Cómo resumir una tabla cuyos datos proceden de dos tablas de hechos

[Syndicate_Admin]

Hola

Permítanme presentar brevemente los antecedentes como se indica a continuación.

Originalmente, solo calculamos la diferencia en unidades y % (producción contra pronóstico) como nuestras métricas. Pero podría engañarnos, si un artículo sobrevuela mucho y el otro artículo se envía mucho, pero no podemos ver la gran diferencia en el nivel total. Es por eso que recomiendo calcular el % de cuántos elementos no cumplen con el pronóstico. (Por ejemplo, el pronóstico para un artículo es 10, y la producción es 9, ese elemento no cumple con el pronóstico y la tasa de aciertos es del 0%) ---ver ejemplo a continuación

Bueno, en realidad tengo la producción y el pronóstico como tabla de hechos, pero mes, y artículo a proveedor como tabla de búsqueda. Creo que puedo usar columnas resumidas para combinar todo en una gran tabla virtual, y luego hacer el cálculo. Pero no funciona. Mi problema es cómo puedo combinar, proveedor, artículo y mes esos 3 critera que son de múltiples tablas de hechos en una tabla, y luego puedo calcular fácilmente la producción y el pronóstico. ¿Tienes algún pensamiento? O podría tener una mejor manera de evitar la información engañosa si solo calculamos la diferencia entre el pronóstico y la producción en el nivel superior. ¡Muchas gracias!

[Syndicate_Admin]

Hola a todos,

¿Algún pensamiento? O debería ir por otro lado para hacer ese resumen. ¡Gracias por su ayuda!

[Syndicate_Admin]

Hola @naoyixue1. ¿Por qué estás tratando de combinarlos en una nueva mesa? ¿Es esto solo para fines de visualización?

[Syndicate_Admin]

@littlemojopuppy Oye, gracias por tu cheque. Si no puedo combinar el pronóstico y la producción de cada artículo con el proveedor, no estoy seguro de cómo puedo calcular la medida sobre cuántos artículos hemos pronosticado por cada proveedor y la tasa de aciertos relacionada por artículo. ¿Lo sabes? Sí. Es solo para mostrar. (Porque el artículo y el proveedor están en una tabla de búsqueda independiente). Si no los combino, ¿qué tipo de measre necesito escribir? ¿Me darías algunos de tus pensamientos? Realmente lo aprecio.

[Syndicate_Admin]

Hola @naoyixue1. Definitivamente no necesita crear otra tabla para hacer esto. Solo un par de medidas.

¿Puede proporcionar un pbix de muestra para que pueda trabajar con él?

[Syndicate_Admin]

La forma de abordar esto es a través del modelo real. Debe crear tablas de cotas con valores distintos para cada campo común entre tablas. A continuación, se crea una relación de uno a muchos entre las tablas de dimensiones y los campos correspondientes de las tablas de hechos. Utilice los campos de las tablas de dimensiones en los elementos visuales, segmentación de datos, filtros y medidas.

[Syndicate_Admin]

@PaulDBrown Hola Paul, probé resumircolumna, pero no funciona. ¿Sabes cómo? ¡Gracias!

[Syndicate_Admin]

@PaulDBrown Hola Paul, Gracias por tu respuesta. Eso es lo que pensé. Así que planeé usar summarizecolumn para crear una nueva tabla que incluya los datos (SKU, Proveedor, Mes). Pero creo que no funciona para mí. ¿Tienes alguna idea de cómo debo hacer para tener una tabla de dimensiones? ¡Muchas gracias! (Puede ver el archivo pbix adjunto)

[Syndicate_Admin]

La forma en que tenía la configuración del modelo era correcta. Ahora se utilizan los campos de las tablas de dimensiones para los elementos visuales, segmentaciones de datos, filtros y medidas (las tablas dentro de la línea azul).

Estos campos de tabla proporcionan el contexto de filtro para ambas tablas de hechos, por lo que puede configurar la tabla visual con los campos para proveedor y mes de las tablas de dimensiones correspondientes para incorporar las métricas relevantes a través de medidas (en mi ejemplo, son medidas SUM simples.

He adjuntado el archivo PBIX de ejemplo

[Syndicate_Admin]

@PaulDBrown Hola Paul, gracias por tus aportes. Podría no decirme a mí mismo claramente. De hecho, sé que podemos usar la medida para crear la tabla actual como se muestra a continuación o como mencionó anteriormente. Pero eso podría ignorar a algunos proveedores cuya diferencia de nivel total entre el pronóstico y la producción es 0, pero en cada artículo, esos proveedores tienen una gran variación. Dado eso, quiero medir cuántos artículos alcanzan el pronóstico por cada proveedor. Entonces, excepto para verificar la diferencia total entre el pronóstico y la producción, quiero verificar la tasa de aciertos a nivel de artículo según el mes seleccionado y la versión de pronóstico seleccionada. es por eso que pensé que debería usar summarizecolumn para combinar el artículo, el proveedor y el mes en una nueva tabla, y luego puedo tener la diferencia de nivel de vedor asociada entre el pronóstico y la producción. pero parece que resumir la columna no funciona para mí. Ese es mi problema. ¿Tú o alguien más sabe cómo resolver eso? ¡Gracias!

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

Ok, mira si esto funciona.

Count Items w/forecast =
COUNT ( 'Forecast Fact'[Item] )

Above Forecast =
COUNTROWS (
    SUMMARIZE (
        FILTER (
            'SKU List',
            [Production] >= [Sum Forecast]
                && NOT ( ISBLANK ( [Production] ) )
        ),
        'SKU List'[Item],
        'Vendor Lookup'[Vendor]
    )
)

He adjuntado el archivo PBIX

[Syndicate_Admin]

¿Algún pensamiento? Gracias.

[Syndicate_Admin]

@littlemojopuppy Seguro. Aquí tienes. Puse toda la tabla relacionada y la medida allí. Ahora, solo quiero mostrar a continuación en la tabla de resumen.

1: Cuántos elementos pronosticamos

2: Cuántos artículos pronosticados es igual a la producción

¡Realmente apreciamos su ayuda!

https://ufile.io/fkhyjxnd