Power BI: Calculated Columns vs Calculated Measures

Español [automático] Hola y bienvenidos al curso sobre Power BI, en el tutorial de hoy vamos a agregar algunos caracteres a nuestro mapa. Vamos a cambiar el tamaño de estos círculos y agregaremos un poco de color y, además de todo eso, también aprenderemos una nueva característica en Power BI que se calcula medidas y cómo es diferente calcular columnas Está bien, así que comencemos. En primer lugar, agregaremos tamaños a nuestros círculos para poder diferenciarlos por tamaños. Y según el tamaño, vamos a seleccionar las ventas para la geografía asociada. Entonces, avancemos y arrastremos las ventas o abramos primero el campo aquí y arrastremos las ventas al tamaño de inmediato. El tamaño de los círculos ha cambiado. Ahora, lo que queremos para el color de los círculos es el margen de beneficio en la región asociada. Sin embargo, no tenemos los márgenes de beneficio aquí en nuestro conjunto de datos. Y eso es bastante justo porque nuestro conjunto de datos está en el ID del pedido o en el nivel del artículo. En este caso, en el caso de esta tabla, está en el nivel del elemento y desde la tienda hasta esta tabla, todo está en el nivel del elemento. Ahora, ¿cómo podríamos calcular el margen de beneficio a nivel de la región si nuestro conjunto de datos está a nivel de elemento? Y aquí es donde las medidas calculadas serán útiles y nos ayudarán. Entonces, aprendamos sobre las medidas calculadas. Preparé algunas diapositivas. Vamos a revisarlos. Muy bien: columnas calculadas versus medidas. Hemos discutido las columnas calculadas. Esto nos ayudará a comprender cómo las medidas calculadas son diferentes. Así que imaginemos que tenemos nuestro conjunto de datos y a la izquierda tenemos todas estas reglas, por lo que cada bloque azul aquí o un rectángulo representa una fila. Ahora, lo que sucede cuando agregamos nuestros datos es que ciertas filas se combinan juntas, por ejemplo, en nuestro caso, podrían estar en la misma región. Entonces, algunos de ellos podrían estar en el Reino Unido, algunos podrían estar en Alemania, algunos podrían estar en Francia y se agruparán. Entonces lo agregan. Y, por ejemplo, en el caso de las ventas que acabamos de poner en nuestro mapa, se resumieron todas las reglas relacionadas con nosotros y la región, y luego se sumaron a otra región a su alrededor y así sucesivamente. Y luego se muestran en el mapa. Entonces, como pueden ver aquí, los rojos serían la U. K. los verdes Alemania los naranjas Francia. Y ese es solo un ejemplo hipotético. Por supuesto, el número de filas no tiene que ser tres por geografía, puede ser diferente, puede variar, etc., pero este es el concepto principal de que tenemos datos a nivel de fila. Luego tenemos datos que se agregan al nivel de granularidad de nuestra visualización. Y finalmente los datos se muestran en nuestra visualización. Ahora, ¿qué son las columnas calculadas que hemos discutido anteriormente en este curso? Bueno, imaginemos que tenemos algunos datos en estas filas rojas. Entonces digamos 10 20 50 100 400 150 Y los números de la izquierda son la ganancia por las ventas de cada artículo. Entonces, $ 10 de ganancias y $ 100 de ventas, de modo que el número de la derecha es ventas y luego $ 20 de ganancias de $ 400 en ventas, por lo que básicamente el artículo se vendió a $ 400 pero la ganancia es de solo $ 20 porque hubo un cierto gasto asociado con la compra del artículo en el primer lugar. Este envío de artículos con ellos comercializa artículos y cosas por el estilo, por lo que hay una ganancia y hay ventas, ahora la agregación en este caso lo que hace es sumar las ganancias y las ventas, así que tenemos algunas ganancias que es 80 suma más 20 más 50. Y la suma de ventas que es 650100 más 400 más 150 mantiene 650. Y lo que visualizamos como el tamaño de la burbuja en nuestro mapa fue la suma de las ventas, que es bastante sencilla. Hasta este punto, todo es bastante sencillo y muy intuitivo. Pero a continuación, lo que queremos hacer es decir que queremos crear columnas calculadas. Algo de lo que hemos hablado antes y este es un procedimiento muy simple. Básicamente calculamos algo una columna basada en nuestras columnas existentes y lo agregamos a nuestros datos. Y aquí hay una columna calculada que representa un beneficio dividido por las ventas para cada fila individual que equivale a los márgenes de beneficio en el primer caso para el primer artículo vendido. El margen de beneficio es del 10 por ciento o 0. 1 o del segundo en 0. 05. El tercero es que dos punto treinta y tres. Y eso también es justo, es un procedimiento bastante sencillo, justo el correcto para llamar. por otro y agregue esta columna sintética en un conjunto de datos. Maravilloso. Pero ahora, ¿qué sucederá con esta columna adicional cuando se agregue todo este conjunto de datos? Bueno, ahora vamos a tener una nueva agregación que es la suma de la llamada calculada o hipotéticamente va a estar allí, pero podemos, si queremos, podemos agregar eso a nuestra visualización y podemos sumar esta columna tal como lo hacemos. Lo hicimos con ganancias o como hicimos con las ventas Pero la cuestión con el margen de beneficio es que no tiene sentido sumar el margen de beneficio para cada artículo individual. Correcto. Entonces, si tuviera más artículos, podría obtener fácilmente un margen de beneficio de más del 100 por ciento y eso no tiene ningún sentido y, por lo tanto, sumar el margen de beneficio no será útil. Entonces, en ese caso, ¿cuál es el margen de beneficio para toda una región? El parámetro que estamos buscando es el parámetro que queremos agregar a nuestra visualización. Pero eliminemos estas columnas calculadas y el margen de beneficio para toda la región es que es bastante intuitivo que el margen de beneficio total para toda la región es En realidad, la división de estos dos números es 80 dividido por 650. Entonces, la ganancia obtenida en toda la región dividida por las ventas realizadas en toda la región. Entonces 80 dividido por 650 nos da un sentido superior o 0. 12 a y ese es el número que estábamos fuera. Entonces, ¿cómo llegamos a eso? Bueno, este es nuestro margen de beneficio. Y en Power BI Este cálculo se denomina en realidad una medida calculada. Entonces tomamos dos columnas y las dividimos una por la otra, pero a la agregación. Entonces, esta es la principal diferencia entre el cálculo de culms y las medidas de la calculadora. Las columnas de cálculo se calculan antes de la agregación, por lo tanto, a nivel de rollo, mientras que las medidas calculadas se calculan a partir de la agregación. Y también como consecuencia de las columnas de cálculo una vez que las haya calculado, se almacenan dentro de su conjunto de datos. Se almacenan dentro de su justo al lado de las filas que obtuvo originalmente, mientras que las medidas calculadas. Se calculan cada vez que recrea su visualización o recalcula su visualización. Por lo tanto, en realidad no están almacenados en su conjunto de datos. Son algo dinámico que se calcula sobre la marcha cuando es necesario. Esa es la principal diferencia y, con suerte, esta explicación lo hizo un poco más fácil de entender, ahora es un poco más claro. Y ahora volvamos a la visualización y realicemos una medida calculada y la agreguemos a nuestro gráfico. Así que aquí estamos. Y ahora sigamos y creemos una medida calculada, así que básicamente haga clic derecho de todos modos aquí y seleccione una nueva medida y aquí aparecerá la medida allí, así que escriba margen de beneficio igual a la primera agregación realizada en la primera columna que nos interesa en el que se encuentra el lucro. Por lo tanto, asegúrese de que el conjunto de datos aparezca con una agregación tan cercana dividida por la agregación. de la segunda columna que nos interesa, que son las ventas. Nuevamente, asegúrese de que el conjunto de datos aparezca y cierre la agregación y haga clic en Intro. Ahí vamos ahora tenemos un margen de beneficio aquí. Y como puede ver, el icono es un poco diferente al que teníamos cuando creamos columnas calculadas. Muy bien, así que ahora vamos a tomar un margen de beneficio y lo vamos a arrastrar a la saturación de color y ahora vamos a ajustar los colores a los colores de datos y aquí se leerán los mínimos. Maxim va a ser eso seleccione No lo sé. quizás un azul sobre azul azul que es un poco demasiado neón. Creo que algo así, así que ahí vamos. Tenemos rojo y azul. Y la belleza de este cálculo es que es dinámico y, por lo tanto, a medida que profundizamos en la visualización como aprendimos anteriormente, este cálculo se actualizará al nivel correcto de granularidad. Así que mira esto, nos vamos a mover, volvamos aquí, así que nos vamos a mover, estamos a nivel de país en este momento. Vamos a pasar al nivel estatal. Entonces, a medida que amplíe el siguiente nivel, verá que se está volviendo a calcular y ahora se calcula nuestro margen de beneficio, el nivel estatal incluso puede ir más abajo. Ir al nivel de la ciudad. Sí, es muy desordenado. Pero a medida que se acerque, habrá más espacio y podrá ver aquí los márgenes de beneficio de las ciudades y también podrá ver las ventas, que están representadas por el tamaño de la burbuja. Entonces, probablemente volvamos al nivel estatal que debería ser suficiente para nosotros. Y eso es todo. Así es como funcionan las medidas calculadas en Power BI. Y así es como son diferentes para calcular la columna. Por lo tanto, lo más importante para recordar es que las columnas calculadas se calculan a nivel de fila y en realidad se almacenan en el conjunto de datos. Las medidas calculadas se calculan después de que se ha realizado la agregación. Y, como consecuencia, no se almacenan en el conjunto de datos, sino que se calculan sobre la marcha cada vez que se actualiza la visualización. Espero el tutorial de hoy y no puedo esperar para ver el próximo. Hasta entonces feliz analizando.