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Hola
Tengo un conjunto de datos que contiene instantáneas de previsión del cliente y lo archiva por fecha de carga de datos para realizar un seguimiento de los cambios durante un período de tiempo.
Escribí un cursor SQL para marcar los cambios en la propia tabla dentro de SQL Server, pero estoy tratando con millones de filas de datos similares a los siguientes y está tomando una cantidad poco realista de tiempo para rellenar.
¿Puede realizar un seguimiento de estos cambios y agravarlos para mostrar un cambio de previsión total de ubicaciones con un objeto visual? Esencialmente, me gustaría que los datos cargados más recientemente se compararan con la carga de datos de ayer y mostraran el % de cambio como un gráfico de líneas que superpone el gráfico de barras.
Vea la imagen del objeto visual actual:
por ejemplo:
ubicación | identificación | previsión | Due_Date | Data_Load_Date |
A | 123 | 10 | 07/01/2021 | 06/04/2021 |
A | 123 | 60 | 07/01/2021 | 06/05/2021 |
B | 456 | 10 | 07/01/2021 | 06/04/2021 |
B | 456 | 50 | 07/01/2021 | 06/05/2021 |
Solved! Go to Solution.
No @A5BZSZZ ,
Entiendo. Por favor, intente esto:
Measure =
VAR _last =
CALCULATE (
SUM ( 'Table'[Forecast] ),
FILTER (
ALL ( 'Table' ),
[ID] = MAX ( 'Table'[ID] )
&& [Data_Load_Date]
= MAXX (
FILTER (
ALL ( 'Table' ),
'Table'[Data_Load_Date] < MAX ( 'Table'[Data_Load_Date] )
),
[Data_Load_Date]
)
)
)
VAR aa =
CALCULATE (
SUM ( 'Table'[Forecast] ),
ALLEXCEPT ( 'Table', 'Table'[ID], 'Table'[Data_Load_Date] )
)
RETURN
DIVIDE ( aa - _last, _last )
La salida final se muestra a continuación:
Saludos
Eyelyn Qin
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
No @A5BZSZZ ,
Entiendo. Por favor, intente esto:
Measure =
VAR _last =
CALCULATE (
SUM ( 'Table'[Forecast] ),
FILTER (
ALL ( 'Table' ),
[ID] = MAX ( 'Table'[ID] )
&& [Data_Load_Date]
= MAXX (
FILTER (
ALL ( 'Table' ),
'Table'[Data_Load_Date] < MAX ( 'Table'[Data_Load_Date] )
),
[Data_Load_Date]
)
)
)
VAR aa =
CALCULATE (
SUM ( 'Table'[Forecast] ),
ALLEXCEPT ( 'Table', 'Table'[ID], 'Table'[Data_Load_Date] )
)
RETURN
DIVIDE ( aa - _last, _last )
La salida final se muestra a continuación:
Saludos
Eyelyn Qin
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Esto funcionó bien.
sin embargo
Descubrí que no se carga todos los días.
Así que necesitaría que esto se actualizara a:
=
VAR tt =
CALCULATE (
SUM ( 'Table'[Forecast] ),
FILTER (
ALLSELECTED ( 'Table' ),
[ID] = MAX ( 'Table'[ID] )
&& [Data_Load_Date]
= MAX ( 'Table'[Data_Load_Date] ) -( Difference Between Max Date and Next highest date)
)
)
VAR aa =
MAX ( 'Table'[Forecast] )
RETURN
DIVIDE ( aa - tt, tt )
En este caso,
Lo necesito para agarrar lo que era el 5 de junio y compararlo con la fecha de carga del 8 de junio.
No @A5BZSZZ ,
Por favor, intente:
=
VAR tt =
CALCULATE (
SUM ( 'Table'[Forecast] ),
FILTER (
ALLSELECTED ( 'Table' ),
[ID] = MAX ( 'Table'[ID] )
&& [Data_Load_Date]
= MAX ( 'Table'[Data_Load_Date] ) - 1
)
)
VAR aa =
MAX ( 'Table'[Forecast] )
RETURN
DIVIDE ( aa - tt, tt )
La salida final se muestra a continuación:
Saludos
Eyelyn Qin
Si este post ayuda,entonces por favor considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
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Arun Ulag shares exciting details about the Microsoft Fabric Conference 2025, which will be held in Las Vegas, NV.