不同粒度的 DAX 平均值

Question

好的，高度简化了 table 三列，订单号、产品号和数量...

Order | Product | Qty
1     | A       | 10
1     | B       | 20
2     | C       | 30

我想计算平均数量，所以..这是在 "default grain":

平均数量 = 60/3 = 20

很简单，但是我还想删除产品：

Order | Qty
1     | 30
2     | 30

现在 Qty 应该重新聚合 [就像使用 sum()] 一样，现在我希望 AvgQty return 这些 new[=34= 的平均值] 行...

平均数量 = 60/2 = 30

如果尝试像这样明确地按顺序分组来做到这一点：

measure := IF ( ISFILTERED ( 'Table'[Product] ), AVERAGEX ( SUMMARIZE ( 'Table', 'Table'[Order], 'Table'[Product], "SumQty", SUM ( 'Table'[Qty] ) ), [SumQty] ), AVERAGEX ( SUMMARIZE ( 'Table', 'Table'[Order], "SumQty", SUM ( 'Table'[Qty] ) ), [SumQty] ) )

由于技术上未按产品过滤该列的总计，它不太有效，因此它继续显示不正确的总计...

我不确定如何覆盖它..？

我的实际计算不只是一个简单的平均值，但我面临的主要问题是确保我能获得新谷物的 'recalculation' 数量。如果我能做到这一点，我可以解决我自己的问题.. 解决方案很可能也是将 table 加载到模型中的 grain 订单！！！ ;)

Answer 1

前几天也在想，恐怕没有办法解决，原因如下：

DAX 中没有函数可以 return 整个 table 被计算为您的行
没有函数可以告诉您那里汇总了什么
对于单行，您可以找出使用复杂的级联 ISFILTERED 函数过滤的内容，但这既不可行也不可靠
最大的问题：当您处于总计或小计级别时，无法找出明细行使用的是什么 none 现有函数，如 ISFILTERED、HASONEVALUE、等会起作用

所以对于 DAX，我认为目前无法解决这个问题

如果您使用 MDX 来查询您的模型（例如 Pivot Table），您可以创建一个 MDX 度量，它使用 AXIS()-函数 return 所使用的集合在 rows/columns 上并且它在 COUNT() 函数中

不同粒度的 DAX 平均值

DAX Average at different grain

dax

ssas-tabular