서 당 다를 수있는 재무 대시 보드에서 특히 유용합니다. 📊

계산을 검증하기 위해 조건에 ​​따라 데이터를 그룹화하고 제시하는 명령 인 summarizecolumns 를 구현했습니다. 이 단계는 DAX 표현식이 Live Power BI 보고서에 배치하기 전에 올바르게 작동하는지 여부를 확인할 때 중요합니다. 적절한 테스트 없이는 와 같은 오류가 0 또는 결 측값 로 나뉘어지면 오해의 소지가있는 통찰력으로 이어질 수 있으며, 이는 비즈니스 결정에 영향을 줄 수 있습니다.

마지막으로, Power Query 를 선호하는 사용자의 경우, 파워 BI 로 데이터를 가져 오기 전에 GP% 열을 사전에 적합한 스크립트를 제공했습니다. 이 접근법은 사전 처리가 실시간 계산 부하 를 줄이기 때문에 대형 데이터 세트로 작업 할 때 유리합니다. table.addcolumn 및 list.sum 을 사용하면 데이터 소스 수준에서 올바른 GP% 값을 동적으로 생성하여보다 최적화되고 반응이 좋은 대시 보드를 보장 할 수 있습니다.

// 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

전력 BI의 KPI 비교를위한 고급 DAX 기술

기본 계산 외에도 dax 는 동적 행 기반 집계 를 허용하며, 이는 크로스 줄 계산에 의존하는 KPI를 다룰 때 필수적입니다. 하나의 강력한 방법이 사용하는 것입니다 var (변수) DAX에서 중간 값을 저장하여 반복적 인 계산을 줄이고 성능을 향상시킵니다. 수익 및 이익 마진과 같은 재무 데이터 를 처리 할 때 부서를 적용하기 전에 값을 변수 로 저장하면 정확성과 효율성이 보장됩니다.

또 다른 주요 개념은 컨텍스트 전환 입니다. Power Bi 에서 행 컨텍스트 및 필터 컨텍스트는 계산 방식을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 사용 믿다 필터 를 사용하면 기본 행 컨텍스트를 무시하고 특정 필터를 동적으로 적용 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 KPI 범주 를 기반으로 이익 마진을 계산하려면 올바른 데이터 만 고려되도록 컨텍스트를 효과적으로 조작해야합니다.

또한 동적 측정 로 작업하면 보고서 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다. DAX에서 userelationship 를 활용하여 주문시 다른 데이터 관계를 전환 할 수 있습니다. 이것은 여러 기간 또는 비즈니스 단위에서 KPI를 비교할 때 유용합니다. 예를 들어, 판매 대시 보드에서 사용자가 월별 및 연간 이익 계산 사이를 전환 할 수 있도록하면 성능 추세에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 📊