Cambio porcentual dinámico de la puntuación media en función del valor del grupo

[JAGTSIS]

Hola

Todavía no he encontrado una solución, ¡así que aquí estoy! Actualmente estoy trabajando con una encuesta que pregunta a los mismos encuestados en dos momentos diferentes (es decir, 2 mediciones) a su puntuación de bienestar y contiene también cierta información demográfica. Consulte la tabla para obtener una versión simplificada:

Id	Edad	Género	Medición	Puntuación A	Puntuación B	Puntuación C
1	30-40	M	1	2.5	5	3.5
2	40-50	F	1	3.5	2.5	4
3	20-30	F	1	4	4.5	3
1	30-40	M	2	3	5	3.5
2	40-50	F	2	4	4	3.5
3	20-30	F	2	3	4.5	3.5

Lo que estoy buscando es un cuadro de mandos que muestre el porcentaje o la diferencia absoluta para una de las puntuaciones (por ejemplo, la Puntuación A) entre la 1a y 2a medición (es decir, la columna Medición, 1 y 2).

Una solución que encontré es agregar otra columna (por ejemplo, 'Puntuación A avg') en el editor de consultas que calculó el promedio de las dos mediciones, por lo que cada fila que contiene 1 en la columna Medición muestra ese mismo promedio, y cada fila que contiene 2 muestra la Puntuación media A para la medición 2. Desafortunadamente, esta es una especie de solución 'estática' (por falta de una palabra mejor) ya que tengo algunas segmentaciones en mi panel de control que deberían aplicarse en esta diferencia % también. Lo que quiero decir con eso: si el usuario selecciona 'M' en la segmentación de género, sólo debe mostrar la diferencia % entre la medida 1 y 2 para cada individuo con M en la columna Género.

Mis búsquedas hasta ahora se presentan principalmente con este tipo de soluciones estáticas (por ejemplo, % de cambio con el tiempo) mientras que realmente necesita ser un cálculo dinámico que se actualiza con cada cambio realizado en segmentaciones de datos. Por lo tanto, creo que debería ser una medida en la vista de panel en lugar de agregar una columna. Intenté en Medidas rápidas el cálculo "Promedio por categoría", con la Puntuación A como valor base y La Medición como categoría. Si pudiera esto tanto para la Medición 1 como para la Medición 2, entonces podría ir de nuevo a Medidas rápidas y usar 'Diferencia porcentual'. No estoy seguro de que funcione y aún no he descubierto cómo hacerlo de todos modos.

Cualquier ayuda es muy bienvenida 🙂

[JAGTSIS]

Sí, este es el gran MFelix, gracias! Al principio, no estaba seguro, ya que da diferencias porcentuales/absolutas de M1 y M2 para todas las puntuaciones juntas. Sin embargo, agregar un filtro basado en el atributo en una tarjeta, permite mostrar simplemente la diferencia para una de las puntuaciones. Todas las demás rebanadoras funcionan bien también.

Si quisiera hacer esto para cada partitura por separado, ¿podría repetir los pasos (para tener 3 columnas 'Atributo') para cada una de las puntuaciones?

[MFelix · Accepted solution]

Hola @JAGTSIS ,

Cree que tiene dos opciones para tratar los datos, una en DAX y otra en el Editor de consultas.

Editor de consultas:

• Seleccione todas las columnas que punt puntuan
• Despofen esas columnas
• Seleccione la columna Medición
• Pivote por valor
• Cargue sus datos
• Cree las siguientes medidas:

Absolute = AVERAGE(UNPIVOT[1]) - AVERAGE(UNPIVOT[2])

% = DIVIDE( [Absolute]; AVERAGE(UNPIVOT[1]))

1 y 2 son el nombre de las columnas para cada vez.

DAX - Los primeros pasos son evitar hacer 4 medidas para cada una de sus Puntuaciones (A, B, C)

• In Query Editor
  • Seleccione todas las columnas que punt puntuan
  • Despofen esas columnas
  • Cargue sus datos
• Cree las siguientes medidas:

Average 1 = CALCULATE(AVERAGE(DAXSOLUTION[Value]);DAXSOLUTION[Measurement] = 1)

Average 2 = CALCULATE(AVERAGE(DAXSOLUTION[Value]);DAXSOLUTION[Measurement] = 2)

Absolute DAX = [Average 1] - [Average 2]

% DAX = DIVIDE( [Absolute DAX]; [Average 1])

Ahora sólo tiene que configurar las visualizaciones que necesita. En el ejemplo y adjuntar he hecho ambas opciones y sinc las segmentaciones para que pueda ver que el resultado es el mismo en ambas opciones, sólo tiene que elegir lo que es mejor para su análisis.