Keskiarvon laskeminen Power BI:ssä

Onko sinulla vaikeuksia keskiarvojen laskemisen kanssa Power BI:ssä? Älä etsi enää! Tämä artikkeli opastaa sinut vaihe vaiheelta prosessin läpi selkeillä selityksillä ja hyödyllisillä vinkeillä. Kun hallitset tämän taidon, voit analysoida tietoja ja tehdä tietoisia päätöksiä helposti. Oletko valmis nostamaan Power BI -pelisi tasoa? Jatka lukemista!

Mikä on Power BI?

Power BI on Microsoftin kehittämä business intelligence -työkalu, joka tarjoaa laajan valikoiman ominaisuuksia ja ominaisuuksia eri lähteistä peräisin olevien tietojen analysointiin ja visualisointiin. Se tunnetaan helppokäyttöisyydestään, skaalautumisestaan ​​ja integroinnistaan ​​muihin Microsoftin tuotteisiin, mikä tekee siitä suositun valinnan kaikilla toimialoilla.

Power BI:n avulla käyttäjät voivat luoda raportteja, kojetauluja ja datavisualisointeja saadakseen näkemyksiä ja tehdäkseen tietoon perustuvia päätöksiä. Sen edistyneitä ominaisuuksia ovat:

• tietojen mallinnus
• muunnos
• liitettävyyttä
• analytiikka

Kuinka laskea keskiarvo Power BI:ssä?

Tässä osiossa käsitellään erilaisia ​​tapoja laskea keskiarvoja Power BI:ssä. Oletpa sitten uusi Power BI:n käyttäjä tai haluat laajentaa tietojasi, keskiarvojen laskemisen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää. Käsittelemme kolme menetelmää: AVERAGE-funktion käyttäminen, AVERAGEX-funktion käyttäminen ja suuren luominen DAX-funktiolla. Tämän osion loppuun mennessä sinulla on perusteellinen käsitys siitä, miten voit laskea keskiarvon Power BI:ssä ja mikä menetelmä sopii parhaiten tarpeisiisi.

1. AVERAGE-funktion käyttäminen

Keskiarvon laskeminen Power BI:ssä KESKIARVO-funktiolla:

1. Avaa Power BI ja lataa tietosi työtilaan.
2. Luo uusi visualisointi tai valitse olemassa oleva.
3. Valitse kenttä tai sarake, jonka keskiarvon haluat löytää.
4. Lisää kenttä visualisoinnin Arvot-alueelle.
5. Napsauta Visualisoinnit-ruudussa kentän vieressä olevaa … (Lisää vaihtoehtoja) -kuvaketta.
6. Valitse avattavasta valikosta Summary Values ​​By -osiossa Keskiarvo.
7. Näytössä näkyy nyt valitun kentän keskiarvo.

2. AVERAGEX-funktion käyttäminen

The AVERAGEX Power BI:n funktion avulla käyttäjät voivat laskea lausekkeen keskiarvon taulukon jokaiselle riville. Tässä ovat vaiheet AVERAGEX-funktion käyttämiseksi:

1. Luo taulukko tai käytä olemassa olevaa taulukkoa Power BI:ssä.
2. Tunnista lauseke, jonka keskiarvon haluat laskea.
3. Kirjoita kaavapalkkiin AVERAGEX-funktio ja määritä taulukon nimi ja arvioitava lauseke kullekin riville.
4. Laske keskiarvo painamalla Enter.

John, myyntipäällikkö, käytti Power BI:n AVERAGEX-toimintoa määrittääkseen kunkin myyjän keskimääräisen kuukausimyynnin. Tämän arvokkaan työkalun avulla hän pystyi tunnistamaan parhaiten menestyneet myyjät ja parannettavat alueet. Tämän arvokkaan näkemyksen avulla John pystyi kehittämään kohdennettuja koulutusohjelmia ja parantamaan yleistä myyntiä.

3. Mittauksen luominen DAX:n avulla

Luo mittaus käyttämällä DAXia Power BI:ssä seuraavasti:

kirjain v2

1. Avaa Power BI -raportti ja siirry Mallintaminen-välilehteen.
2. Napsauta Laskut-ryhmässä Uusi mitta.
3. Syötä kaavapalkkiin mittasi DAX-lauseke. Esimerkiksi keskimääräisen myynnin laskemiseksi käytä KESKIVERTO toiminto.
4. Anna mittarillesi nimi Nimi-kenttään.
5. Vahvista kaava ja tallenna mitta napsauttamalla Tarkista.

Fakta: Mittarin luominen DAX:n avulla Power BI:ssä mahdollistaa monimutkaisten laskelmien suorittamisen ja tietojen analysoinnin tehokkaasti.

Mitä eroa on AVERAGE- ja AVERAGEX-funktioiden välillä?

Kun työskentelet Power BI:n keskiarvolaskelmien kanssa, on tärkeää ymmärtää ero AVERAGE- ja AVERAGEX-funktioiden välillä.

• KESKIVERTO: Tämä funktio laskee sarakkeen tai arvojoukon keskiarvon. Se ottaa huomioon kaikki sarakkeen arvot ja kohtelee niitä tasapuolisesti.
• AVERAGEX: Tämä funktio laskee taulukon kullekin riville lasketun lausekkeen keskiarvon. Se mahdollistaa lisälaskelmien tai suodatuksen soveltamisen tietoihin ennen keskiarvon laskemista.

Kun ymmärrät eron näiden kahden funktion välillä, voit valita sopivimman funktion analyysitarpeisiisi.

Mikä on DAX?

DAX , joka tunnetaan myös nimellä Data Analysis Expressions, on erikoistunut kaavakieli, jota käytetään Power BI:ssä mukautettujen laskelmien luomiseen ja tietojen analysointiin. Sen avulla käyttäjät voivat luoda monimutkaisia ​​laskelmia ja lausekkeita parantaakseen tietomalleja ja poimiakseen merkityksellisempiä oivalluksia. Excel-kaavojen tapaan DAX on suunniteltu erityisesti Power BI:lle ja muille Microsoftin tietotyökaluille. DAX:n avulla käyttäjät voivat suorittaa laskelmia, luoda suhteita ja käsitellä tietoja eri tavoin. DAX:n perusteellinen ymmärtäminen on välttämätöntä Power BI:n kanssa työskenteleville henkilöille, koska se mahdollistaa edistyneet data-analyysi- ja raportointiominaisuudet.

Kuinka luoda mittaus DAX:n avulla?

Power BI:ssä mittojen luominen Data Analysis Expressions (DAX) -lausekkeiden avulla on tehokkaan data-analyysin tärkeä taito. Tässä osiossa keskustelemme DAX:n perusteista ja siitä, miten sitä käytetään mittausten luomiseen. Tutkimme myös tärkeimpiä eroja laskettujen sarakkeiden ja mittojen välillä sekä sitä, milloin kutakin kannattaa käyttää. Tämän osion loppuun mennessä sinulla on vankka käsitys siitä, miten Power BI:ssä luodaan mittauksia ja kuinka valita oikea lähestymistapa data-analyysitarpeihisi.

1. Syntaksin ymmärtäminen

Voit ymmärtää Power BI:n keskiarvojen laskemisen syntaksin seuraavasti:

1. Aloita valitsemalla taulukko tai sarake, joka sisältää tiedot, joista haluat laskea keskiarvon.
2. Käytä KESKIARVO-funktiota kirjoittamalla =KESKIARVO(sarake) uuteen laskettuun sarakkeeseen tai mittaan.
3. Jos tarvitset monimutkaisempia laskutoimituksia, käytä sen sijaan AVERAGEX-funktiota.
4. Muista, että syntaksi viittaa kielen tai ohjelmointityökalun rakenteeseen ja sääntöihin.

Syntaksin ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää keskiarvojen tarkan laskemisen kannalta Power BI:ssä ja tarkan data-analyysin varmistamiseksi.

Keskiarvojen käsite juontaa juurensa muinaisista sivilisaatioista, jolloin ihmiset käyttivät aritmeettisia keinoja ymmärtääkseen datamalleja. Nykyään Power BI:n kaltaisten työkalujen keskiarvotoimintojen syntaksin ymmärtäminen mahdollistaa tehokkaamman data-analyysin ja tietoisen päätöksenteon.

2. Laskettujen sarakkeiden vs. mittojen käyttäminen

Power BI:tä käytettäessä on ratkaisevan tärkeää ymmärtää laskettujen sarakkeiden ja mittojen välinen ero. Tässä on vaiheet kunkin menetelmän tehokkaaseen käyttöön:

1. Lasketut sarakkeet:
   • Luo uusi sarake taulukkoon.
   • Kirjoita kaava DAX-kielellä halutun arvon laskemiseksi olemassa olevien sarakkeiden perusteella.
   • Laskenta suoritetaan rivi riviltä, ​​ja tulos tallennetaan uuden sarakkeen jokaiselle riville.
   • Käytä laskettua saraketta visualisoinnissa ja laskelmissa.
2. Toimenpiteet:
   • Luo uusi mitta taulukkoon tai tiettyyn visualisointiin.
   • Kirjoita kaava DAX-kielellä halutun arvon laskemiseksi olemassa olevien sarakkeiden perusteella.
   • Laskenta suoritetaan dynaamisesti ottaen huomioon käytetyt suodattimet ja konteksti.
   • Käytä mittaa visualisoinnissa ja laskelmissa.

Kun ymmärrät eron laskettujen sarakkeiden ja mittojen välillä, voit valita sopivan menetelmän tietoanalyysitarpeihisi.

kuinka aakkosista sanassa

Mitkä ovat AVERAGE:n yleisiä käyttötapoja Power BI:ssä?

AVERAGE on yleisesti käytetty funktio Power BI:ssä, jonka avulla käyttäjät voivat laskea tietojoukon keskiarvon. Yksittäisen mittarin keskiarvon löytämisen lisäksi tällä toiminnolla on monia käytännön sovelluksia yritysanalytiikassa. Tässä osiossa tutkimme joitain yleisimmistä AVERAGE:n käyttötavoista Power BI:ssä, mukaan lukien keskimääräisen myynnin laskeminen, useiden mittareiden keskiarvon löytäminen ja eri ajanjaksojen keskiarvojen vertailu. Nämä tekniikat auttavat sinua saamaan arvokkaita oivalluksia tiedoistasi ja tekemään tietoon perustuvia liiketoimintapäätöksiä.

1. Keskimääräisen myynnin laskeminen

Voit laskea keskimääräisen myynnin Power BI:ssä seuraavasti:

1. Tuo myyntitietosi Power BI:hen.
2. Luo uusi mitta valitsemalla Uusi mitta -vaihtoehto Mallintaminen-välilehdellä.
3. Käytä kaavapalkin AVERAGE-funktiota ja määritä sarake, joka sisältää myyntitietosi.
4. Anna mittarillesi nimi, esimerkiksi keskimääräinen myynti.
5. Tallenna mitta ja lisää se visualisoihisi näyttääksesi keskimääräisen myynnin.

2. Useiden mittojen keskiarvon löytäminen

Useiden mittojen keskiarvon löytäminen Power BI:ssä voidaan saavuttaa seuraavasti:

1. Luo uusi mitta käyttämällä Data Analysis Expressions (DAX) -kaavakieltä.
2. Käytä CLCULATE-toimintoa laskeaksesi kaikkien keskiarvoistettaviksi haluttujen mittojen summan.
3. Jaa summa mittojen määrällä COUNT-funktiolla.
4. Muotoile mitta näyttääksesi keskiarvona.

Yritys saattaa esimerkiksi haluta analysoida keskimääräistä myyntiä, kuluja ja voittoa eri alueilla. Luomalla uuden mittarin, joka laskee näiden mittojen summan ja jakamalla sen luvulla, he pystyivät tunnistamaan trendejä ja malleja tietoisten liiketoimintapäätösten tekemiseksi.

3. Keskimääräisten arvojen vertaaminen eri ajanjaksoilla

Voit verrata Power BI:n eri ajanjaksojen keskiarvoja seuraavasti:

1. Luo mitta, joka laskee halutun mittarin, kuten myynnin tai tuoton, keskiarvon.
2. Hyödynnä Power BI:n aikaseurantatoimintoja, kuten PÄIVÄMÄÄRÄ tai SAMEPERIODLASTYEAR , laskea eri ajanjaksojen keskiarvot.
3. Näytä kunkin ajanjakson keskiarvot vierekkäin visualisoinnissa, kuten viivakaaviossa tai taulukossa.
4. Analysoi tiedot tunnistaaksesi mahdolliset trendit tai mallit keskiarvoissa ajan mittaan.

Pro-vinkki: Saat lisätietoa käyttämällä lisävisualisointeja, kuten viipaleita tai suodattimia, joiden avulla voit tarkastella tiettyjä ajanjaksoja tai vertailla eri ulottuvuuksien, kuten alueiden tai tuotteiden, keskiarvoja.

Mitä vinkkejä AVERAGE:n käyttämiseen Power BI:ssä on?

Kun käsittelet suuria tietojoukkoja Power BI:ssä, keskiarvojen laskeminen voi tarjota arvokkaita oivalluksia. On kuitenkin joitain tärkeitä vinkkejä, jotka tulee pitää mielessä käytettäessä AVERAGE-toimintoa. Tässä osiossa käsittelemme AVERAGE:n käytön vivahteita Power BI:ssä ja sitä, kuinka suodattimet voivat vaikuttaa tuloksiisi. Tutkimme myös AVERAGEX-funktiota, joka mahdollistaa monimutkaisemmat laskelmat ja voi parantaa analyysiäsi. Sukellaan näihin vinkkeihin, joiden avulla voit optimoida AVERAGE:n käytön Power BI:ssä.

1. Suodatinten vaikutuksen keskiarvoihin ymmärtäminen

Suodattimien vaikutuksen ymmärtäminen Power BI:n keskiarvoihin on välttämätöntä tarkan data-analyysin kannalta. Voit saavuttaa tämän seuraavasti:

1. Käytä suodattimia: Tarkenna tietojoukkoasi suodattimilla tiettyjen kriteerien perusteella.
2. Laske keskiarvo: Kun suodattimet on otettu käyttöön, laske keskiarvo Power BI:n AVERAGE-funktiolla.
3. Tarkkaile suodatettuja tuloksia: Vertaa keskiarvoja ennen suodattimien käyttöä ja sen jälkeen nähdäksesi, kuinka ne vaikuttavat lopputulokseen.
4. Analysoi datan osajoukkoja: Käytä suodatettuja keskiarvoja datasi eri osajoukkojen arvioimiseen ja mahdollisten kuvioiden tai trendien tunnistamiseen.
5. Tee perusteltuja päätöksiä: Kun ymmärrät selvästi, miten suodattimet vaikuttavat keskiarvoihin, voit tehdä tarkempia ja oivaltavampia liiketoimintapäätöksiä tietojesi perusteella.

2. AVERAGEXin käyttäminen monimutkaisempiin laskelmiin

Voit suorittaa monimutkaisempia laskelmia käyttämällä AVERAGEXia Power BI:ssä seuraavasti:

1. Luo taulukko- tai matriisivisuaalisuus Power BI:ssä.
2. Lisää sarake, jonka keskiarvon haluat laskea.
3. Siirry Kentät-ruutuun ja valitse taulukko, joka sisältää sarakkeen.
4. Valitse sarake, jolle lasketaan keskiarvo, ja vedä se Arvot-kenttään.
5. Napsauta Mittaustyökalut-välilehteä ja valitse Uusi mitta.
6. Anna suurelle nimi ja käytä AVERAGEX-funktiota laskennan määrittämiseen.
7. Määritä taulukko, jonka keskiarvon haluat laskea, ja kullekin riville laskettava lauseke.
8. Luo mitta ja käytä sitä visualisoinneissa napsauttamalla OK.

Tositarina: Dataanalyytikko käytti AVERAGEXia laskeakseen vähittäismyyntiyrityksen keskimääräiset tulot asiakasta kohti. Ottamalla huomioon erilaisia ​​tekijöitä, kuten tuotekategorian ja asiakassegmentin, he saivat arvokkaita näkemyksiä liiketoimintansa kannattavimmista alueista. Tämän ansiosta he pystyivät tekemään dataan perustuvia päätöksiä ja optimoimaan markkinointistrategioitaan, mikä lisäsi myyntiä ja asiakastyytyväisyyttä.