Цитата |
---|
написал: Не совсем понял, но может так: |
Спасибо!!!
01.07.2024 13:25:50
Добрый день!
Коллеги, нужна помощь профи по DAX. Есть данные продаж за несколько месяцев. Входящий остаток дан только на 1 января 2024 года. Следовательно, мы имеем динамику продаж за январь с входящим остатком Total Sales и все остальные месяцы продаж Sales WOB без входящего остатка. Нужно получить меру расчета продаж с учетом входящих остатков на первое число каждого месяца по следующему правилу: Продажи за январь у нас уже есть с учетом входящего остатка. Продажи за февраль = продажи за январь + Sales WOB за февраль - здесь в качестве входящего остатка на февраль взял сумму продаж за предыдущий месяц. Продажи за март = продажи за февраль + Sales WOB за март - здесь в качестве входящего остатка на март взял сумму продаж за предыдущий месяц. Продажи за апрель = продажи за март + Sales WOB за апрель - здесь в качестве входящего остатка на апрель взял сумму продаж за предыдущий месяц. и так далее... Ссылка на модель данных здесь Формула Sales "Total с учетом входящих остатков" написана в экселе, которая берет данные из сводной таблицы. Костыль, конечно, но рассчитать формулу при помощи DAX не получилось, я все время нарывался на цикл...
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
18.02.2024 19:02:52
ссылка на файл
|
|
|
18.02.2024 14:55:04
Добрый! При загрузке данных формат данных отработал без видимых ошибок - артикулам был присвоен формат целого числа, красной полосы в шапке не было, но при проведении каких-либо операций, например, сортировки по столбцу SKU возникает ошибка
DataFormat.Error. Не удалось преобразовать в число. Сведения: lifestyle" Методом тыка добрался до самой ошибки, она оказалась в самом низу
ссылка на файл
Изменено: |
|||||||||||||||||||||
|
10.02.2024 15:25:10
Добрый! Как подключить данные с сайта
|
|
|
09.01.2024 20:30:31
Из Mpstats выгружаю данные по одной категории, например, носки или обувь за последние 2 года помесячно. Время обновления файлов эксель, либо PBI занимает несколько дней. При размере исходных данных 2 ГБ время обновления файлов в PBI равно 20 часов, 6 ГБ считается 70 часов. 8 ГБ считается уже 5 суток и процесс еще не закончился. Основные расчеты делаются в Power Query, вся работа идет, в основном, с текстовыми переменными.
Вопрос следующий - это, вообще, нормальная ситуация, когда данные считаются несколько дней и как можно время обновления данных уменьшить? |
|
|
06.08.2023 13:00:47
Добрый день!
Буду признателен за помощь профи. Пробую получить данные по всей номенклатуре товара из сайта Подключиться через эксель, используя Power Query, не удалось. Удалось подключиться через Power BI. Код парсит заданное количество страниц по адресу конкретного каталога. В данном примере - это адрес каталога "Вино импорт". Далее номенклатура товара преобразуется в удобном для меня виде виде. Удалось выгрузить несколько сот позиций товара. Дальше началась какая-то фигня. Цепляю другой каталог для выгрузки данных - он формирует несколько десятков позиций или, вообще, возвращает пустую таблицу. Далее, в браузере гугл хром вообще не смог зайти на сайт "Красное и Белое". При очистки кеша браузера зайти на сайт удалось, но написанный код перестал работать. Модель данных здесь Код: let Источник = List.Numbers(1,10), #"Преобразовано в таблицу" = Table.FromList(Источник, Splitter.SplitByNothing(), {"Номер страницы"}, null, ExtraValues.Error), #"Измененный тип" = Table.TransformColumnTypes(#"Преобразовано в таблицу",{{"Номер страницы", type text}}), #"Добавлен пользовательский объект" = Table.AddColumn(#"Измененный тип", "Пользовательский", each Html.Table(Web.BrowserContents(" #"Удаленные ошибки" = Table.RemoveRowsWithErrors(#"Добавлен пользовательский объект", {"Пользовательский"}), #"Другие удаленные столбцы" = Table.SelectColumns(#"Удаленные ошибки",{"Пользовательский"}), #"Развернутый элемент Пользовательский" = Table.ExpandTableColumn(#"Другие удаленные столбцы", "Пользовательский", {"Название", "Информация", "Дискаунт", "Цена"}, {"Название", "Информация", "Дискаунт", "Цена"}), #"Удаленные дубликаты" = Table.Distinct(#"Развернутый элемент Пользовательский", {"Название", "Информация"}), #"Разделить столбец по разделителю" = Table.SplitColumn(#"Удаленные дубликаты", "Информация", Splitter.SplitTextByEachDelimiter({","}, QuoteStyle.Csv, false), {"Страна", "Информация.2"}), #"Разделить столбец по разделителю1" = Table.SplitColumn(#"Разделить столбец по разделителю", "Информация.2", Splitter.SplitTextByEachDelimiter({","}, QuoteStyle.Csv, false), {"Объем", "Информация.2.2"}), #"Разделить столбец по переходам символов" = Table.SplitColumn(#"Разделить столбец по разделителю1", "Информация.2.2", Splitter.SplitTextByCharacterTransition(© => not List.Contains({"0".."9"}, c), {"0".."9"}), {"Регион", "Информация.2.2.2", "Информация.2.2.3"}), #"Объединенные столбцы" = Table.CombineColumns(#"Разделить столбец по переходам символов",{"Информация.2.2.2", "Информация.2.2.3"},Combiner.CombineTextByDelimiter("", QuoteStyle.None),"Алкоголь"), #"Замененное значение" = Table.ReplaceValue(#"Объединенные столбцы",",","",Replacer.ReplaceText,{"Регион"}), #"Обрезанный текст" = Table.TransformColumns(#"Замененное значение",{{"Регион", Text.Trim, type text}}), #"Очищенный текст" = Table.TransformColumns(#"Обрезанный текст",{{"Регион", Text.Clean, type text}}), #"Замененное значение1" = Table.ReplaceValue(#"Очищенный текст","","No name",Replacer.ReplaceValue,{"Регион"}), #"Замененное значение2" = Table.ReplaceValue(#"Замененное значение1",null,"No name",Replacer.ReplaceValue,{"Регион"}), #"Замененное значение3" = Table.ReplaceValue(#"Замененное значение2","","No name",Replacer.ReplaceValue,{"Алкоголь"}), #"Замененное значение4" = Table.ReplaceValue(#"Замененное значение3",".",",",Replacer.ReplaceText,{"Дискаунт", "Цена"}), #"Измененный тип1" = Table.TransformColumnTypes(#"Замененное значение4",{{"Дискаунт", type number}, {"Цена", type number}, {"Название", type text}}) in #"Измененный тип1" |
|
|
09.07.2023 10:28:59
Alex, можете еще подсказать, как подсчитать меру "Среднемесячное значение Выручка на 1 клиента" по трем каналам, где выручку на 1 клиента определил как
Выручка на 1 клиента офлайн = =DIVIDE([Выручка по клиентам офлайн];[Число клиентов офлайн]) В приведенной ниже таблице "Среднее значение" рассчитал просто в экселе
|
|||||||||||||||||||||||||
|
08.07.2023 03:07:09
Alex, результаты по двум формулам одинаковые
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
06.07.2023 15:06:12
Alex, выручку, соответственно, рассчитал по такой формуле
Выручка по клиентам омни:=var tab = SUMMARIZE('Data';'Data'[ID Головной контрагент]; "Канал"; CONCATENATEX(DISTINCT('Data'[Канал продаж]);'Data'[Канал продаж];",")) return SUMX(FILTER(tab; [Канал] = "онлайн,офлайн" || [Канал] = "офлайн,онлайн" ); [Продажи]) |
|
|
06.07.2023 12:18:21
Alex, Обалдеть!!! Все правильно!!! Вы правы насчет таблицы справочника Таблица Ref_Контрагент, я туда прикрутил вычисляемый столбец с расчетом признака омниканальности, когда загружал в базу данные только по одному месяцу.
Поясните мне пожалуйста, где можно научиться писать такие меры Число клиентов онлайн = =var tab =SUMMARIZE('Data';'Data'[ID Головной контрагент];"Канал";CONCATENATEX(DISTINCT('Data'[Канал продаж]);'Data'[Канал продаж];",")) return COUNTAX(FILTER(tab; [Канал] = "онлайн"); [ID Головной контрагент]) Это просто высший пилотаж!!! Огромное спасибо! |
|
|
05.07.2023 16:02:28
Или еще проще: есть мера "Критерий клиента", которая правильно присваивает текстовый признак клиента - офлайн, онлайн, омни. Нужно подсчитать количество этих самых офлайн, онлайн и омни по месяцам. В выделенном сегменте кол-во клиентов офлайн = 34, клиентов омни = 1, клиентов онлайн нет.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
05.07.2023 15:47:32
Изменено: |
|||||||||||||||||||
|
05.07.2023 12:24:06
Добрый день! Нужна помощь профи по Powery Query и DAX.
В течение месяца клиенты совершают покупки товара по двум каналам продаж - онлайн и офлайн. Это регистрируется в поле b2b: если в данном поле стоит пусто, значит, клиент совершал покупки по каналу офлайн, если переменная содержит PR или MB, значит, клиент делал покупки по каналу онлайн. В итоге, каждый клиент в течение месяца может совершать покупки либо по каналу офлайн, либо по каналу онлайн, либо по омни каналу - это когда клиент совершает покупки по двум каналам офлайн и онлайн сразу. Задача следующая - рассчитать количество клиентов, которые совершают покупки по трем каналам продаж - офлайн, онлайн и омни за каждый месяц. Плюс рассчитать суммы продажи по трем каналам. Мне удалось решить данную задачу для одного месяца. Для нескольких месяцев уперся в задачу, как при помощи рассчитанной меры "Каналы продаж" правильно подсчитать количество клиентов по трем каналам по месяцам. Тестовый пример с исходными данными здесь |
|
|
12.04.2023 23:28:53
Добрый! Появилась такая ошибка в PBI: "Ошибка OLE DB или ODBC в PBI" и "Загрузка была отменена из-за ошибки при загрузке предыдущей таблицы"
Ошибка появляется при подключении данных к новой папке. При этом данные обновляются без проблем, скажем, в 3-х случаях их 5. Т.е., все источники данных стандартизированы и имеют одинаковый вид, код в PQ для обработки данных везде одинаковый, но в некоторых случаях вылетает такая ошибка при обновлении визуальных элементов. Подскажите, может, кто встречался с подобной проблемой?
Изменено: |
|
|
20.03.2023 18:44:13
По городам все считается правильно, вот какой результат показывает по филиалу, отсортировал данные по столбцу "% ВП на 15 число" и то, что должно получиться отмечено желтым цветом. В интервале изменения параметра "% ВП на 15 число" от 10 до 20 пп среднее арифмит. величины "% ВП" в этом же интервале равно (39,34 + 83,30)/2 = 61,32 Получается, что формула не совсем корректно считает данный прогноз для филиала в целом |
|||||
|
17.03.2023 12:05:55
Файлик загрузил. В этой модели все правильно считается для городов, но для филиала прогноз считается не правильно
Изменено: |
|
|
16.03.2023 12:19:41
Сама задача описана в приложенном файле на странице Результат.
Есть данные: % вып.плана на середину каждого мес, % вып. плана на каждый мес, нужно подсчитать Прогноз, как среднее арифмитическое "% ВП" для заданного интервала изменения параметра "% ВП на 15 число". Например, Прогноз Продажи, равный 69,03% получился как среднее арифмитическое чисел "% ВП" диапазона изменения параметра "% ВП на 15 число" от 10% до 20% и так далее. Интервалы меняются каждые 10 пунктов. Данные отсортированы по параметру % вып. плана на середину мес
Изменено: |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|