Power BI 필수 함수
필터 함수
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- JINAJ
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• ALL: 테이블 또는 열의 필터 제거
1.
함수 정의 :
ALL 함수는 특정 열이나 테이블에서 설정된 필터를 무시하고, 모든 데이터를 참조할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 필터가 걸린 상태에서 특정 열이나 테이블의 전체 합계 또는 평균 등을 구해야 할 때 유용합니다.
ALL 함수는 특정 열이나 테이블에서 설정된 필터를 무시하고, 모든 데이터를 참조할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 필터가 걸린 상태에서 특정 열이나 테이블의 전체 합계 또는 평균 등을 구해야 할 때 유용합니다.
2.
기본 구문 :
ALL(<TableName or ColumnName>)
ALL(<TableName or ColumnName>)
3.
매개변수 :
TableName: 전체 테이블의 필터를 무시하고 싶을 때 사용합니다.
ColumnName: 특정 열에 대한 필터만 무시하고 싶을 때 사용합니다.
TableName: 전체 테이블의 필터를 무시하고 싶을 때 사용합니다.
ColumnName: 특정 열에 대한 필터만 무시하고 싶을 때 사용합니다.
4.
예시 코드 :
Sales 테이블 예시 데이터
Sales 테이블 예시 데이터
특정 열에 대한 필터를 무시하고 합계 구하기
ProductCategory별로 판매 금액 합계를 구하고, 동시에 전체 ProductCategory를 무시하고 전체 판매 합계도 구하기.
TotalSales := SUM(Sales[SalesAmount])
TotalSales_All := CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), ALL(Sales[ProductCategory]))
TotalSales: ProductCategory가 특정 값으로 필터링된 상태에서의 판매 합계입니다.
TotalSales_All: ProductCategory 열에 설정된 필터를 무시하고, 모든 카테고리의 판매 합계를 반환합니다.
계산 과정
예를 들어, ProductCategory = A로 필터링된 경우:
TotalSales = 100 + 150 = 250
TotalSales_All = 100 + 150 + 200 + 100 + 250 + 200 = 1,000 (모든 ProductCategory의 판매 합계를 구하기 때문에 A 카테고리만의 필터를 무시합니다)
결과 요약:
ProductCategory = A일 때:
TotalSales = 250
TotalSales_All = 1,000 (필터 무시)
ProductCategory = B일 때:
TotalSales = 200 + 100 = 300
TotalSales_All = 1,000 (필터 무시)
ProductCategory별로 판매 금액 합계를 구하고, 동시에 전체 ProductCategory를 무시하고 전체 판매 합계도 구하기.
TotalSales := SUM(Sales[SalesAmount])
TotalSales_All := CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), ALL(Sales[ProductCategory]))
TotalSales: ProductCategory가 특정 값으로 필터링된 상태에서의 판매 합계입니다.
TotalSales_All: ProductCategory 열에 설정된 필터를 무시하고, 모든 카테고리의 판매 합계를 반환합니다.
계산 과정
예를 들어, ProductCategory = A로 필터링된 경우:
TotalSales = 100 + 150 = 250
TotalSales_All = 100 + 150 + 200 + 100 + 250 + 200 = 1,000 (모든 ProductCategory의 판매 합계를 구하기 때문에 A 카테고리만의 필터를 무시합니다)
결과 요약:
ProductCategory = A일 때:
TotalSales = 250
TotalSales_All = 1,000 (필터 무시)
ProductCategory = B일 때:
TotalSales = 200 + 100 = 300
TotalSales_All = 1,000 (필터 무시)
테이블의 필터를 무시하고 퍼센티지 구하기
ProductCategory가 전체 판매 금액에서 차지하는 비율을 구하기.
PercentageOfTotalSales :=
DIVIDE(
SUM(Sales[SalesAmount]),
CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), ALL(Sales))
)
ProductCategory가 전체 판매 금액에서 차지하는 비율을 구하기.
PercentageOfTotalSales :=
DIVIDE(
SUM(Sales[SalesAmount]),
CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), ALL(Sales))
)
• ALLEXCEPT: 지정한 열 제외 필터 제거
1.
함수 정의 :
ALLEXCEPT 함수는 DAX에서 특정 열을 제외하고 모든 필터를 제거하여 계산할 때 유용합니다. 즉, 특정 열은 필터에 남겨두고, 나머지 필터는 무시할 수 있게 해 주는 함수입니다. 이 함수는 컨텍스트에서 예외를 두고, 특정 열의 값에 집중해야 하는 경우 자주 사용됩니다.
ALLEXCEPT 함수는 DAX에서 특정 열을 제외하고 모든 필터를 제거하여 계산할 때 유용합니다. 즉, 특정 열은 필터에 남겨두고, 나머지 필터는 무시할 수 있게 해 주는 함수입니다. 이 함수는 컨텍스트에서 예외를 두고, 특정 열의 값에 집중해야 하는 경우 자주 사용됩니다.
2.
기본 구문 :
ALLEXCEPT(table, column1, [column2], ...)
ALLEXCEPT(table, column1, [column2], ...)
3.
매개변수 :
table: 필터를 제거할 테이블입니다. 이 테이블의 필터가 모두 초기화되며, 예외로 지정된 열들만 필터가 유지됩니다.
column1, column2, ...: 필터를 유지할 열들입니다. 여러 열을 지정할 수 있으며, 지정된 열들은 원래의 필터 컨텍스트를 유지합니다.
table: 필터를 제거할 테이블입니다. 이 테이블의 필터가 모두 초기화되며, 예외로 지정된 열들만 필터가 유지됩니다.
column1, column2, ...: 필터를 유지할 열들입니다. 여러 열을 지정할 수 있으며, 지정된 열들은 원래의 필터 컨텍스트를 유지합니다.
4.
예시 코드 :
PRODUCT 테이블
PRODUCT 테이블
SALES 테이블
연도별 특정 제품의 매출 니다.
예를 들어, 필터 컨텍스트가 ProductID = 1 (제품 A)와 Year = 2023 일때,
매출 비율을 구한다고 가정해 보겠습니다.
Sales_Percentage =
DIVIDE(
SUM(Sales[SalesAmount]), // 현재 필터 컨텍스트에서의 매출 합계
CALCULATE(
SUM(Sales[SalesAmount]), // 필터 제거 후 특정 열만 남겨두고 매출 합계 계산
ALLEXCEPT(Sales, Sales[ProductID]) // ProductID 필터는 유지, 나머지 필터는 제거
)
)
• 각 부분의 역할
(1) SUM(Sales[SalesAmount])
현재 필터 컨텍스트가 ProductID = 1과 Year = 2023이므로,
Sales_Percentage =
DIVIDE(
SUM(Sales[SalesAmount]), // 현재 필터 컨텍스트에서의 매출 합계
CALCULATE(
SUM(Sales[SalesAmount]), // 필터 제거 후 특정 열만 남겨두고 매출 합계 계산
ALLEXCEPT(Sales, Sales[ProductID]) // ProductID 필터는 유지, 나머지 필터는 제거
)
)
• 각 부분의 역할
(1) SUM(Sales[SalesAmount])
현재 필터 컨텍스트가 ProductID = 1과 Year = 2023이므로,
이 부분은 2023년의 ProductID = 1 (제품 A)의 매출 합계를 계산합니다.
SalesAmount = 1000이므로 이 값이 결과로 반환됩니다.
(2) CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), ALLEXCEPT(Sales, Sales[ProductID]))
ALLEXCEPT(Sales, Sales[ProductID])는 ProductID 필터만 유지하고,
SalesAmount = 1000이므로 이 값이 결과로 반환됩니다.
(2) CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), ALLEXCEPT(Sales, Sales[ProductID]))
ALLEXCEPT(Sales, Sales[ProductID])는 ProductID 필터만 유지하고,
Year에 대한 필터를 포함한 모든 다른 필터는 제거합니다.
따라서 Year 필터가 제거되면서 ProductID = 1인 모든 연도의 매출이 계산 대상이 됩니다.
ProductID = 1에 대한 SalesAmount는 2023년에는 1000, 2024년에는 1500이므로,
따라서 Year 필터가 제거되면서 ProductID = 1인 모든 연도의 매출이 계산 대상이 됩니다.
ProductID = 1에 대한 SalesAmount는 2023년에는 1000, 2024년에는 1500이므로,
이 값들을 합산한 1000 + 1500 = 2500이 반환됩니다.
(3) DIVIDE(...)
DIVIDE(1000, 2500)이므로, 결과는 0.4 (또는 40%)가 됩니다.
(3) DIVIDE(...)
DIVIDE(1000, 2500)이므로, 결과는 0.4 (또는 40%)가 됩니다.
5.
요약 :
ALLEXCEPT 함수는 필요한 열에 대한 필터를 유지하면서도, 다른 필터 영향을 없애고 싶은 경우 매우 효과적인 함수입니다.
ALLEXCEPT 함수는 필요한 열에 대한 필터를 유지하면서도, 다른 필터 영향을 없애고 싶은 경우 매우 효과적인 함수입니다.
• ALLSELECTED: 보고서에서 선택한 필터만 유지
1.
함수 정의 :
ALLSELECTED 함수는 필터링된 데이터의 특정 컨텍스트를 유지하면서 추가적인 계산을 가능하게 하는 함수입니다. 다른 ALL 관련 함수와 유사하게 필터를 무시하지만, ALLSELECTED는 보고서의 상위 레벨에서 사용자가 설정한 필터는 유지하는 특징이 있습니다. 이를 통해 "사용자가 보고서에서 선택한 필터만 반영된" 계산을 수행할 수 있습니다.
ALLSELECTED 함수는 필터링된 데이터의 특정 컨텍스트를 유지하면서 추가적인 계산을 가능하게 하는 함수입니다. 다른 ALL 관련 함수와 유사하게 필터를 무시하지만, ALLSELECTED는 보고서의 상위 레벨에서 사용자가 설정한 필터는 유지하는 특징이 있습니다. 이를 통해 "사용자가 보고서에서 선택한 필터만 반영된" 계산을 수행할 수 있습니다.
2.
기본 구문 :
ALLSELECTED([Column])
ALLSELECTED(Table)
ALLSELECTED([Column])
ALLSELECTED(Table)
3.
매개변수 :
Column: 특정 컬럼의 모든 값에 대해 필터링을 무시하지만, 상위 보고서 레벨에서 사용자가 선택한 필터는 유지합니다.
Table: 전체 테이블에 대해 필터링을 무시하지만, 상위 보고서 레벨의 필터는 유지합니다.
Column: 특정 컬럼의 모든 값에 대해 필터링을 무시하지만, 상위 보고서 레벨에서 사용자가 선택한 필터는 유지합니다.
Table: 전체 테이블에 대해 필터링을 무시하지만, 상위 보고서 레벨의 필터는 유지합니다.
4.
예시 코드 :
예를 들어, "매출"이라는 테이블이 있고, 이 테이블에는 "Region"(지역)과 "Sales"(판매액) 컬럼이 있다고 가정하겠습니다. 만약 보고서에 Region 필터를 걸어 "East"와 "West" 지역만 선택한 상태에서 특정 제품의 매출 합계를 구하려고 할 때, ALLSELECTED를 사용하면 보고서의 필터(선택된 지역)만 반영하여 계산할 수 있습니다.
예를 들어, "매출"이라는 테이블이 있고, 이 테이블에는 "Region"(지역)과 "Sales"(판매액) 컬럼이 있다고 가정하겠습니다. 만약 보고서에 Region 필터를 걸어 "East"와 "West" 지역만 선택한 상태에서 특정 제품의 매출 합계를 구하려고 할 때, ALLSELECTED를 사용하면 보고서의 필터(선택된 지역)만 반영하여 계산할 수 있습니다.
Sales Sum with ALLSELECTED = CALCULATE(
SUM(Sales[Sales]),
ALLSELECTED(Sales[Region])
)
• 각 계산 단계
SUM(Sales[Sales]),
ALLSELECTED(Sales[Region])
)
• 각 계산 단계
(1) 기본 보고서 필터
보고서 필터에서 Region의 East와 West를 선택했기 때문에,
보고서 필터에서 Region의 East와 West를 선택했기 때문에,
ALLSELECTED는 이 필터를 반영한 상태로 계산을 수행하게 됩니다.
이렇게 하면 North와 South는 계산에서 제외됩니다.
(2) ALLSELECTED 적용
ALLSELECTED가 적용된 상태에서 Product A와 Product B의 합계를 구합니다.
ALLSELECTED가 적용된 상태에서 Product A와 Product B의 합계를 구합니다.
• 결과적으로 ALLSELECTED가 Region에 적용되었으므로 North와 South는 무시되고,
보고서에서 선택된 East와 West만 포함하여 계산한 값이 반환됩니다.
5.
요약 :
ALLSELECTED는 보고서 페이지에서 사용자가 적용한 Region 필터(East와 West)만 유지합니다.
최종 계산 결과는 각 Product별로 East와 West 지역의 합계만 포함합니다.
ALLSELECTED는 보고서 페이지에서 사용자가 적용한 Region 필터(East와 West)만 유지합니다.
최종 계산 결과는 각 Product별로 East와 West 지역의 합계만 포함합니다.
• CALCULATE: 필터 컨텍스트 변경 후 계산
1.
함수 정의 :
CALCULATE는 주어진 수식을 평가하는 동안 지정된 필터를 적용해 계산을 수행합니다. 필터를 추가하거나 기존 필터를 변경하여 데이터 집합에서 특정 조건에 맞는 값만을 선택하는 데 활용됩니다.
CALCULATE는 주어진 수식을 평가하는 동안 지정된 필터를 적용해 계산을 수행합니다. 필터를 추가하거나 기존 필터를 변경하여 데이터 집합에서 특정 조건에 맞는 값만을 선택하는 데 활용됩니다.
2.
기본 구문 :
CALCULATE(<expression>, <filter1>, <filter2>, ...)
CALCULATE(<expression>, <filter1>, <filter2>, ...)
3.
매개변수 :
expression: 계산의 중심이 되는 수식입니다. 이 수식에 필터가 적용되면서 원하는 값을 계산합니다.
filter: 필터는 하나 이상의 조건을 지정할 수 있으며, 이 조건을 통해 expression에 포함할 데이터를 제한합니다. 예를 들어, 특정 연도, 지역, 제품에 대한 조건을 필터로 지정할 수 있습니다. 여러 개의 필터를 사용하면 각 조건이 중첩되어 더욱 세밀한 데이터를 추출할 수 있습니다.
expression: 계산의 중심이 되는 수식입니다. 이 수식에 필터가 적용되면서 원하는 값을 계산합니다.
filter: 필터는 하나 이상의 조건을 지정할 수 있으며, 이 조건을 통해 expression에 포함할 데이터를 제한합니다. 예를 들어, 특정 연도, 지역, 제품에 대한 조건을 필터로 지정할 수 있습니다. 여러 개의 필터를 사용하면 각 조건이 중첩되어 더욱 세밀한 데이터를 추출할 수 있습니다.
4.
예시 코드 :
Sales 테이블에 Year, Region, Product, Amount 컬럼이 포함된 데이터를 사용해 설명하겠습니다.
예제 데이터
Sales 테이블에 Year, Region, Product, Amount 컬럼이 포함된 데이터를 사용해 설명하겠습니다.
예제 데이터
(1) 특정 제품(A)의 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Product] = "A"
)
설명: Product가 "A"인 경우만 필터링하여 Amount의 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Product = "A"인 행은 1, 3, 4, 6번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 100 + 200 + 250 + 350 = 900
결과: 900
(2) 2019년, 서울 지역에서의 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Year] = 2019,
Sales[Region] = "서울"
)
설명: Year가 2019이고 Region이 "서울"인 경우에 한해 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Year = 2019이고 Region = "서울"인 행은 1, 2번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 100 + 150 = 250
결과: 250
(3) 서울 지역 전체 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Region] = "서울"
)
설명: Region이 "서울"인 경우에 한해 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Region = "서울"인 행은 1, 2, 4, 5번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 100 + 150 + 250 + 300 = 800
결과: 800
(4) 모든 제품(A와 B)에서 2021년 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Year] = 2021
)
설명: Year가 2021인 모든 행의 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Year = 2021인 행은 5, 6번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 300 + 350 = 650
결과: 650
(5)전체 제품의 판매액을 제품 필터 없이 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
ALL(Sales[Product])
)
설명: ALL(Sales[Product])을 통해 Product 필터를 제거하여 전체 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
모든 행의 Amount 합계는 100 + 150 + 200 + 250 + 300 + 350 = 1350
결과: 1350
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Product] = "A"
)
설명: Product가 "A"인 경우만 필터링하여 Amount의 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Product = "A"인 행은 1, 3, 4, 6번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 100 + 200 + 250 + 350 = 900
결과: 900
(2) 2019년, 서울 지역에서의 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Year] = 2019,
Sales[Region] = "서울"
)
설명: Year가 2019이고 Region이 "서울"인 경우에 한해 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Year = 2019이고 Region = "서울"인 행은 1, 2번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 100 + 150 = 250
결과: 250
(3) 서울 지역 전체 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Region] = "서울"
)
설명: Region이 "서울"인 경우에 한해 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Region = "서울"인 행은 1, 2, 4, 5번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 100 + 150 + 250 + 300 = 800
결과: 800
(4) 모든 제품(A와 B)에서 2021년 판매액 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
Sales[Year] = 2021
)
설명: Year가 2021인 모든 행의 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
Year = 2021인 행은 5, 6번째입니다.
해당 행의 Amount 합계는 300 + 350 = 650
결과: 650
(5)전체 제품의 판매액을 제품 필터 없이 계산
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
ALL(Sales[Product])
)
설명: ALL(Sales[Product])을 통해 Product 필터를 제거하여 전체 Amount 합계를 계산합니다.
계산 과정:
모든 행의 Amount 합계는 100 + 150 + 200 + 250 + 300 + 350 = 1350
결과: 1350
• FILTER: 조건에 맞는 테이블 반환
1.
함수 정의 :
FILTER 함수는 지정된 테이블에서 특정 조건을 만족하는 행을 필터링하여 결과로 반환하는 함수입니다. 이를 통해 원하는 조건에 맞는 데이터만 선택할 수 있습니다. FILTER 함수는 다른 계산 함수와 함께 사용되어 더욱 유용하게 활용될 수 있습니다.
FILTER 함수는 지정된 테이블에서 특정 조건을 만족하는 행을 필터링하여 결과로 반환하는 함수입니다. 이를 통해 원하는 조건에 맞는 데이터만 선택할 수 있습니다. FILTER 함수는 다른 계산 함수와 함께 사용되어 더욱 유용하게 활용될 수 있습니다.
2.
기본 구문 :
FILTER(<table>, <expression>
FILTER(<table>, <expression>
3.
매개 변수 :
<table>: 필터링하려는 테이블입니다.
<expression>: 각 행에 적용할 필터 조건을 정의하는 표현식입니다. TRUE인 행만 결과에 포함됩니다.
4.
예시 코드 :
Sales라는 테이블이 있고, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.
Sales라는 테이블이 있고, 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.
(1) 기본 예시
이제, FILTER 함수를 사용해서 Revenue가 1,000 이상인 행들만 선택해 보겠습니다.
FILTER(Sales, Sales[Revenue] >= 1000)
이 코드는 Sales 테이블에서 Revenue 값이 1,000 이상인 행들만 반환합니다.
FILTER(Sales, Sales[Revenue] >= 1000)
이 코드는 Sales 테이블에서 Revenue 값이 1,000 이상인 행들만 반환합니다.
위 코드가 실행되면 다음과 같은 결과가 반환됩니다.
결과 :
결과 :
즉, 조건을 만족하는 행(Revenue >= 1000)만 결과로 남게 됩니다.
(2) 응용 예시 - 필터링된 데이터로 총 매출 합계 계산하기
필터링된 데이터에 대해 총 Revenue 합계를 구하고 싶다면, CALCULATE와 함께 사용합니다.
CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), FILTER(Sales, Sales[Revenue] >= 1000))
결과 :
이 코드를 실행하면 필터링된 결과에서 Revenue의 합계가 계산됩니다:
Revenue 값이 1,000 이상인 행들: 1,500 (B) + 1,200 (D) + 2,000 (E) = 4,700
따라서, 결과는 4,700이 됩니다.
(2) 응용 예시 - 필터링된 데이터로 총 매출 합계 계산하기
필터링된 데이터에 대해 총 Revenue 합계를 구하고 싶다면, CALCULATE와 함께 사용합니다.
CALCULATE(SUM(Sales[Revenue]), FILTER(Sales, Sales[Revenue] >= 1000))
결과 :
이 코드를 실행하면 필터링된 결과에서 Revenue의 합계가 계산됩니다:
Revenue 값이 1,000 이상인 행들: 1,500 (B) + 1,200 (D) + 2,000 (E) = 4,700
따라서, 결과는 4,700이 됩니다.
5.
요약 :
이렇게 FILTER 함수를 사용하여 특정 조건에 맞는 데이터를 필터링하고, 그 결과를 이용해 계산을 할 수 있습니다.
이렇게 FILTER 함수를 사용하여 특정 조건에 맞는 데이터를 필터링하고, 그 결과를 이용해 계산을 할 수 있습니다.
• KEEPFILTERS: 기존 필터 유지
1.
함수 정의 :
KEEPFILTERS 함수는 특정 계산에서 새로운 필터를 추가할 때 기존 필터를 유지하는 역할을 합니다. 이 함수는 복잡하고 정확한 필터 컨텍스트를 만들 때 유용합니다.
보통 DAX에서 CALCULATE 같은 필터 함수를 사용할 때 특정 열이나 테이블에 새 필터를 지정하면, 해당 필터가 기존 필터 컨텍스트를 대체합니다. 하지만 KEEPFILTERS를 사용하면 기존 필터를 대체하는 대신, 기존 필터 위에 새로운 필터를 추가하여 더 정교한 필터링이 가능합니다. 이 기능은 특히 계산된 측정값을 만들 때 유용하며, 기존의 필터를 유지하면서 추가 조건을 더하고 싶을 때 사용됩니다.
KEEPFILTERS 함수는 특정 계산에서 새로운 필터를 추가할 때 기존 필터를 유지하는 역할을 합니다. 이 함수는 복잡하고 정확한 필터 컨텍스트를 만들 때 유용합니다.
보통 DAX에서 CALCULATE 같은 필터 함수를 사용할 때 특정 열이나 테이블에 새 필터를 지정하면, 해당 필터가 기존 필터 컨텍스트를 대체합니다. 하지만 KEEPFILTERS를 사용하면 기존 필터를 대체하는 대신, 기존 필터 위에 새로운 필터를 추가하여 더 정교한 필터링이 가능합니다. 이 기능은 특히 계산된 측정값을 만들 때 유용하며, 기존의 필터를 유지하면서 추가 조건을 더하고 싶을 때 사용됩니다.
2.
기본 구문 :
KEEPFILTERS(<expression>)
KEEPFILTERS(<expression>)
3.
매개 변수 :
expression: KEEPFILTERS를 적용할 DAX 표현식으로, 일반적으로 필터가 적용된 테이블 표현식입니다.
expression: KEEPFILTERS를 적용할 DAX 표현식으로, 일반적으로 필터가 적용된 테이블 표현식입니다.
4.
예시 코드 :
Sales라는 판매 데이터를 담은 테이블이 있고, 이 테이블에는 ProductCategory, Region, SalesAmount 열이 있습니다. 특정 카테고리의 판매액을 계산하되, 사용자가 적용한 지역 필터는 그대로 유지하고 싶다고 가정해 봅시다.
Sales라는 판매 데이터를 담은 테이블이 있고, 이 테이블에는 ProductCategory, Region, SalesAmount 열이 있습니다. 특정 카테고리의 판매액을 계산하되, 사용자가 적용한 지역 필터는 그대로 유지하고 싶다고 가정해 봅시다.
(1) KEEPFILTERS 없이 CALCULATE 함수 사용
전자제품(Electronics)의 판매액을 계산하는 측정값을 만들지만,
전자제품(Electronics)의 판매액을 계산하는 측정값을 만들지만,
이때 Region 필터가 무시되는 경우를 봅시다.
SalesSpecificCategory =
SalesSpecificCategory =
CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), Sales[ProductCategory] = "Electronics")
만약 Region 열에서 North가 필터링 된 상황이라면, 이 필터가 무시되고
만약 Region 열에서 North가 필터링 된 상황이라면, 이 필터가 무시되고
전체 Electronics 카테고리에 대한 판매액이 계산됩니다.
계산 결과: 570 (100 + 150 + 200 + 120)
이 값은 모든 Region을 포함한 Electronics 카테고리의 총합입니다.
계산 결과: 570 (100 + 150 + 200 + 120)
이 값은 모든 Region을 포함한 Electronics 카테고리의 총합입니다.
Region 필터가 무시되기 때문입니다.
(2) KEEPFILTERS 사용
KEEPFILTERS를 사용하여 Region 필터가 유지되도록 설정해 봅시다.
SalesSpecificCategory =
(2) KEEPFILTERS 사용
KEEPFILTERS를 사용하여 Region 필터가 유지되도록 설정해 봅시다.
SalesSpecificCategory =
CALCULATE(
SUM(Sales[SalesAmount]),
KEEPFILTERS(Sales[ProductCategory] = "Electronics")
)
이제 Region이 North로 필터링된 상황이라면,
이제 Region이 North로 필터링된 상황이라면,
Region 필터가 유지된 상태에서 ProductCategory가 "Electronics"로 필터링됩니다.
계산 결과: 300 (100 + 200)
이 경우, Region = North 필터가 유지되고,
계산 결과: 300 (100 + 200)
이 경우, Region = North 필터가 유지되고,
그 안에서 ProductCategory = Electronics만 필터링되기 때문에,
North 지역의 전자제품 판매액 합계인 300만 반환됩니다.
(3) 결과 설명 :
• KEEPFILTERS 없이: 기존 필터(Region = North)가 무시되고,
• KEEPFILTERS 없이: 기존 필터(Region = North)가 무시되고,
"Electronics"만 필터링되어 모든 지역의 전자제품 판매액이 계산됩니다.
• KEEPFILTERS 사용: Region = North 필터가 유지되고,
• KEEPFILTERS 사용: Region = North 필터가 유지되고,
그 안에서 "Electronics"가 추가로 필터링됩니다.
5.
요약 :
KEEPFILTERS는 이처럼 기존의 필터를 존중하며 추가 조건을 적용하고 싶을 때 사용됩니다.
KEEPFILTERS는 이처럼 기존의 필터를 존중하며 추가 조건을 적용하고 싶을 때 사용됩니다.
• RANK: 순위 계산
1.
함수 정의 :
RANK 함수는 특정 값이나 조건에 따라 데이터를 정렬하고 순위를 계산하는 기능을 제공합니다. 이 함수는 주로 특정 조건에 따라 데이터의 순위를 계산하고자 할 때 사용됩니다.
RANK 함수는 특정 값이나 조건에 따라 데이터를 정렬하고 순위를 계산하는 기능을 제공합니다. 이 함수는 주로 특정 조건에 따라 데이터의 순위를 계산하고자 할 때 사용됩니다.
2.
기본 구문 :
RANK(<ties>[, <relation> or <axis>][, <orderBy>][, <blanks>][, <partitionBy>][, <matchBy>][, <reset>])
RANK(<ties>[, <relation> or <axis>][, <orderBy>][, <blanks>][, <partitionBy>][, <matchBy>][, <reset>])
3.
매개변수 :
<ties>: 동일한 값(동점)이 있을 때 이를 어떻게 처리할지 설정합니다.
<relation> or <axis>: 순위를 매길 기준 또는 축을 지정합니다. 이 값이 지정되지 않으면 기본적으로 특정 테이블 또는 열을 기준으로 합니다.
<orderBy>: 순서를 오름차순 또는 내림차순으로 지정할 수 있습니다.
<blanks>: 빈 값을 어떻게 처리할지 결정하는 옵션입니다. 빈 값을 포함하거나 제외할 수 있습니다.
<partitionBy>: 순위 매김의 범위를 지정하는 데 사용됩니다. 특정 열을 기준으로 그룹화하거나 데이터의 일부만 순위를 매길 수 있습니다.
<matchBy>: 특정 조건에 맞는 데이터만 순위를 매기고 싶을 때 사용합니다.
<reset>: 특정 조건에 따라 순위를 다시 시작하게 할 수 있습니다.
<ties>: 동일한 값(동점)이 있을 때 이를 어떻게 처리할지 설정합니다.
<relation> or <axis>: 순위를 매길 기준 또는 축을 지정합니다. 이 값이 지정되지 않으면 기본적으로 특정 테이블 또는 열을 기준으로 합니다.
<orderBy>: 순서를 오름차순 또는 내림차순으로 지정할 수 있습니다.
<blanks>: 빈 값을 어떻게 처리할지 결정하는 옵션입니다. 빈 값을 포함하거나 제외할 수 있습니다.
<partitionBy>: 순위 매김의 범위를 지정하는 데 사용됩니다. 특정 열을 기준으로 그룹화하거나 데이터의 일부만 순위를 매길 수 있습니다.
<matchBy>: 특정 조건에 맞는 데이터만 순위를 매기고 싶을 때 사용합니다.
<reset>: 특정 조건에 따라 순위를 다시 시작하게 할 수 있습니다.
4.
예시 코드 :
전체 순위(Overall Rank)와 카테고리별 순위(Category Rank)를 계산하는 함수는 다음과 같습니다:
• 전체 순위 계산:
Overall Rank =
RANK(
DENSE,
ORDERBY([Score], DESC)
)
• 카테고리별 순위 계산:
Category Rank =
RANK(
DENSE, -- 동일한 값을 가진 항목에 대해 연속 순위 적용
ORDERBY([Score], DESC), -- 점수 기준으로 내림차순 정렬
PARTITIONBY([Category]) -- 카테고리별로 그룹화하여 순위 계산
)
이 두 함수를 사용하여 계산된 결과는 다음과 같습니다:
• 전체 순위 계산:
Overall Rank =
RANK(
DENSE,
ORDERBY([Score], DESC)
)
• 카테고리별 순위 계산:
Category Rank =
RANK(
DENSE, -- 동일한 값을 가진 항목에 대해 연속 순위 적용
ORDERBY([Score], DESC), -- 점수 기준으로 내림차순 정렬
PARTITIONBY([Category]) -- 카테고리별로 그룹화하여 순위 계산
)
이 두 함수를 사용하여 계산된 결과는 다음과 같습니다:
결과 해석 :
• Overall Rank (전체 순위):
Charlie가 95점으로 1위
Alice와 Frank가 90점으로 공동 2위
Bob이 85점으로 3위
Eve가 80점으로 4위
David가 70점으로 5위
• Category Rank (카테고리별 순위):
카테고리 A: Charlie가 1위, Alice와 Frank가 공동 2위
카테고리 B: Bob이 1위, Eve가 2위
카테고리 C: David가 1위 (유일한 학생)
DENSE 방식을 사용하여 동점자가 있을 때 다음 순위를 건너뛰지 않도록 했습니다.
• Overall Rank (전체 순위):
Charlie가 95점으로 1위
Alice와 Frank가 90점으로 공동 2위
Bob이 85점으로 3위
Eve가 80점으로 4위
David가 70점으로 5위
• Category Rank (카테고리별 순위):
카테고리 A: Charlie가 1위, Alice와 Frank가 공동 2위
카테고리 B: Bob이 1위, Eve가 2위
카테고리 C: David가 1위 (유일한 학생)
DENSE 방식을 사용하여 동점자가 있을 때 다음 순위를 건너뛰지 않도록 했습니다.
또한, ORDERBY를 사용하여 점수를 내림차순으로 정렬했고,
카테고리별 순위에서는 PARTITIONBY를 사용하여 각 카테고리 내에서만 순위를 계산했습니다.
• REMOVEFILTERS: 모든 필터 제거
1.
함수 정의 :
REMOVEFILTERS 함수는 특정 열이나 테이블에 적용된 필터를 제거하는 데 사용됩니다. 주로 필터 컨텍스트를 초기화하여 계산의 영향을 받지 않도록 할 때 유용합니다.
REMOVEFILTERS 함수는 특정 열이나 테이블에 적용된 필터를 제거하는 데 사용됩니다. 주로 필터 컨텍스트를 초기화하여 계산의 영향을 받지 않도록 할 때 유용합니다.
2.
기본 구문 :
REMOVEFILTERS([ColumnName])
REMOVEFILTERS(TableName)
REMOVEFILTERS()
REMOVEFILTERS([ColumnName])
REMOVEFILTERS(TableName)
REMOVEFILTERS()
3.
매개 변수 :
ColumnName (선택 사항): 특정 열을 지정하여 해당 열의 필터를 제거합니다.
TableName (선택 사항): 특정 테이블을 지정하여 해당 테이블의 필터를 제거합니다.
(): 매개변수를 생략하면 모든 필터가 제거됩니다.
ColumnName (선택 사항): 특정 열을 지정하여 해당 열의 필터를 제거합니다.
TableName (선택 사항): 특정 테이블을 지정하여 해당 테이블의 필터를 제거합니다.
(): 매개변수를 생략하면 모든 필터가 제거됩니다.
4.
예시 코드
Sales 테이블
Sales 테이블
Product 테이블
상황: 특정 카테고리(Electronics)의 필터가 적용된 상태
현재 컨텍스트에서 Product[Category]가 Electronics로 필터되어 있다고 가정해봅시다.
현재 컨텍스트에서 Product[Category]가 Electronics로 필터되어 있다고 가정해봅시다.
따라서 CALCULATE 함수가 기본적으로 이 필터를 유지한 상태에서 계산됩니다.
(1) 특정 열의 필터 제거: REMOVEFILTERS(Product[Category])
이 경우, Product[Category]에 있는 필터(Electronics)를 제거하고,
(1) 특정 열의 필터 제거: REMOVEFILTERS(Product[Category])
이 경우, Product[Category]에 있는 필터(Electronics)를 제거하고,
전체 카테고리의 매출 합계를 구하는 예시입니다.
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
REMOVEFILTERS(Product[Category])
)
결과 :
Product[Category]의 필터가 제거되므로 모든 제품의 Sales[Amount]를 합산하게 됩니다.
모든 Amount 합계 = 200 + 300 + 150 + 400 + 250 + 100 = 1,400
따라서 결과는 1,400이 됩니다.
해석 :
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
REMOVEFILTERS(Product[Category])
)
결과 :
Product[Category]의 필터가 제거되므로 모든 제품의 Sales[Amount]를 합산하게 됩니다.
모든 Amount 합계 = 200 + 300 + 150 + 400 + 250 + 100 = 1,400
따라서 결과는 1,400이 됩니다.
해석 :
특정 열의 필터를 제거함으로써, Product[Category]가 Electronics로 필터되어 있더라도
모든 카테고리의 매출 합계를 계산할 수 있습니다.
(2) 특정 테이블의 필터 제거: REMOVEFILTERS(Product)
Product 테이블의 모든 필터를 제거하여 매출 합계를 구하는 예시입니다.
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
REMOVEFILTERS(Product)
)
결과 :
Product 테이블 전체의 필터가 제거되므로, 모든 Sales[Amount]의 합계를 계산하게 됩니다.
모든 Amount 합계 = 200 + 300 + 150 + 400 + 250 + 100 = 1,400
결과는 1,400이 됩니다.
해석:
(2) 특정 테이블의 필터 제거: REMOVEFILTERS(Product)
Product 테이블의 모든 필터를 제거하여 매출 합계를 구하는 예시입니다.
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
REMOVEFILTERS(Product)
)
결과 :
Product 테이블 전체의 필터가 제거되므로, 모든 Sales[Amount]의 합계를 계산하게 됩니다.
모든 Amount 합계 = 200 + 300 + 150 + 400 + 250 + 100 = 1,400
결과는 1,400이 됩니다.
해석:
테이블 전체의 필터를 제거하여 Product와 관련된 모든 필터가 무시된 상태에서 매출 합계를 계산
(3) 모든 필터 제거: REMOVEFILTERS()
모든 필터를 제거하여 전체 매출을 계산하는 예시입니다.
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
REMOVEFILTERS()
)
결과 :
모든 필터가 제거된 상태이므로, 마찬가지로 전체 데이터의 Sales[Amount를 합산하게 됩니다.
모든 Amount 합계 = 200 + 300 + 150 + 400 + 250 + 100 = 1,400
결과는 1,400이 됩니다.
해석:
(3) 모든 필터 제거: REMOVEFILTERS()
모든 필터를 제거하여 전체 매출을 계산하는 예시입니다.
CALCULATE(
SUM(Sales[Amount]),
REMOVEFILTERS()
)
결과 :
모든 필터가 제거된 상태이므로, 마찬가지로 전체 데이터의 Sales[Amount를 합산하게 됩니다.
모든 Amount 합계 = 200 + 300 + 150 + 400 + 250 + 100 = 1,400
결과는 1,400이 됩니다.
해석:
모든 필터가 제거되므로 Sales와 Product의 모든 필터를 무시하고 전체 매출 합계를 계산.
5.
요약 :
• REMOVEFILTERS는 주로 특정 열이나 테이블의 필터를 제거하여 데이터를 비교할 때 유용합니다. 예를 들어, 특정 필터를 제거한 전체 매출과 현재 컨텍스트 매출을 비교하는 계산을 할 수 있습니다.
• REMOVEFILTERS와 ALL 함수의 차이점은, ALL은 필터를 제거하는 동시에 전체 테이블을 반환할 수 있지만 REMOVEFILTERS는 단순히 필터 제거에 중점을 둔다는 점입니다.:
• REMOVEFILTERS는 주로 특정 열이나 테이블의 필터를 제거하여 데이터를 비교할 때 유용합니다. 예를 들어, 특정 필터를 제거한 전체 매출과 현재 컨텍스트 매출을 비교하는 계산을 할 수 있습니다.
• REMOVEFILTERS와 ALL 함수의 차이점은, ALL은 필터를 제거하는 동시에 전체 테이블을 반환할 수 있지만 REMOVEFILTERS는 단순히 필터 제거에 중점을 둔다는 점입니다.:
• SELECTEDVALUE: 선택된 값 반환
1.
함수 정의 :
SELECTEDVALUE 함수는 지정한 열에서 선택된 단일 값을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 특정 필터 컨텍스트 내에서 하나의 값만 존재할 때 그 값을 반환하고, 값이 없거나 여러 값이 있을 때는 기본값을 반환할 수 있어 편리합니다. 주로 필터 된 컨텍스트에서 단일 값을 확인할 때 유용하게 사용됩니다.
SELECTEDVALUE 함수는 지정한 열에서 선택된 단일 값을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 특정 필터 컨텍스트 내에서 하나의 값만 존재할 때 그 값을 반환하고, 값이 없거나 여러 값이 있을 때는 기본값을 반환할 수 있어 편리합니다. 주로 필터 된 컨텍스트에서 단일 값을 확인할 때 유용하게 사용됩니다.
2.
기본 구문 :
SELECTEDVALUE(<columnName>[, <alternateResult>])
SELECTEDVALUE(<columnName>[, <alternateResult>])
3.
매개 변수 :
columnName: 함수가 단일 값을 확인할 열입니다. 필터 컨텍스트에 의해 하나의 값만 남아 있을 경우 그 값을 반환합니다.
alternateResult: (선택적) 열에 단일 값이 없거나 여러 값이 존재할 때 반환할 값입니다. 생략 시 기본값은 BLANK()입니다.
columnName: 함수가 단일 값을 확인할 열입니다. 필터 컨텍스트에 의해 하나의 값만 남아 있을 경우 그 값을 반환합니다.
alternateResult: (선택적) 열에 단일 값이 없거나 여러 값이 존재할 때 반환할 값입니다. 생략 시 기본값은 BLANK()입니다.
4.
예시 코드 :
Region 테이블
Region 테이블
(1) 필터링된 단일 값 반환
먼저 SELECTEDVALUE 함수로 단일 값이 필터된 경우를 살펴보겠습니다.
Selected Country = SELECTEDVALUE(Region[Country], "Multiple")
설명 :
필터로 인해 Country 열에서 South Korea만 선택된 경우:
Selected Country는 South Korea를 반환합니다.
필터링 없이 여러 국가가 선택된 경우:
Selected Country는 Multiple을 반환합니다.
필터링 예
먼저 SELECTEDVALUE 함수로 단일 값이 필터된 경우를 살펴보겠습니다.
Selected Country = SELECTEDVALUE(Region[Country], "Multiple")
설명 :
필터로 인해 Country 열에서 South Korea만 선택된 경우:
Selected Country는 South Korea를 반환합니다.
필터링 없이 여러 국가가 선택된 경우:
Selected Country는 Multiple을 반환합니다.
필터링 예
이 경우 SELECTEDVALUE는 South Korea를 반환합니다.
다중 선택 시 결과 예
다중 선택 시 결과 예
이 경우 SELECTEDVALUE는 Multiple을 반환합니다.
(2) 기본값 없이 단일 선택된 값 반환
이번에는 기본값을 설정하지 않은 경우입니다.
Selected Product = SELECTEDVALUE(Region[Country])
설명 :
필터로 인해 Country 열에 단일 값이 있을 때는 그 값을 반환합니다.
여러 값이 있을 경우 BLANK()를 반환합니다.
필터링 예
(2) 기본값 없이 단일 선택된 값 반환
이번에는 기본값을 설정하지 않은 경우입니다.
Selected Product = SELECTEDVALUE(Region[Country])
설명 :
필터로 인해 Country 열에 단일 값이 있을 때는 그 값을 반환합니다.
여러 값이 있을 경우 BLANK()를 반환합니다.
필터링 예
이 경우 Selected Product는 Canada를 반환합니다.
다중 선택 시 결과 예
다중 선택 시 결과 예
이 경우 Selected Product는 BLANK()를 반환합니다.
(3) 기본값을 활용한 공백 대체
특정 고객이 선택되었는지 확인하는 경우와 비슷하게, 기본값을 사용해 값이 없거나,
(3) 기본값을 활용한 공백 대체
특정 고객이 선택되었는지 확인하는 경우와 비슷하게, 기본값을 사용해 값이 없거나,
여러 값이 있을 때 "No Country Selected"를 반환하도록 설정할 수 있습니다.
Selected Country = SELECTEDVALUE(Region[Country], "No Country Selected")
설명 :
필터로 인해 Country 열에서 단일 값이 선택된 경우 그 값을 반환합니다.
아무 값도 선택되지 않거나 여러 값이 선택된 경우 "No Country Selected"를 반환합니다.
필터링 예
Selected Country = SELECTEDVALUE(Region[Country], "No Country Selected")
설명 :
필터로 인해 Country 열에서 단일 값이 선택된 경우 그 값을 반환합니다.
아무 값도 선택되지 않거나 여러 값이 선택된 경우 "No Country Selected"를 반환합니다.
필터링 예
이 경우 Selected Country는 USA를 반환합니다.
다중 선택 시 결과 예
다중 선택 시 결과 예
이 경우 Selected Country는 "No Country Selected"를 반환합니다.
5.
요약 :
이와 같이 SELECTEDVALUE는 필터링된 결과에 단일 값이 남아 있을 때 그 값을 반환하고, 단일 값이 없으면 지정된 기본값이나 BLANK()를 반환하는 방식으로 동작합니다.
이와 같이 SELECTEDVALUE는 필터링된 결과에 단일 값이 남아 있을 때 그 값을 반환하고, 단일 값이 없으면 지정된 기본값이나 BLANK()를 반환하는 방식으로 동작합니다.