Identificación de las tres medidas con valores máximos

[Syndicate_Admin]

Hola. Tengo 18 medidas diferentes. Cada uno calcula el porcentaje del valor Y para su parámetro correspondiente. Así que, básicamente, tengo una tabla (ejemplo que se muestra a continuación) donde tengo 18 parámetros. El siguiente ejemplo muestra solo 10 para abreviar. Necesito informar sobre los porcentajes de ocurrencia del valor Y cada mes para cada uno de los parámetros (por ejemplo, en la siguiente tabla, P4 y P10 están empatados en la parte superior para julio, y P8 está en segundo lugar). Si hay un empate, entonces puedo elegir cualquiera de los dos. Sin embargo, va a ser poco probable en los datos reales, ya que va a haber un conjunto de datos mucho más grande con una probabilidad muy baja de que los múltiplos sean exactamente iguales con una precisión de dos puntos porcentuales. Como puedes imaginar, el salpicadero estará abarrotado. Lo que más me interesa es el top, digamos, 3 cada mes. No puedo permitirme el lujo de crear tablas o tablas calculadas porque consumo lo que está disponible a través del modelo tabular de Analysis Services. Mi objetivo es poder identificar los 3 parámetros principales (que tienen los porcentajes más altos de Ys) dentro del rango de fechas de la segmentación de datos seleccionado. Por favor, recuerde que no puedo crear tablas físicas o calculadas. Si esa es la única opción, entonces por favor compártalo. Luego veré si puedo conseguir que TI lo cree. Habría usado una declaración if (o tal vez un interruptor) si solo hubiera un par de parámetros, pero con 18 parámetros, probablemente sea una mala idea. Muchas gracias.

Mes	P1	P2	P3	P4	P5	P6	P7	P8	P9	P10
Apr	N	N	Y	Y	N	Y	Y	Y	Y	Y
Ago	Y	Y	Y	Y	Y	N	Y	N	N	Y
Dic	N	N	Y	Y	N	Y	Y	N	Y	N
Feb	Y	N	N	Y	N	N	Y	Y	N	N
Ene	Y	N	Y	Y	Y	Y	N	Y	Y	Y
Ene	Y	Y	Y	Y	N	N	N	Y	Y	Y
Jul	N	N	Y	Y	Y	N	N	Y	N	Y
Jul	N	N	N	Y	N	Y	Y	Y	Y	Y
Jul	Y	Y	Y	Y	N	N	N	N	N	Y
Mar	N	N	Y	N	N	N	N	Y	Y	Y
Mar	N	N	N	Y	N	N	N	N	N	Y
Mayo	Y	Y	Y	Y	Y	Y	N	N	N	N
Nov	N	N	N	N	N	Y	N	Y	Y	Y
Oct	Y	Y	Y	Y	N	Y	Y	Y	Y	Y
Sep	N	N	Y	Y	Y	N	Y	Y	Y	N

[Syndicate_Admin]

@yasbos

Teniendo en cuenta los requisitos y las restricciones del modelo tabular de Analysis Services, el mejor enfoque para identificar los tres parámetros principales con el mayor porcentaje de valores "Y" cada mes, sin crear nuevas tablas, es aprovechar las medidas de DAX. Puede crear medidas para calcular el porcentaje de valores "Y" para cada parámetro y, a continuación, utilizar estas medidas para clasificar los parámetros.

Aquí hay un desglose conceptual sobre cómo proceder:

1. Crear medidas porcentuales: En primer lugar, defina una medida DAX para cada parámetro para calcular el porcentaje de valores 'Y'. Por ejemplo, para el parámetro P1, la medida podría tener el siguiente aspecto:

P1 Percentage =
CALCULATE(
DIVIDE(
COUNTROWS(FILTER('Table', 'Table'[P1] = "Y")),
COUNTROWS('Table')
)
)

Replicaría esto para P2, P3, ..., P18.

2. Medidas de clasificación: A continuación, cree una medida para clasificar estos parámetros por su valor porcentual. La medida de clasificación puede tener un aspecto similar al siguiente para cada mes:

Rank P1 =
RANKX(
ALL('Table'[Month]),
[P1 Percentage],
,
DESC,
Dense
)

Repita esta medida para todos los parámetros (P1 a P18).

3. Medición de los 3 parámetros principales: cree una medida que identifique dinámicamente qué parámetros se encuentran en los 3 primeros para el mes seleccionado. Esto puede ser algo complejo porque DAX no admite directamente la dinámica dinámica u operaciones similares. Es posible que tenga que crear una medida que compruebe la clasificación y construya una cadena o una etiqueta concatenada de parámetros que se clasifiquen en los 3 primeros puestos.

Top 3 Parameters =
VAR Top1 = TOPN(1, FILTER(ALL('ParameterTable'), [Rank Measure] = 1), [Percentage Measure], DESC)
VAR Top2 = TOPN(1, FILTER(ALL('ParameterTable'), [Rank Measure] = 2), [Percentage Measure], DESC)
VAR Top3 = TOPN(1, FILTER(ALL('ParameterTable'), [Rank Measure] = 3), [Percentage Measure], DESC)
RETURN
CONCATENATEX(
VALUES({Top1, Top2, Top3}),
[Parameter],
", "
)

Este ejemplo es ilustrativo y puede requerir ajustes basados en la estructura de datos exacta y las capacidades de su entorno.

4. Visualización: Utilice estas medidas en sus informes para mostrar los 3 parámetros principales. Puede visualizarlos mediante objetos visuales estándar de Power BI, como tablas, gráficos de barras o formato condicional, para resaltar estos parámetros dinámicamente en función de las selecciones de segmentación.

Si la creación de estas medidas no es factible con los permisos actuales, es posible que tenga que solicitar que el departamento de TI cree una tabla calculada en el modelo de Analysis Services, lo que simplifica este proceso al permitir transformaciones más complejas y cálculos agregados previamente.

Si esta publicación ayuda, considere aceptarla como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarla más rápidamente.
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