Comparación de los resultados de las pruebas entre períodos consecutivos en el DAX

[Syndicate_Admin]

Hola

Estoy buscando una solución DAX para comparar los resultados de las pruebas de una población estudiantil entre dos períodos consecutivos.

Ejemplo de archivo PBIX: https://drive.google.com/file/d/1xEXHiddu5k4D67z9ZYtkmjgQqrhv0f1A/view?usp=drive_link

A continuación se muestra una muestra aproximada de un objeto visual que estoy buscando.

• El eje X muestra el nivel máximo de referencia del estudiante para el período seleccionado para los estudiantes (ejemplo, "2022-23 mitad de año").
• El eje Y contiene el porcentaje de estudiantes desglosados por su nivel máximo de referencia alcanzado para el siguiente trimestre ("Fin de año 2022-23").

Consideraciones de cálculo:

1. Los estudiantes individuales deben tener al menos un resultado tanto en el período seleccionado como en el siguiente período que se compara.
   • Orden de los términos basado en el campo Term.Sort.
   • Ejemplos de estudiantes que deben excluirse en la muestra de PBIX debido a esta regla al comparar entre la mitad del año 2022-23 y el final del año 2022-23: Estudiantes 4, 5, 8.
2. Un estudiante puede tener múltiples puntajes de exámenes en uno o ambos términos que se comparan. El resultado final solo debe tener en cuenta su mejor resultado de referencia para cada período.
   • Ejemplos: El estudiante 3 y el estudiante 6 en PBIX de muestra tienen varios registros en un trimestre.
     • El estudiante 3 tiene dos resultados en "2022-23 Mitad de año", solo se debe utilizar el resultado "Por debajo del punto de referencia".
     • El estudiante 6 tiene dos resultados en "Fin de año 2022-23", solo se debe utilizar el resultado "Por debajo del punto de referencia".

Modelo de muestra:

¡Gracias por cualquier ayuda que pueda brindarnos!

[Syndicate_Admin]

Hola @MarkSmash ,

He hecho muchos intentos siguiendo tu muestra y puedes comprobar si los resultados son los que esperas:

Un archivo adjunto para su referencia. ¡Espero que te ayude!

Saludos
Apoyo a la comunidad Team_ Scott Chang

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