Necesita ayuda para calcular el rendimiento de la primera pasada

[Syndicate_Admin]

Hola a todos, necesito ayuda para calcular el rendimiento de la primera pasada y agradezco cualquier ayuda.

Aquí una breve explicación: Un script constists de diferentes pruebas, cada prueba tiene muchos parámetros como Testresult y SN_D.
SN_D es el número de serie del dispositivo, que aparece en Column ValueNUM y puede ocurrir varias veces.
Solo necesito el primer número SN_D, por lo que la primera prueba del dispositivo. Desde las primeras pruebas de cada dispositivo,
Necesito calcular el FPY para cada script, con los valores OK y FAIL.

En este caso sería para la prueba 1 (OK) porque esta se ejecutó primero según el tiempo y para la prueba 2 (fail).
Significa que tengo que orientarme según la hora y la fecha.

Esto significa que tengo un FPY del 50%.

Estoy agradecido por cada ayuda.

Parámetro	Valor	Fecha	PC	Guión	Prueba	ValueNUM	Test_ID
Resultado de la prueba	De acuerdo	28.6.23 14:06:20	PC1	Guión1	prueba1	0	1445
SN_D	0	28.6.23 14:06:20	PC1	Guión1	prueba1	202326002	1445
Resultado de la prueba	Fallar	28.6.23 14:17:35	PC1	Guión1	prueba1	0	1446
SN_D	0	28.6.23 14:17:35	PC1	Guión1	prueba1	202326002	1446
Resultado de la prueba	Fallar	30.6.23 14:06:35	PC2	Guión1	prueba2	0	1447
SN_DUT	0	30.6.23 14:06:35	PC2	Guión1	prueba2	202328003	1447

Aquí está mi código DAX, pero desafortunadamente no funciona:

[Syndicate_Admin]

Hola Neeko Tang,

¡Gracias por su ayuda!

¡Gracias por su ayuda!

Tengo una última pregunta: si la columna 'Script' contiene diferentes scripts como 'Script1', 'Script2', etc., y me gustaría elegir 'Script2' usando una segmentación de datos receptiva para visualizar solo el rendimiento de primer paso (FPY) para 'Script2', el código proporcionado no parece funcionar.

Saludos

Sebastián

[Syndicate_Admin]

@Sebastian123 ,

Use las herramientas del analizador de rendimiento para medir y optimizar las consultas de DAX. Puede usar herramientas como Performance Analyzer en Power BI Desktop o DAX Studio para analizar la duración y el plan de ejecución de cada objeto visual del informe. Estas herramientas pueden ayudarle a identificar qué consultas tardan más tiempo en ejecutarse y cómo mejorarlas.

Además de esto, puede optimizar el modelo y filtrar los datos para aumentar el rendimiento.

Consulte:

Prácticas recomendadas de DAX | Información de software MAQ

Sugerencias para la optimización del rendimiento de Power BI (mssqltips.com)

Saludos

Neeko Tang

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[Syndicate_Admin]

Gracias, esto funcionó para mis datos de prueba, pero no para mis datos principales. Tan pronto como quiera mostrarlo, dice: La pantalla excede los recursos disponibles.
¿Hay alguna manera de mejorar el rendimiento?

[Syndicate_Admin]

@Sebastian123 ,

Actualice la columna de clasificación.

Index = RANKX('Table',[Test],,ASC,Dense)

Saludos

Neeko Tang

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[Syndicate_Admin]

Hola Neeko Tang,

Gracias por su pronta respuesta. Pido disculpas por cualquier confusión anterior. He revisado la descripción de la tarea para proporcionar más claridad. Para ayudarlo a comprender mejor mis requisitos, estoy compartiendo datos de muestra y una explicación más detallada de lo que estoy buscando lograr en términos de cálculo de FPY.

Desafortunadamente, no es posible cargar el archivo pbix

¡Gracias por su ayuda!

[Syndicate_Admin]

Hola Neeko Tang,

Gracias por su pronta respuesta. Pido disculpas por cualquier confusión anterior. He revisado la descripción de la tarea para proporcionar más claridad. Para ayudarlo a comprender mejor mis requisitos, estoy compartiendo datos de muestra y una explicación más detallada de lo que estoy buscando lograr en términos de cálculo de FPY.

[Syndicate_Admin]

@Sebastian123 ,

De acuerdo con su descripción, aquí están mis pasos que puede seguir como solución.

(1) Mis datos de prueba son los mismos que los suyos.

(2) Podemos crear una columna calculada.

Index = RANKX('Table',[Test_ID],,ASC,Dense)

(3) Podemos crear medidas.

Measure = var a=SUMMARIZE(FILTER(ALL('Table'),CONTAINSSTRING([Parameter],"SN")),[Index],[ValueNUM],[Parameter],"TestResult",MINX(FILTER(ALL('Table'),[Index]=EARLIER('Table'[Index])&&[Parameter]="Testresult"),[Value]),"Date",MINX(FILTER(ALL('Table'),[Index]=EARLIER('Table'[Index])&&[Parameter]="Testresult"),[Date]))
var b=MINX(FILTER(a,[ValueNUM] in VALUES('Table'[ValueNUM])),[Date])
var c=MINX(FILTER(a,[ValueNUM] in VALUES('Table'[ValueNUM])&&[TestResult]="OK"),[Date])
return COUNTROWS(SUMMARIZE(FILTER(a,[ValueNUM] in VALUES('Table'[ValueNUM])&&b=c),[ValueNUM]))

Measure 2 = var a=SUMX(VALUES('Table'[ValueNUM]),[Measure])
return DIVIDE(a,CALCULATE(DISTINCTCOUNT('Table'[ValueNUM]),CONTAINSSTRING('Table'[Parameter],"SN")))

(4) Entonces el resultado es el siguiente.

Si el anterior no puede ayudarlo a obtener el resultado deseado, proporcione algunos datos de muestra en sus tablas (excluya los datos confidenciales) con formato de texto y su resultado esperado con lógica de backend y ejemplos especiales. Es mejor si puede compartir un archivo pbix simplificado . Gracias.

Saludos

Neeko Tang

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