Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как с помощью DAX создать меру для суммирования столбца из самых последних записей, чтобы я мог отображать итоги по дате?

Хочу взять вот такой стол:

ID CID Term Date FTE
1 1 21SP 12/21/2020 1
1 2 21SP 12/21/2020 1
1 1 21SP 12/23/2020 0
1 2 21SP 12/23/2020 0
1 3 21SP 12/23/2020 1
1 4 21SP 01/01/2021 1
2 1 21SP 12/25/2020 1
2 2 21SP 12/25/2020 1
2 1 21SP 01/02/2021 0
3 1 21SP 01/02/2021 1

и превратите ее в визуализированную таблицу (и соответствующий график) следующим образом:

Term Date FTE
21SP 12/21/2020 2
21SP 12/22/2020 2
21SP 12/23/2020 1
21SP 12/24/2020 1
21SP 12/25/2020 3
21SP 12/26/2020 3
21SP 12/27/2020 3
21SP 12/28/2020 3
21SP 12/29/2020 3
21SP 12/30/2020 3
21SP 12/31/2020 3
21SP 01/01/2021 4
21SP 01/02/2021 4

и так далее...

Каждая строка в визуализации представляет собой сумму столбца FTE для самой последней записи до этой даты по идентификатору, CID и сроку. Так, например, 01.01.2021 визуализация складывает следующие записи:

ID CID Term Date FTE
1 1 21SP 12/23/2020 0
1 2 21SP 12/23/2020 0
1 3 21SP 12/23/2020 1
1 4 21SP 01/01/2021 1
2 1 21SP 12/25/2020 1
2 2 21SP 12/25/2020 1

У меня также есть таблица дат, в которой есть все даты между начальной и конечной датами этой таблицы.

Я сбит с толку. Я почти уверен, что мне нужно создать меру, которая начиналась бы так:

FTE by Date = 
VAR CurrentDate = SELECTEDVALUE( Dates[Date] )
...
RETURN
   ???

Это все, что я могу собрать на данный момент. Боюсь, что мои знания DAX и близко не достигают этого уровня. Любая помощь будет очень признательна. Я уверен, что о чем-то подобном уже спрашивали раньше, так что укажите мне правильное направление, и я прочитаю еще.

Спасибо.

Изменить (2021-03-09): добавлено описание логики для комментария @mkRabbani.

09.03.2021

  • Вы не объясняете логику преобразованных данных. 09.03.2021

Ответы:


1

Давайте сначала определим меру, которая будет возвращать самую последнюю дату для конкретной комбинации ID, CID, Term.

MostRecent =
VAR CurrentDate = SELECTEDVALUE ( 'Date'[Date] )
RETURN
    CALCULATE (
        MAX ( Table1[Date] ),
        ALLEXCEPT ( Table1, Table1[ID], Table1[CID], Table1[Term] ),
        Table1[Date] <= CurrentDate
    )

Используя эту меру, написать FTE by Date меру становится намного проще:

FTE by Date = 
SUMX (
    FILTER ( ALLEXCEPT ( Table1, Table1[Term] ), Table1[Date] = [MostRecent] ),
    Table1[FTE]
)

введите описание изображения здесь

09.03.2021
  • К сожалению, это не совокупная сумма. Предыдущие значения группы игнорируются. 10.03.2021
  • Я переписал свой ответ. Посмотри еще раз. 10.03.2021
  • Это прекрасно работает! Спасибо. Я был так близко, но никак не мог осмыслить это. 10.03.2021
  • Это действительно заставило меня задуматься. Результат выглядит обманчиво простым. 10.03.2021
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..