پاور BI میں مختلف قطاروں اور کالموں سے اقدار کو تقسیم کرنے کے لئے DAX کا استعمال کیسے کریں

پاور BI میں KPI کے حساب کتاب میں مہارت حاصل کرنا: ایک DAX نقطہ نظر

پاور BI کے ساتھ کام کرتے وقت ، ہینڈلنگ کلیدی کارکردگی کے اشارے (KPIs) موثر انداز میں مشکل ہوسکتا ہے۔ اکثر ، ہمیں مختلف قطاروں اور کالموں سے اقدار کو نکالنے اور جوڑ توڑ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے ، لیکن پہلے سے طے شدہ جمع کرنے کے طریقے ہمیشہ کافی نہیں ہوتے ہیں۔ 🚀

ایسا ہی ایک منظر اس وقت ہوتا ہے جب جی پی ٪ (مجموعی منافع فیصد) کا حساب لگانے کی کوشش کرتے وقت دو دیگر کے پی آئی کے مجموعہ کے ذریعہ ایک مخصوص کے پی آئی کی جی پی ویلیو کو تقسیم کرکے۔ اس کے لئے متحرک طور پر صحیح اقدار کو فلٹر کرنے اور نکالنے کے لئے DAX تاثرات کا استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔

ذرا تصور کریں کہ آپ مالی رپورٹس کا تجزیہ کر رہے ہیں ، اور آپ کو مختلف کے پی آئی قطاروں میں پھیلے ہوئے اعداد و شمار کی بنیاد پر ایک فیصد کی گنتی کرنے کی ضرورت ہے۔ کسی ایک کالم میں محض خلاصہ یا تقسیم کرنا کام نہیں کرے گا - آپ کو متعدد قطاروں کا واضح طور پر حوالہ دینا ہوگا۔

اس مضمون میں ، ہم درست کے پی آئی کے حساب کتاب کو یقینی بنانے کے لئے ڈیکس فلٹرنگ کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے اس مسئلے کو کس طرح حل کرنے کا طریقہ تلاش کریں گے۔ چاہے آپ پاور BI میں نئے ہوں یا کوئی تجربہ کار صارف قطار پر مبنی حساب سے جدوجہد کر رہا ہو ، یہ گائیڈ اس مسئلے کو حل کرنے کے لئے ایک منظم نقطہ نظر فراہم کرے گا۔ ✅

پاور BI میں KPI تجزیہ کے لئے DAX کے حساب کتاب کو بہتر بنانا

پاور BI میں ، کے پی آئی کے حساب سے نمٹنے کے لئے جس میں متعدد قطاروں اور کالموں کا حوالہ دینے کی ضرورت ہوتی ہے وہ مشکل ہوسکتا ہے۔ اس کو حل کرنے کے ل we ، ہم نے ڈیکس افعال استعمال کیا حساب کتاب، کے لئے ، کے لئے ، کے لئے ،. فلٹر، اور تقسیم ضروری اقدار کو متحرک طور پر نکالنے کے لئے۔ پہلا اسکرپٹ کے پی آئی 7 سے جی پی ویلیو حاصل کرنے اور اسے کے پی آئی 3 اور کے پی آئی 4 سے فروخت کی رقم کے ذریعہ تقسیم کرنے پر مرکوز ہے۔ یہ طریقہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ پورے کالم کو جمع کرنے کے بجائے صرف متعلقہ قطاروں پر غور کیا جائے۔ 🚀

ایک اور نقطہ نظر جو ہم نے استعمال کیا ہے وہ ہے سومکس ، جو ڈویژن کو انجام دینے سے پہلے سیلز سم کی گنتی کرنے کے لئے فلٹر شدہ قطاروں سے زیادہ تکرار کرتا ہے۔ معیاری رقم کے برعکس ، یہ فنکشن قطار کی سطح کے حساب کتاب پر بہتر کنٹرول فراہم کرتا ہے ، خاص طور پر جب پیچیدہ کے پی آئی ڈھانچے سے نمٹنے کے۔ مثال کے طور پر ، اگر کسی ڈیٹاسیٹ میں متحرک طور پر بدلنے والی اقدار شامل ہیں تو ، سومکس اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ صرف صحیح قطاریں حتمی گنتی میں حصہ ڈالتی ہیں۔ یہ خاص طور پر مالی ڈیش بورڈز میں مفید ہے جہاں کے پی آئی کی تعریفیں ہر رپورٹ میں مختلف ہوسکتی ہیں۔ 📊

اپنے حساب کتاب کو درست کرنے کے ل we ، ہم نے خلاصہ کالم پر عمل درآمد کیا ، جو ایک کمانڈ ہے جو شرائط پر مبنی ڈیٹا کو گروپ اور پیش کرتا ہے۔ یہ اقدام بہت ضروری ہے جب یہ جانچ پڑتال کرتے ہو کہ آیا DAX اظہار براہ راست پاور BI رپورٹ میں تعینات کرنے سے پہلے صحیح طریقے سے کام کرتا ہے۔ مناسب جانچ کے بغیر ، جیسی غلطیاں جیسے صفر یا گمشدہ اقدار کے ذریعہ تقسیم کرنا گمراہ کن بصیرت کا باعث بن سکتی ہے ، جو کاروباری فیصلوں کو متاثر کرسکتی ہے۔

آخر میں ، صارفین کو پاور استفسار کو ترجیح دینے کے ل we ، ہم نے ایک اسکرپٹ فراہم کیا جو ڈیٹا کو پاور BI میں درآمد کرنے سے پہلے جی پی ٪ کالم کو پیش کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت فائدہ مند ہے ، کیونکہ پری پروسیسنگ سے ریئل ٹائم حساب کتاب کم ہوجاتا ہے۔ ٹیبل۔ ایڈڈ کالم اور لسٹ.سم کا استعمال کرکے ، ہم اعداد و شمار کے ماخذ کی سطح پر متحرک طور پر صحیح جی پی ٪ اقدار پیدا کرسکتے ہیں ، جس سے زیادہ بہتر اور ذمہ دار ڈیش بورڈ کو یقینی بنایا جاسکتا ہے۔

// 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

پاور BI میں کے پی آئی کے موازنہ کے لئے جدید DAX تکنیک

بنیادی حساب سے پرے ، ڈیکس متحرک قطار پر مبنی جمع کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جو کے پی آئی سے نمٹنے کے دوران ضروری ہے جو کراس رو کی گنتی پر انحصار کرتے ہیں۔ ایک طاقتور طریقہ استعمال کر رہا ہے var (متغیرات) انٹرمیڈیٹ اقدار کو ذخیرہ کرنے ، بار بار حساب کتاب کو کم کرنے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے DAX میں۔ جب مالی اعداد و شمار کو سنبھالتے ہو تو ، محصول اور منافع کے مارجن کی طرح ، تقسیم کو لاگو کرنے سے پہلے اقدار کو متغیر کے طور پر اسٹور کرنا درستگی اور کارکردگی کو یقینی بناتا ہے۔

ایک اور کلیدی تصور سیاق و سباق کی منتقلی ہے۔ پاور BI میں ، قطار کے سیاق و سباق اور فلٹر سیاق و سباق کا تعین کرنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے کہ حساب کتاب کس طرح کا سلوک کرتے ہیں۔ استعمال کرکے حساب کتاب فلٹر کے ساتھ ہمیں پہلے سے طے شدہ قطار کے سیاق و سباق کو اوور رائڈ کرنے اور متحرک طور پر ایک مخصوص فلٹر لگانے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر ہم مخصوص KPI زمرے پر مبنی منافع کے مارجن کی گنتی کرنا چاہتے ہیں تو ہمیں سیاق و سباق کو مؤثر طریقے سے جوڑ توڑ کرنے کی ضرورت ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جاسکے کہ صرف صحیح اعداد و شمار پر ہی غور کیا جائے۔

مزید برآں ، متحرک اقدامات کے ساتھ کام کرنا رپورٹ کے تعامل کو بڑھا سکتا ہے۔ DAX میں صارف کی مدد کا فائدہ اٹھا کر ، ہم مطالبہ کے مطابق مختلف ڈیٹا تعلقات کے مابین تبدیل ہوسکتے ہیں۔ یہ مفید ہے جب متعدد ٹائم فریمز یا کاروباری یونٹوں میں کے پی آئی کا موازنہ کریں۔ مثال کے طور پر ، سیلز ڈیش بورڈ میں ، صارفین کو ماہانہ اور سالانہ منافع کے حساب کتاب کے درمیان ٹوگل کرنے کی اجازت دیتا ہے کارکردگی کے رجحانات میں گہری بصیرت فراہم کرتا ہے۔ 📊