7. Полезняшки Excel

Глава 19. Борьба за производительность Power Pivot

05.05.201917.08.2019
7. Полезняшки Excel

Это продолжение перевода книги Роб Колли. Формулы DAX для Power Pivot. Главы не являются независимыми, поэтому рекомендую читать последовательно.

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Исследования показывают, что люди воспринимают «сейчас» как три секунды. Что-то, что занимает три секунды или меньше, происходит «сейчас» и что-то, что длится дольше, приводит к ожиданию. Кто-то из Microsoft недавно спросил: «Как вы думаете, как долго пользователи будут ждать, когда они нажмут на срез?». Я ответил: «Это должно быть быстро. Их не волнует, что за этим стоит много данных. Пределы человеческого терпения не соответствуют нашим проблемам объема данных или их сложности». Когда мы готовим интерактивные отчеты или дашборды, мы должны иметь в виду, что скорость взаимодействия имеет решающее значение. Если ожидание превысит три секунды, мы рискуем потерять потребителя. (Интересная статья по теме – Обнимания соблюдают правило 3 секунд.)

Рис. 19.1. На срезах нет фильтров, но ни один игрок в диапазонах 330–339 фунтов и 350 и более фунтов никогда не поймал тачдаун (по крайней мере, не в этом наборе данных); чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 19. Борьба за производительность Power Pivot

Глава 18. Множественные таблицы данных Power Pivot с различной степенью детализации

04.05.201917.08.2019
7. Полезняшки Excel

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Ваши таблицы данных могут иметь различную структуру:

В детализированных наборах данных каждая строка содержит относительно немного информации. Высокодисперсные наборы данных, как правило, содержат много коротких строк.
В менее детализированных наборах данных каждая строка представляет собой «более толстый» фрагмент данных, и поэтому эти наборы данных, как правило, содержат меньше строк.
Если ваши таблицы данных имеют одинаковую степень детализации, предыдущая глава – это все, что вам нужно. Но если у них разные степени детализации, вам пригодятся идеи, содержащиеся в этой главе.
В общем случае, чем более дисперсен набор данных, тем более мощной и гибкой может быть ваша модель.

Рис. 18.1. Бюджет продаж, импортированный в модель данных Power Pivot; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 18. Множественные таблицы данных Power Pivot с различной степенью детализации

Глава 17. Множественные таблицы данных Power Pivot

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

До сих пор мы работали только с одной таблицей данных – Продажи [Sales]. Таблицы данных обычно представляют бизнес-процессы, и в этом случае таблица Sales описывает трансакции продаж. Очевидно, что реальный бизнес включает более одного бизнес-процесса, и трансакции собираются в несколько таблиц.

Рис. 17.1. Записи звонков

Подробнее »Глава 17. Множественные таблицы данных Power Pivot

Глава 16. SUMX() и другие X функции (итераторы)

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Ранее мы ввели меру [Sales per Day]:

Рис. 16.1. Промежуточные итоги не соответствуют сумме входящих в них частей

Подробнее »Глава 16. SUMX() и другие X функции (итераторы)

Глава 15. IF(), SWITCH(), BLANK() и другие DAX-функции условий

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Добавим условную логику в наши DAX-формулы. Рассмотрим рост по сравнению с предыдущим годом (Year-Over-Year, YOY) из предыдущей главы:

[Pct Sales Growth YOY] =
    ([Total Sales] 
        - [Total Sales DATEADD 1 Year Back]) / 
        [Total Sales DATEADD 1 Year Back]

[Pct Sales Growth YOY] =

([Total Sales]

- [Total Sales DATEADD 1 Year Back]) /

[Total Sales DATEADD 1 Year Back]

Значение за 2001 год возвращает ошибку, потому что продажи в прошлом году [Total Sales DATEADD 1 Year Back] равны 0. Это действительно ошибка деления на 0.

Рис. 15.1. Ошибка #Число! для 2001 года: деление на ноль

Подробнее »Глава 15. IF(), SWITCH(), BLANK() и другие DAX-функции условий

Глава 14. Управление датами в Power Pivot

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Различают стандартный и пользовательский календарь. Эта глава посвящена первому. Под стандартным мы понимаем календарь со следующими свойствами:

Февраль имеет 28 дней (29 в високосные годы), а все остальные месяцы 30 или 31 день.
Кварталы состоят из трех месяцев подряд
В году 365 дней (366 – в високосный год)
Любой месяц в этом году может иметь больше или меньше выходных (или любых других дней), чем в том же месяце в прошлом году. Другими словами, стандартный календарь – это календарь, который висит у вас на стене.

Рис. 14.1. Фрагмент таблицы Календарь в Power Pivot

Подробнее »Глава 14. Управление датами в Power Pivot

Глава 13. Введение в DAX-функцию FILTER()

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Функция FILTER() используется, когда в аргументе <filter> функции CALCULATE() вам необходим более сложный расчет, чем проверка типа "<столбец> равен <фиксированному значению>", "<столбец> больше <фиксированного значения>" и т.п. Примеры логических выражений <filter>, требующих использования функции FILTER(): < столбец> = <мера>, <столбец> = <формула>, <столбец> = <столбец>, <мера> = <мера>, < мера> = <формула>, <мера> = <фиксированное значение> (вместо знака равенства может стоять другой разрешенный оператор сравнения).

Рис. 13.1. Сводная по продуктам со стоимостью по прайс-листу выше, чем порог, выбранный на срезе; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 13. Введение в DAX-функцию FILTER()

Глава 12. Несвязанные таблицы в Power Pivot

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Несвязанная – таблица, которая добавляется в модель Power Pivot, но намеренно не связывается с другими таблицами. Это может показаться странным: если нет связи, набор фильтров никогда не перетечет в таблицу данных, и несвязанная таблица ничего значимого не добавит в сводную таблицу. Но, не будем торопиться.

Параметризованный отчет

Рассмотрим пример. Сначала покажем результат, а затем объясним, как мы это сделали. Посмотрите на следующую сводную:

Рис. 12.1. Сводная с двумя срезами

Подробнее »Глава 12. Несвязанные таблицы в Power Pivot

Глава 10. Power Pivot. Мышление в нескольких таблицах

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

В Excel исходные данные желательно собрать в одной таблице, а уже затем строить на ее основе сводную. Поскольку данные часто находятся в нескольких таблицах, Power Pivot приспособлен к их обработке. Более того, мы рекомендуем хранить «разношерстные» данные внутри Power Pivot в разных таблицах. А сами таблицы связывать между собой.

Откройте Excel-файл ch10_MultipleTables.xlsx, перейдите на вкладку Power Pivot, и кликните кнопку Управление. В окне Power Pivot перейдите на вкладку Конструктор и кликните кнопку Создание связи. В окне Создание связи выберите таблицы и столбцы, как указано ниже:

Рис. 10.1. Окно Создание связи в Power Pivot; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Глава 10. Power Pivot. Мышление в нескольких таблицах

Глава 9. DAX-функция ALL() для снятия фильтров

Предыдущая глава Содержание Следующая глава

Функция ALL() используется в качестве одного из аргументов [Filter] в функции CALCULATE() для снятия фильтра. Рассмотрим следующую сводную таблицу: [Net Sales] отображаются в разрезе месяцев по году, выбранному на срезе:

Рис. 9.1. Сводная таблица для демонстрации работы ALL()

Подробнее »Глава 9. DAX-функция ALL() для снятия фильтров

← Ранее
1
…
5
6
7
8
9
…
34
Далее →

Апрель 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30

Апрель 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30