В следующих нескольких разделах рассматриваются примеры использования файла ChlOWeatherMashup.xlsx, в котором находятся сведения о продажах по дням и набор данных о точках продажи. Компания продает продукты в супермаркете и в аэропорту. Две торговые точки находятся менее чем в 10 милях друг от друга, но при этом демонстрируют различные тенденции продаж.

С помощью веб-запроса и макроса загружаются сведения о погоде на каждый день в течение трех лет. Рассматриваются примеры мер DAX, которые представляют собой совокупность метеопрогнозов и данных о продажах. Подобная совокупность позволяет определить связь между погодой и объемом продаж.

В процессе создания рабочей книги используется язык формул DAX для создания следующих вычисляемых столбцов.

• WeekdayName, использующий формулу =FORMAT(Sales[Date],»dddd») для преобразования даты в день недели.

Многие пользователи выражают свое недовольство, когда узнают, что сводные таблицы PowerPivot не поддерживают пользовательские списки, отображающие дни недели, и им приходится создавать вычисляемый столбец WeekdayID.

• В вычисляемом столбце WeekdaylD используется функция =WEEKDAY(Sales[Date],2). Аргумент 2 имеет то же значение, что и соответствующий аргумент в функции Excel. В частности, он нумерует дни недели таким образом, что понедельнику присваивается значение 1, вторнику — 2 и т.д. Воскресенье получает значение 7. Состоящая из 7 строк таблица Weekday устанавливает соответствие между днями недели (с понедельника по воскресенье включительно) и числами (с 1 до 7 включительно). В результате имена дней недели отображаются корректно.
• В вычисляемом столбце LocationDays находится формула CONCATENATE (Sales[Location],Sales[Date]). Эта формула используется в дальнейшем при вычислении различных номеров для дней, в течение которых выполняются продажи.

Затем вычисляется уровень продаж в зависимости от численности персонала торговых точек. Две имеющиеся торговые точки обеспечивают различные уровни продаж по дням недели. В торговой точке, находящейся в аэропорту, обычно работает один продавец, но в дни наибольшего трафика (пятница, воскресенье и понедельник) количество продавцов увеличивается до двух. В торговой точке, находящейся в торговом центре, дополнительный персонал появляется по пятницам и субботам. Для вычисления численности персонала в заданный день недели нужно выполнить конкатенацию значений, находящихся в полях Location (Местоположение) и Weekday (День недели).

В вычисляемом столбце LocationWeek применяется следующая формула: =Concatenate(Sales[Location],Sales[WeekdayName]). Обратите внимание на то, что все перечисленные выше вычисляемые столбцы могут ссылаться на другие вычисляемые столбцы. Этот вычисляемый столбец с помощью установленной связи ссылается на таблицу, в которой представлены сведения о персонале.

Многие пользователи думают, что поскольку PowerPivot «понимает» связи, установленные между таблицами, которые содержат сведения об объемах продаж и персонале, можно создать такую формулу, как =Sales[Net Sales]/Staffing [Staff Level] (рис. 10.25). Но, к сожалению, при выполнении этой формулы появляется сообщение об ошибке.

Причина появления этой ошибки заключается в том, что при выполнении вычислений предпринимается попытка деления значения 2202 в столбце Net Sales на значения в столбце Staff Level, находящемся в таблице Staffing. Для устранения этой проблемы используется функция Related)). Перепишите формулу в виде =Sales[Net Sales]/Related(Staffing[StaffLevel]). Функция Related () сообщает DAX о том, что нужно делить 2202 не на все 14 значений в столбце Staff Level из таблицы Staffing, а лишь на одно значение, которое связано со значением AirportSunday.

На рис. 10.26 показан результат применения этой формулы. При просмотре первой строки приходим к выводу о том, что в торговой точке, расположенной в аэропорту, работают два человека. Поэтому объем продаж по отношению к одному человеку составляет половину от значения 2202, т.е. 1101. По вторникам (Tuesday) в магазине работает один человек, поэтому значение в столбце SalesPerPerson совпадает со значением в столбце Net Sales.

С помощью вычисляемых столбцов и связей можно создавать интересные примеры сводных таблиц.

На рис. 10.27 показаны результаты анализа продаж по дням недели в двух торговых точках. Обратите внимание, что пик продаж в торговом центре имеет место по субботам, а в аэропорту — в воскресенье, когда многие отправляются в командировки и закупают все, что нужно для будущей рабочей недели. Обратите внимание на процентные соотношения в строках (рис. 10.27). Анализируя эти соотношения, можно сделать вывод о том, что величины продаж по понедельникам и пятницам практически идентичны.

Продолжая выполнение анализа данных, получим результаты, которые близки к ожидаемым. На рис. 10.28 демонстрируется зависимость объема продаж от того, шел ли дождь и насколько сильным он был. Если ваши торговые точки расположены во Флориде, где дождей практически не бывает, вряд ли подобный анализ будет полезным на практике.

Если нужно вычислять уровень продаж для каждой торговой точки ежедневно, создайте новые меры с помощью DAX.