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Hola
Soy un noob en Power BI. Acabo de empezar hace unos 2 meses de vez en cuando.
Tengo datos para boletos cerrados. Cada línea es un ID de ticket único con fecha y hora creadas, fecha y hora cerradas, código de ubicación.
Me gustaría estudiar la distribución de los boletos pendientes de recuento para cada nuevo billete por ubicación.
a continuación se muestran los datos de muestra y los columnes previstos son los últimos 2.
Apreciar un poco de ayuda
TT_NUMBER | CREATED_DATE | CLOSED_DATETIME | Código de ubicación | Entradas pendientes (en general) | Entradas pendientes (por ubicación) |
1-34415354673 | 1/6/2020 9:22 | 3/7/2020 9:59 | S003 | 0 | 0 |
1-22933800909 | 1/6/2020 10:25 | 1/7/2020 17:38 | S004 | 1 | 0 |
1-34426852255 | 1/6/2020 11:37 | 1/7/2020 12:43 | S001 | 2 | 0 |
1-34429503918 | 1/6/2020 13:14 | 10/7/2020 20:35 | S005 | 3 | 0 |
1-34429366814 | 1/6/2020 13:42 | 7/7/2020 14:51 | S001 | 4 | 1 |
1-22935228732 | 1/6/2020 14:12 | 6/7/2020 11:20 | S001 | 5 | 2 |
1-34439286922 | 1/6/2020 20:18 | 10/7/2020 20:10 | S005 | 6 | 1 |
1-34439415415 | 1/6/2020 20:29 | 3/7/2020 14:41 | S001 | 7 | 3 |
1-34441808655 | 1/6/2020 23:37 | 6/7/2020 20:32 | S003 | 8 | 1 |
1-34971269691 | 1/7/2020 0:01 | 1/7/2020 16:19 | S005 | 9 | 2 |
1-34971954911 | 1/7/2020 0:06 | 1/7/2020 10:45 | S002 | 10 | 0 |
INC0002105223 | 1/7/2020 0:11 | 12/7/2020 8:33 | S006 | 11 | 0 |
INC0002105242 | 1/7/2020 0:14 | 12/7/2020 8:33 | S007 | 12 | 0 |
1-23056555127 | 1/7/2020 0:15 | 1/7/2020 17:24 | S008 | 13 | 0 |
1-34972860319 | 1/7/2020 0:15 | 4/7/2020 5:32 | S006 | 14 | 2 |
1-34972542750 | 1/7/2020 0:16 | 1/7/2020 20:16 | S001 | 15 | 4 |
INC0002105274 | 1/7/2020 0:24 | 12/7/2020 8:33 | S006 | 16 | 1 |
INC0002105275 | 1/7/2020 0:24 | 5/7/2020 1:57 | S006 | 17 | 2 |
1-34970507931 | 1/7/2020 0:24 | 1/7/2020 16:24 | S004 | 18 | 1 |
1-23056048995 | 1/7/2020 0:27 | 1/7/2020 12:44 | S009 | 19 | 0 |
Solved! Go to Solution.
Hola, @marlinajamal
Según su descripción, creé datos para reproducir su escenario. El archivo pbix se adjunta al final.
Mesa:
Puede crear dos columnas calculadas como se muestra a continuación.
Pending Tickets (Overall) =
var result=
CALCULATE(
DISTINCTCOUNT('Table'[TT_NUMBER]),
FILTER(
ALL('Table'),
'Table'[CREATED_DATE]<EARLIER('Table'[CREATED_DATE])
)
)
return
IF(
ISBLANK(result),
0,
result
)
Pending Tickets (Per Location) =
var result=
CALCULATE(
DISTINCTCOUNT('Table'[TT_NUMBER]),
FILTER(
ALL('Table'),
'Table'[CREATED_DATE]<EARLIER('Table'[CREATED_DATE])&&
'Table'[LOCATION CODE]=EARLIER('Table'[LOCATION CODE])
)
)
return
IF(
ISBLANK(result),
0,
result
)
Resultado:
Saludos
Allan
Si este post ayuda,entonces considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Hola, @marlinajamal
Según su descripción, creé datos para reproducir su escenario. El archivo pbix se adjunta al final.
Mesa:
Puede crear dos columnas calculadas como se muestra a continuación.
Pending Tickets (Overall) =
var result=
CALCULATE(
DISTINCTCOUNT('Table'[TT_NUMBER]),
FILTER(
ALL('Table'),
'Table'[CREATED_DATE]<EARLIER('Table'[CREATED_DATE])
)
)
return
IF(
ISBLANK(result),
0,
result
)
Pending Tickets (Per Location) =
var result=
CALCULATE(
DISTINCTCOUNT('Table'[TT_NUMBER]),
FILTER(
ALL('Table'),
'Table'[CREATED_DATE]<EARLIER('Table'[CREATED_DATE])&&
'Table'[LOCATION CODE]=EARLIER('Table'[LOCATION CODE])
)
)
return
IF(
ISBLANK(result),
0,
result
)
Resultado:
Saludos
Allan
Si este post ayuda,entonces considere Aceptarlo como la solución para ayudar a los otros miembros a encontrarlo más rápidamente.
Tq tanto. Me diste un punto de partida.
El CLOSED_DATE TIEMPO también debe ser uno de los parámetros, así que lo agrego a la fórmula y edito el 3er ticket (1o para S001) CERRADO FECHA TIEMPO que se cerrará antes de la creación de los boletos 5 para S001 para asegurarse de que la fórmula funciona.
y funciona!
La fórmula :
Pending Tickets (Overall) =
var result=
CALCULATE(
DISTINCTCOUNT('Table'[TT_NUMBER]),
FILTER(
ALL('Table'),
'Table'[CREATED_DATE]<EARLIER('Table'[CREATED_DATE]) &&
'Table'[CLOSED_DATETIME]>EARLIER('Table'[CREATED_DATE])
)
)
return
IF(
ISBLANK(result),
0,
result
)
Pending Tickets (Per Location) =
var result=
CALCULATE(
DISTINCTCOUNT('Table'[TT_NUMBER]),
FILTER(
ALL('Table'),
'Table'[CREATED_DATE]<EARLIER('Table'[CREATED_DATE])&&
'Table'[CLOSED_DATETIME]>EARLIER('Table'[CREATED_DATE])&&
'Table'[LOCATION CODE]=EARLIER('Table'[LOCATION CODE])
)
)
return
IF(
ISBLANK(result),
0,
result
)
El resultado:
Así que muchas gracias por su ayuda!
Ha estado atascado durante unas semanas tbh
Archivo editado aquí
Recuento de tickets pendientes de trabajo pendiente para distribución Analysis_edited.pbix
@marlinajamal , ¿Cuál es la salida esperada.
Puede crear una fecha como
CREATED_DATE Fecha de CREATED_DATE :[CREATED_DATE].fecha
CLOSED_DATE [CLOSED_DATE]. Fecha
Y únete a ellos con la tabla de fechas y una unión activa. Una unión inactiva. Puede utilizar la combinación inactiva con la ayuda de userelation. Consulte:https://community.powerbi.com/t5/Community-Blog/HR-Analytics-Active-Employee-Hire-and-Termination-tr...
@amitchandak , la salida se calcula collumn que da valor según los últimos 2 collumn.
Entradas pendientes (general) - cuando no se selecciona ningún filtro
Boletos pendientes por estado - cuando el código de estado se selecciona como filtro
@marlinajamal , Para mí primera columna (de 2 últimas) parece una columna de índice. No va hacia abajo basado en alguna lógica. ¿Cuál es la lógica para eso?
Segunda columna. No puede crear una columna que pueda utilizar valores de segmentación de datos.
la lógica o la fórmula para el primer collumn es
número de entradas todavía abiertas en el momento de la creación de un nuevo billete. Todos los tickets con Fecha y hora creadas más antiguas y Fecha de fecha cerrada más reciente que la Hora de fecha creada del ticket de referencia.
Para Collumn (Entradas pendientes en general)
para la línea uno, no hay otros boletos creados antes de por lo tanto, 0.
Para la línea 2, hay 1 ticket abierto previamente (fecha de creación más antigua) y aún no cerrado (fecha de cierre más reciente), por lo tanto 1.
tal vez la muestra no es realmente buena, ya que no demostró que el cound de boletos pendientes puede bajar si hay boleto cerrado antes de la creación del ticket de referencia.
Espero que esto aclare.
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