Kako izračunati prosjek u Power BI-ju

Mučite li se s izračunavanjem prosjeka u Power BI-ju? Ne tražite dalje! Ovaj će vas članak voditi kroz postupak korak po korak, s jasnim objašnjenjima i korisnim savjetima. Savladavanjem ove vještine, moći ćete analizirati podatke i s lakoćom donositi informirane odluke. Jeste li spremni podići razinu svoje Power BI igre? Nastavi čitati!

Što je Power BI?

Power BI je alat za poslovnu inteligenciju koji je razvio Microsoft koji nudi širok raspon značajki i mogućnosti za analizu i vizualizaciju podataka iz različitih izvora. Poznat je po jednostavnosti korištenja, skalabilnosti i integraciji s drugim Microsoftovim proizvodima, što ga čini popularnim izborom u svim industrijama.

Uz Power BI, korisnici mogu stvarati izvješća, nadzorne ploče i vizualizacije podataka kako bi stekli uvide i donosili odluke temeljene na podacima. Njegove napredne značajke uključuju:

• modeliranje podataka
• transformacija
• povezanost
• analitika

Kako izračunati prosjek u Power BI-ju?

U ovom odjeljku raspravljat ćemo o različitim načinima izračunavanja prosjeka u Power BI-ju. Bez obzira jeste li tek počeli upotrebljavati Power BI ili želite proširiti svoje znanje, razumijevanje izračunavanja prosjeka ključna je vještina. Pokrit ćemo tri metode: korištenje funkcije AVERAGE, korištenje funkcije AVERAGEX i stvaranje mjere pomoću DAX-a. Do kraja ovog odjeljka temeljito ćete razumjeti kako izračunati prosjek u Power BI-ju i koja je metoda najprikladnija za vaše potrebe.

1. Korištenje funkcije AVERAGE

Da biste izračunali prosjek u Power BI-ju pomoću funkcije AVERAGE:

1. Otvorite Power BI i učitajte svoje podatke u radni prostor.
2. Izradite novi vizual ili odaberite postojeći.
3. Odaberite polje ili stupac za koji želite pronaći prosjek.
4. Dodajte polje u područje vrijednosti vizuale.
5. U oknu Vizualizacije kliknite na ikonu … (Više mogućnosti) pokraj polja.
6. Na padajućem izborniku odaberite Prosjek u odjeljku Sažeti vrijednosti po.
7. Vizualni prikaz će sada prikazati prosječnu vrijednost za odabrano polje.

2. Korištenje funkcije AVERAGEX

The AVERAGEX funkcija u Power BI-ju omogućuje korisnicima izračunavanje prosjeka izraza za svaki red u tablici. Evo koraka za korištenje funkcije AVERAGEX:

1. Stvorite tablicu ili upotrijebite postojeću tablicu u Power BI-ju.
2. Odredite izraz za koji želite izračunati prosjek.
3. Napišite funkciju AVERAGEX u traku formule, navodeći naziv tablice i izraz za procjenu za svaki redak.
4. Pritisnite Enter za izračun prosječne vrijednosti.

John, voditelj prodaje, upotrijebio je funkciju AVERAGEX u Power BI-ju za određivanje prosječne mjesečne prodaje za svakog prodavača. Ovaj vrijedan alat omogućio mu je da identificira najbolje prodavače i područja za poboljšanje. Uz ovaj vrijedan uvid, John je uspio razviti ciljane programe obuke i povećati ukupnu prodajnu izvedbu.

3. Stvaranje mjere pomoću DAX-a

Da biste stvorili mjeru pomoću DAX-a u Power BI-ju, slijedite ove korake:

kombinirati 2 word dokumenta

1. Otvorite Power BI izvješće i idite na karticu Modeliranje.
2. Kliknite Nova mjera u grupi Izračuni.
3. U traku formule unesite DAX izraz za svoju mjeru. Na primjer, za izračun prosječne prodaje upotrijebite PROSJEČAN funkcija.
4. Unesite naziv svoje mjere u polje Naziv.
5. Kliknite Provjeri za potvrdu formule i spremanje mjere.

Činjenica: Stvaranje mjere pomoću DAX-a u Power BI-ju omogućuje vam izvođenje složenih izračuna i učinkovitu analizu podataka.

Koja je razlika između funkcija AVERAGE i AVERAGEX?

Kada radite s prosječnim izračunima u Power BI-ju, važno je razumjeti razliku između funkcija AVERAGE i AVERAGEX.

• PROSJEK: Ova funkcija izračunava prosjek stupca ili skupa vrijednosti. Uzima u obzir sve vrijednosti u stupcu, tretirajući ih jednako.
• PROSJEK: Ova funkcija izračunava prosjek izraza procijenjenog za svaki red u tablici. Omogućuje dodatne izračune ili filtriranje koji se primjenjuju na podatke prije nego što se izračuna prosjek.

Razumijevanjem razlike između ove dvije funkcije, možete odabrati najprikladniju za svoje specifične potrebe analize.

Što je DAX?

DAX , također poznat kao Data Analysis Expressions, specijalizirani je jezik formula koji se koristi u Power BI-u za generiranje prilagođenih izračuna i analizu podataka. Korisnicima omogućuje stvaranje složenih izračuna i izraza za poboljšanje modela podataka i izvlačenje smislenijih uvida. Slično Excel formulama, DAX je posebno dizajniran za Power BI i druge Microsoftove podatkovne alate. Pomoću DAX-a korisnici mogu izvoditi izračune, uspostavljati odnose i manipulirati podacima na razne načine. Temeljito razumijevanje DAX-a ključno je za pojedince koji rade s Power BI-jem jer omogućuje naprednu analizu podataka i mogućnosti izvješćivanja.

Kako stvoriti mjeru pomoću DAX-a?

U Power BI-ju, stvaranje mjera pomoću izraza za analizu podataka (DAX) ključna je vještina za učinkovitu analizu podataka. U ovom odjeljku raspravljat ćemo o osnovama DAX-a i kako ga koristiti za stvaranje mjera. Također ćemo istražiti ključne razlike između izračunatih stupaca i mjera te kada koristiti svaku od njih. Do kraja ovog odjeljka imat ćete solidno razumijevanje kako stvoriti mjere u Power BI-ju i kako odabrati pravi pristup za svoje potrebe analize podataka.

1. Razumijevanje sintakse

Da biste razumjeli sintaksu izračunavanja prosjeka u Power BI-ju, slijedite ove korake:

1. Započnite odabirom tablice ili stupca koji sadrži podatke za koje želite izračunati prosjek.
2. Koristite funkciju AVERAGE unosom =AVERAGE(stupac) u novi izračunati stupac ili mjeru.
3. Ako trebate složenije izračune, umjesto toga upotrijebite funkciju AVERAGEX.
4. Zapamtite da se sintaksa odnosi na strukturu i pravila jezika ili programskog alata.

Razumijevanje sintakse ključno je za točan izračun prosjeka u Power BI-ju i osiguravanje precizne analize podataka.

Koncept prosjeka potječe iz drevnih civilizacija, gdje su ljudi koristili aritmetička sredstva za razumijevanje obrazaca podataka. Danas razumijevanje sintakse funkcija izračunavanja prosjeka u alatima kao što je Power BI omogućuje učinkovitiju analizu podataka i informirano donošenje odluka.

2. Korištenje izračunatih stupaca u odnosu na mjere

Kada koristite Power BI, ključno je razumjeti razliku između izračunatih stupaca i mjera. Evo koraka za učinkovito korištenje svake metode:

1. Izračunati stupci:
   • Napravite novi stupac u tablici.
   • Napišite formulu koristeći DAX jezik za izračunavanje željene vrijednosti na temelju postojećih stupaca.
   • Izračun se izvodi red po red, a rezultat se pohranjuje u svaki red novog stupca.
   • Upotrijebite izračunati stupac u vizualnim prikazima i izračunima.
2. Mjere:
   • Stvorite novu mjeru u tablici ili u određenom vizualu.
   • Napišite formulu koristeći DAX jezik za izračunavanje željene vrijednosti na temelju postojećih stupaca.
   • Izračun se izvodi dinamički, uzimajući u obzir primijenjene filtre i kontekst.
   • Koristite mjeru u slikama i izračunima.

Razumijevanjem razlike između izračunatih stupaca i mjera možete odabrati odgovarajuću metodu za svoje specifične potrebe analize podataka.

kako autentificirati Microsoftove usluge

Koje su neke uobičajene upotrebe AVERAGE u Power BI-ju?

AVERAGE je često korištena funkcija u Power BI-ju koja korisnicima omogućuje izračunavanje prosječne vrijednosti skupa podataka. Osim pronalaženja prosjeka jedne mjere, ova funkcija ima mnoge praktične primjene u poslovnoj analitici. U ovom ćemo odjeljku istražiti neke od najčešćih upotreba AVERAGE u Power BI-ju, uključujući kako izračunati prosječnu prodaju, kako pronaći prosjek više mjera i kako usporediti prosječne vrijednosti u različitim vremenskim razdobljima. Ove tehnike pomoći će vam da dobijete vrijedne uvide iz svojih podataka i donesete informirane poslovne odluke.

1. Izračunavanje prosječne prodaje

Da biste izračunali prosječnu prodaju u Power BI-ju, slijedite ove korake:

1. Uvezite podatke o prodaji u Power BI.
2. Stvorite novu mjeru odabirom opcije Nova mjera na kartici Modeliranje.
3. Upotrijebite funkciju AVERAGE u traci formule i odredite stupac koji sadrži vaše podatke o prodaji.
4. Dajte svojoj mjeri naziv, kao što je prosječna prodaja.
5. Spremite mjeru i dodajte je svojim vizualizacijama za prikaz prosječne prodaje.

2. Određivanje prosjeka višestrukih mjera

Pronalaženje prosjeka više mjera u Power BI-ju može se postići slijedeći ove korake:

1. Stvorite novu mjeru pomoću jezika formule izraza analize podataka (DAX).
2. Upotrijebite funkciju CALCULATE za izračun zbroja svih željenih mjera za prosjek.
3. Podijelite zbroj s brojem mjera pomoću funkcije COUNT.
4. Oblikujte mjeru za prikaz kao prosjek.

Na primjer, tvrtka može htjeti analizirati prosječnu prodaju, troškove i dobit u različitim regijama. Stvaranjem nove mjere koja izračunava zbroj tih mjera i dijeli ga s brojem, uspjeli su identificirati trendove i obrasce za donošenje informiranih poslovnih odluka.

3. Usporedba prosječnih vrijednosti kroz vremenska razdoblja

Da biste usporedili prosječne vrijednosti u različitim vremenskim razdobljima u Power BI-ju, jednostavno slijedite ove korake:

1. Napravite mjeru koja izračunava prosječnu vrijednost za željenu metriku, kao što je prodaja ili prihod.
2. Iskoristite funkcije vremenske inteligencije dostupne u Power BI-u, kao što su DATEADD ili ISTO RAZDOBLJE PROŠLA GODINA , za izračun prosječnih vrijednosti za različita vremenska razdoblja.
3. Prikažite prosječne vrijednosti za svako vremensko razdoblje jednu pored druge u vizualnom obliku, kao što je linijski grafikon ili tablica.
4. Analizirajte podatke kako biste identificirali sve trendove ili obrasce u prosječnim vrijednostima tijekom vremena.

Stručni savjet: Za daljnje uvide upotrijebite dodatne vizualizacije kao što su rezači ili filtri za detaljnu analizu određenih vremenskih razdoblja ili usporedbu prosječnih vrijednosti u različitim dimenzijama, kao što su regije ili proizvodi.

Koji su neki savjeti za korištenje AVERAGE u Power BI?

Kada radite s velikim skupovima podataka u Power BI-ju, izračun prosjeka može pružiti vrijedne uvide. Međutim, postoje neki važni savjeti koje morate imati na umu kada koristite funkciju AVERAGE. U ovom odjeljku raspravljat ćemo o nijansama upotrebe AVERAGE u Power BI-ju i o tome kako filtri mogu utjecati na vaše rezultate. Također ćemo istražiti funkciju AVERAGEX, koja omogućuje složenije izračune i može poboljšati vašu analizu. Zaronimo u ove savjete kako biste optimizirali svoju upotrebu AVERAGE-a u Power BI-ju.

1. Razumijevanje kako filtri utječu na prosjeke

Razumijevanje utjecaja filtara na prosjeke u Power BI-ju ključno je za preciznu analizu podataka. Da biste to postigli, slijedite ove korake:

1. Primijeni filtre: Koristite filtre za pročišćavanje skupa podataka na temelju određenih kriterija.
2. Izračunajte prosjek: nakon primjene filtara upotrijebite funkciju AVERAGE u Power BI-ju za izračun prosjeka.
3. Promatrajte filtrirane rezultate: Usporedite prosječne vrijednosti prije i nakon primjene filtara kako biste vidjeli kako utječu na konačni rezultat.
4. Analizirajte podskupove podataka: upotrijebite filtrirane prosjeke za procjenu različitih podskupova svojih podataka i identificirajte sve obrasce ili trendove.
5. Donosite informirane odluke: s jasnim razumijevanjem načina na koji filtri utječu na prosjeke, možete donositi preciznije i pronicljivije poslovne odluke na temelju svojih podataka.

2. Korištenje AVERAGEX-a za složenije izračune

Da biste izvršili složenije izračune koristeći AVERAGEX u Power BI-ju, slijedite ove korake:

1. Stvorite tablicu ili matrični vizual u Power BI-ju.
2. Dodajte stupac za koji želite izračunati prosjek.
3. Idite na okno Polja i odaberite tablicu koja sadrži stupac.
4. Odaberite stupac za koji treba izračunati prosjek i povucite ga u polje Vrijednosti.
5. Pritisnite karticu Alati za mjerenje i odaberite Nova mjera.
6. Unesite naziv mjere i pomoću funkcije AVERAGEX definirajte izračun.
7. Odredite tablicu za koju želite izračunati prosjek i izraz koji će se izračunati za svaki redak.
8. Kliknite U redu da biste stvorili mjeru i upotrijebili je u svojim vizualizacijama.

Istinita priča: Analitičar podataka koristio je AVERAGEX za izračunavanje prosječnog prihoda po kupcu za maloprodajnu tvrtku. Uzimajući u obzir različite čimbenike kao što su kategorija proizvoda i segment kupaca, uspjeli su steći dragocjene uvide u najprofitabilnija područja svog poslovanja. To im je omogućilo da donose odluke temeljene na podacima i optimiziraju svoje marketinške strategije, što je rezultiralo povećanom prodajom i zadovoljstvom kupaca.