Optimización del modelo de datos para el informe What-if

[datadonuts]

Creé un informe para calcular la concentración de alcohol en sangre (BAC). Todo el informe basado en una pequeña tabla de Excel, el resto son tablas what-if. El resultado es un montón de tablas, que no están relacionadas en absoluto y un informe bastante lento.

La idea original era seleccionar 1. la bebida de un talbe y luego 2. la cantidad de bebidas de otra mesa, entonces de alguna manera construir una relación. Averiguar el cálculo de BAC con DAX. Pero no era factible ... o digamos, no pude encontrar una mejor solución.

¿Qué enfoque podría adoptarse para optimizar el modelo de datos y mejorar el rendimiento del informe?

Las sugerencias y los críticos son muy apreciados.

https://community.powerbi.com/t5/Data-Stories-Gallery/Calculate-your-Blood-Alcohol-Level-BAC/td-p/15...

[Icey · Accepted solution]

Hola @datadonuts ,

Una sugerencia: en algunas de las expresiones de medida, utilice parámetros en lugar de utilizar directamente medidas, como a continuación, para reducir el número de veces que se calculan.

Promille Watson Formula =
VAR Watson =
    SWITCH (
        TRUE (),
        SELECTEDVALUE ( Gender[Sex] ) = "F",
            -2.097
                + ( 0.1069 * SELECTEDVALUE ( Bodyheight[Groesse] ) )
                + ( 0.2466 * SELECTEDVALUE ( 'Weight'[Weight] ) ),
        SELECTEDVALUE ( Gender[Sex] ) = "M",
            2.447
                - ( 0.09516 * SELECTEDVALUE ( Age[Age] ) )
                + ( 0.1074 * SELECTEDVALUE ( Bodyheight[Groesse] ) )
                + ( 0.3362 * SELECTEDVALUE ( 'Weight'[Weight] ) ),
        BLANK ()
    )
VAR AlcoholPromille = ( [Total Alcohol Intake] / Watson ) * 0.9 //resorbtion deficit
RETURN
    AlcoholPromille

Sustituya la medida anterior por esta:

Promille Watson Formula =
VAR SelectedSex =
    SELECTEDVALUE ( Gender[Sex] )
VAR SelectedGroesse =
    SELECTEDVALUE ( Bodyheight[Groesse] )
VAR SelectedWeight =
    SELECTEDVALUE ( 'Weight'[Weight] )
VAR SelectedAge =
    SELECTEDVALUE ( Age[Age] )
VAR Watson =
    SWITCH (
        SelectedSex,
        "F",
            -2.097 + ( 0.1069 * SelectedGroesse ) + ( 0.2466 * SelectedWeight ),
        "M",
            2.447 - ( 0.09516 * SelectedAge ) + ( 0.1074 * SelectedGroesse ) + ( 0.3362 * SelectedWeight )
    )
VAR TotalAlcoholIntake = [Total Alcohol Intake]
VAR AlcoholPromille = ( TotalAlcoholIntake / Watson ) * 0.9 //resorbtion deficit
RETURN
    AlcoholPromille

Saludos

Icey

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