Calcular quantidade de itens que tiveram aumento no período

[Karollyne Layane]

Oi, pessoal

Preciso calcular a quantidade de itens que tiveram aumento ou diminuição no preço unitário no período selecionado. Tenho a medida de variação de preço unitário pronta, tentei usar ela como parâmetro pra fazer a contagem dos itens porém não deu certo. Alguém saberia me direcionar melhor pra criar essa medida? Obrigada

[Rodrigo R1]

Boa noite, @Karollyne Layane. Tudo bem?

Criei uma sugestão para a solução do seu case, usando como base dados que você apresentou em sua última pergunta aqui no fórum.

Para validar a criação das medidas eu acrescentei mais algumas linhas na tabela fato, acrescentando mais 2 produtos diferentes.

Muito provavelmente você terá que adaptar ao seu modelo, mas o raciocínio será o mesmo para replicar as medidas.

Como o @Tiago Craici disse acima, o ideal é que você disponibilize os dados, mesmo que fictícios, mas que contextualize a sua realidade e qual o resultado esperado. Dessa forma, a gente consegue te ajudar de forma tempestiva e você não fica aguardando muito tempo por respostas. Enfim....deixa te apresentar minha sugestão:

Primeiro eu criei as seguintes medidas:

Atual = sum(Fato[Valor])

 

Anterior =

var maxdata = Max(Fato[Data])

var ultimadata = CALCULATE(Max(Fato[Data]),

                    dCalendario[Date] < maxdata)

var valor = CALCULATE([Atual], dCalendario[Date] = ultimadata)

return

valor

 

▲ = DIVIDE([Atual] - [Anterior], [Anterior])

A medida "Atual" é o valor atual do produto. A "Anterior", como o nome já diz, é o valor anterior. E a "▲" é a Variação entre elas - para identificar se houve ou não variação ao longo do tempo.

Para encontrar a quantidade de produtos que teve variação de seu valor, foi preciso criar uma tabela virtual, com base na tabela fato, adicionando a coluna de produtos, de data, e por fim a coluna de variação do valor dos produtos. Após isso eu fiz um filtro nessa tabela para considerar apenas as variações diferentes de zero (<>0). Perceba que essa condição traz resultado True ou False - sendo assim, o filtro foi aplicado quando essa condição for True. Por fim, fiz a contagem de linhas resultantes, após aplicadas todas essas condições. Obs.: Leia a medida de dentro pra fora (da SUMMARIZE para a COUNTROWS) que irá entender o raciocínio aplicado, seguindo a descrição acima.

Segue a medida:

▲ Valor =

COUNTROWS(

FILTER(

ADDCOLUMNS(

SUMMARIZE(Fato,

Fato[Produto],

dCalendario[Date]),

"Variação", [▲] <> 0), [Variação] = True))

A medida acima é um pouco mais avançada, mas nada que impeça a sua compreensão em entender os conceitos de DAX aplicados. 

Após isso, chegamos no seguinte resultado:

Veja que o produto Café, teve 3 variações de valor ao longo do tempo. O suco apenas 1 vez. E o leite nenhuma alteração.

Por essa razão, a quantidade de variações de valor foram 4, considerando todo o período analisado.

Mas quando analisamos por mês, teremos que em Fevereiro apenas café teve variação; em abril 2 produtos (café e suco) e em julho, o café novamente.

Segue PBIX para melhor ajudar a compreensão das medidas criadas.

Espero que tenha conseguido ajudar de alguma maneira.

Te desejo muito sucesso....até mais....

Dúvida Karollyne Fórum.pbix

[Tiago Craici]

Bom dia @Karollyne Layane! 

Consegue nos manda um arquivo pbix para entendermos seus dados? Fica melhor para a galera chegar ao seu objetivo.

... os dados podem ser fictícios.   👍🏻

Editado Agosto 12, 2022 por Tiago Craici

[Karollyne Layane]

Em 14/08/2022 em 20:32, Rodrigo R1 disse:

Boa noite, @Karollyne Layane. Tudo bem?

Criei uma sugestão para a solução do seu case, usando como base dados que você apresentou em sua última pergunta aqui no fórum.

Para validar a criação das medidas eu acrescentei mais algumas linhas na tabela fato, acrescentando mais 2 produtos diferentes.

Muito provavelmente você terá que adaptar ao seu modelo, mas o raciocínio será o mesmo para replicar as medidas.

Como o @Tiago Craici disse acima, o ideal é que você disponibilize os dados, mesmo que fictícios, mas que contextualize a sua realidade e qual o resultado esperado. Dessa forma, a gente consegue te ajudar de forma tempestiva e você não fica aguardando muito tempo por respostas. Enfim....deixa te apresentar minha sugestão:

Primeiro eu criei as seguintes medidas:

Atual = sum(Fato[Valor])

 

Anterior =

var maxdata = Max(Fato[Data])

var ultimadata = CALCULATE(Max(Fato[Data]),

                    dCalendario[Date] < maxdata)

var valor = CALCULATE([Atual], dCalendario[Date] = ultimadata)

return

valor

 

▲ = DIVIDE([Atual] - [Anterior], [Anterior])

A medida "Atual" é o valor atual do produto. A "Anterior", como o nome já diz, é o valor anterior. E a "▲" é a Variação entre elas - para identificar se houve ou não variação ao longo do tempo.

Para encontrar a quantidade de produtos que teve variação de seu valor, foi preciso criar uma tabela virtual, com base na tabela fato, adicionando a coluna de produtos, de data, e por fim a coluna de variação do valor dos produtos. Após isso eu fiz um filtro nessa tabela para considerar apenas as variações diferentes de zero (<>0). Perceba que essa condição traz resultado True ou False - sendo assim, o filtro foi aplicado quando essa condição for True. Por fim, fiz a contagem de linhas resultantes, após aplicadas todas essas condições. Obs.: Leia a medida de dentro pra fora (da SUMMARIZE para a COUNTROWS) que irá entender o raciocínio aplicado, seguindo a descrição acima.

Segue a medida:

▲ Valor =

COUNTROWS(

FILTER(

ADDCOLUMNS(

SUMMARIZE(Fato,

Fato[Produto],

dCalendario[Date]),

"Variação", [▲] <> 0), [Variação] = True))

A medida acima é um pouco mais avançada, mas nada que impeça a sua compreensão em entender os conceitos de DAX aplicados. 

Após isso, chegamos no seguinte resultado:

Veja que o produto Café, teve 3 variações de valor ao longo do tempo. O suco apenas 1 vez. E o leite nenhuma alteração.

Por essa razão, a quantidade de variações de valor foram 4, considerando todo o período analisado.

Mas quando analisamos por mês, teremos que em Fevereiro apenas café teve variação; em abril 2 produtos (café e suco) e em julho, o café novamente.

Segue PBIX para melhor ajudar a compreensão das medidas criadas.

Espero que tenha conseguido ajudar de alguma maneira.

Te desejo muito sucesso....até mais....

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@Rodrigo R1 @Tiago Craici dessa vez não pude postar junto com o dados pois tem termo de confidencialidade envolvido e não tive tempo pra gerar uma base fictícia, desculpem.

@Rodrigo R1, obrigada mais uma vez! deu uma clareada aqui pra mim 🙂