Cara Menggunakan Dax untuk Memisahkan Nilai dari Pelbagai Barisan dan Lajur di Power BI

Menguasai Pengiraan KPI dalam Kuasa BI: Pendekatan DAX

Apabila bekerja dengan Power Bi , mengendalikan Petunjuk Prestasi Utama (KPI) dengan cekap boleh mencabar. Sering kali, kita perlu mengekstrak dan memanipulasi nilai -nilai dari baris dan lajur yang berbeza, tetapi kaedah agregasi lalai tidak selalu mencukupi. 🚀

Satu senario sedemikian berlaku apabila cuba mengira gp% (peratusan keuntungan kasar) dengan membahagikan nilai KPI gp tertentu oleh jumlah dua KPI lain. Ini memerlukan menggunakan ekspresi DAX untuk menapis dan mengekstrak nilai yang betul secara dinamik.

Bayangkan anda menganalisis laporan kewangan, dan anda perlu mengira peratusan berdasarkan angka yang tersebar di seluruh baris KPI yang berbeza. Hanya menjumlahkan atau membahagikan dalam satu lajur tidak akan berfungsi -anda mesti merujuk pelbagai baris secara eksplisit.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menyelesaikan masalah ini menggunakan Teknik Penapisan DAX untuk memastikan pengiraan KPI yang tepat. Sama ada anda baru untuk kuasa bi atau pengguna yang berpengalaman bergelut dengan pengiraan berasaskan baris, panduan ini akan memberikan pendekatan berstruktur untuk menyelesaikan masalah ini. ✅

Mengoptimumkan pengiraan DAX untuk analisis KPI dalam kuasa BI

Dalam Power BI, berurusan dengan pengiraan KPI yang memerlukan rujukan pelbagai baris dan lajur boleh menjadi rumit. Untuk menyelesaikannya, kami menggunakan fungsi DAX seperti Hitung, Penapis, dan Membahagikan untuk mengekstrak nilai yang diperlukan secara dinamik. Skrip pertama memberi tumpuan kepada mendapatkan nilai gp dari KPI 7 dan membahagikannya dengan jumlah jualan dari KPI 3 dan KPI 4 . Kaedah ini memastikan bahawa hanya baris yang relevan dipertimbangkan, bukannya mengagregatkan seluruh lajur. 🚀

Satu lagi pendekatan yang kami gunakan ialah Sumx , yang melelehkan baris yang ditapis untuk mengira jumlah jualan sebelum melakukan pembahagian. Tidak seperti standard jumlah , fungsi ini memberikan kawalan yang lebih baik ke atas pengiraan peringkat baris, terutamanya apabila berurusan dengan struktur KPI yang kompleks. Sebagai contoh, jika dataset mengandungi nilai yang berubah secara dinamik, SUMX memastikan bahawa hanya baris yang betul menyumbang kepada pengiraan akhir. Ini amat berguna dalam papan pemuka kewangan di mana definisi KPI mungkin berbeza -beza setiap laporan. 📊

Untuk mengesahkan pengiraan kami, kami melaksanakan summarizecolumns , arahan yang kumpulan dan membentangkan data berdasarkan syarat. Langkah ini sangat penting apabila memeriksa sama ada ekspresi DAX berfungsi dengan betul sebelum menggunakannya dalam laporan Live Power BI. Tanpa ujian yang betul, kesilapan seperti membahagikan dengan sifar atau nilai yang hilang boleh membawa kepada pandangan yang mengelirukan, yang boleh memberi kesan kepada keputusan perniagaan.

Akhirnya, bagi pengguna yang lebih suka pertanyaan kuasa , kami menyediakan skrip yang precomputes lajur GP% sebelum mengimport data ke dalam kuasa bi . Pendekatan ini bermanfaat apabila bekerja dengan dataset yang besar, kerana pra-pemprosesan mengurangkan beban pengiraan masa nyata . Dengan menggunakan table.addcolumn dan list.sum , kita secara dinamik dapat menghasilkan nilai GP% yang betul pada tahap sumber data, memastikan papan pemuka yang lebih dioptimumkan dan responsif.

// 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

Teknik DAX Lanjutan untuk Perbandingan KPI dengan Power BI

Di luar pengiraan asas, dax membolehkan agregasi berasaskan baris dinamik , yang penting ketika berurusan dengan KPI yang bergantung pada perhitungan silang baris. Satu kaedah yang kuat menggunakan Var (pembolehubah) dalam DAX untuk menyimpan nilai pertengahan, mengurangkan pengiraan berulang dan meningkatkan prestasi. Apabila mengendalikan data kewangan seperti pendapatan dan margin keuntungan, menyimpan nilai sebagai pembolehubah sebelum memohon bahagian memastikan ketepatan dan kecekapan.

Satu lagi konsep utama ialah Peralihan Konteks . Dalam kuasa bi , konteks baris dan konteks penapis memainkan peranan penting dalam menentukan bagaimana pengiraan berkelakuan. Menggunakan Hitung Dengan penapis membolehkan kami mengatasi konteks baris lalai dan memohon penapis tertentu secara dinamik. Sebagai contoh, jika kita mahu mengira margin keuntungan berdasarkan kategori KPI tertentu , kita perlu memanipulasi konteks dengan berkesan untuk memastikan bahawa hanya data yang betul dipertimbangkan.

Di samping itu, bekerja dengan langkah dinamik dapat meningkatkan interaktiviti laporan. Dengan memanfaatkan userelationship Di Dax, kita boleh menukar antara hubungan data yang berbeza apabila diminta. Ini berguna apabila membandingkan KPI merentasi pelbagai masa atau unit perniagaan. Sebagai contoh, dalam papan pemuka jualan, membolehkan pengguna bertukar -tukar antara pengiraan keuntungan bulanan dan tahunan memberikan pandangan yang lebih mendalam ke dalam trend prestasi. 📊