Earn the coveted Fabric Analytics Engineer certification. 100% off your exam for a limited time only!
Hola
Tengo un conjunto de datos con parámetros como..
-Tipo de proyecto
-Material
-Método de prueba
y la única salida que me importa es "Resultado de la prueba", que es numérico.
Estoy tratando de crear distribuciones normales en Power BI y he estado siguiendo un video de youtube de 2018 titulado "Distribución normal (curva de Gauss) en Power BI (Parte I)"
Hasta ahora lo que he hecho es..
-Creado nueva medida "Media" que produce la media del resultado de la prueba.
-Creado nueva medida "Standard Dev." que genera la desviación estándar del resultado de la prueba.
-Creación de nuevas medidas"X-3" y "X+3" para el rango de confianza.
Usando estas nuevas medidas, agregué una segmentación de datos para cada una de las siguientes opciones:
-Tipo de proyecto
-Nombre del material
-Método de prueba
Usando las segmentaciones de datos, puedo ver fácilmente cualquier combinación de tipo de proyecto/nombre de material/método de prueba y ver la salida numérica.
También deseo poder visualizar estos datos en la distribución normal, con las segmentaciones de datos que selecciono aplicando a la gráfica. ¿Alguien tiene una idea de cómo podría hacer esto? Después del video-i de youtube primero se encuentra con problemas al crear una nueva tabla, como los valores de resultado de la prueba que se muestran en la nueva tabla para no coincidir con los resultados reales de la prueba. La fórmula que utilizó para crear una tabla de distribución normal es
Cualquier ayuda es apreciada!!
Gracias.
Solved! Go to Solution.
@acraig - Sólo para hacer un seguimiento de esto, consulte la página 11 del archivo PBIX adjunto (abajo sig), algo en lo que estaba trabajando en otro subproceso.
@acraig - Sólo para hacer un seguimiento de esto, consulte la página 11 del archivo PBIX adjunto (abajo sig), algo en lo que estaba trabajando en otro subproceso.
@acraig No estoy seguro de que sigo completamente, pero NORM. ¿Dist?
https://docs.microsoft.com/en-us/dax/norm-dist-dax