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Les groupes de calcul

2024-04-25

Les groupes de calcul, c’est la meilleure choses qui soit arrivé à Power BI depuis les paramètres de champs ! C’est simplement la dernière fonctionnalité qu’il manquait rattraper les capacité du MDX. Les groupes de calcul permettent de modifier le comportement des mesures ; on va pouvoir “surcharger” les mesures avec des calculs suplémentaires. On retrouve un comportement similaire à la fonctionalité “Scope” des modèles multidimentionnels.

La documentation Microsoft explique déjà très bien comment ça fonctionne, je vais plutôt me concentrer sur des cas d’usages.

Analyse temporelle

Lorsque l’on crée une mesure, on va souvent avoir besoin de la décliner en plusieurs version pour effectuer des analyses temporelles (YoY, YTD, cumul à date, etc.) Il est possible de créer une version de l’indicateur pour chaque type d’analyse ; pour ensuite utiliser un paramètre de champ afin de choisir dynamiquement le type d’analyse à restituer. Mais avec un les groupes de calcul, on peut aussi creer toutes les analyse temporelles de manière abstraites pour qu’elles soit ensuite appliquées à chaque mesures du modèle.

Standard calculation = SELECTEDMEASURE()

Previous year = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date]))

YoY Variation = DIVIDE(SELECTEDMEASURE(), CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date]))) - 1

Versus previous year = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) - SELECTEDMEASURE()

YTD = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), DATESYTD('Calendar'[Date]))

Si le calcul revoit un format différent du format initial (par exemple : un pourcentage pour un calcul de ratio), il est nécessaire de préciser le format du résulat du calcul.

Dans la formule de la chaîne de format dynamique, le fonction SELECTEDMEASURE renvoit la valeur du résultat du calcul.

IF(ABS(SELECTEDMEASURE()) < 0.01, "0.00\ ‰;-0.00\ ‰;0.00\ ‰", "0.00\ %;-0.00\ %;0.00\ %")

Modèle multi-routes

Comment gérer un modèle comme celui-ci simplement ?

La table de faits C est filtrée par la dimension B qui dépent elle-même d’une table A. Mais entre A et B il existe plusieurs relations many-to-many. Selon le contexte, on voudra utiliser telle ou telle table de jointure (A1B, A2B ou A3B). Il faut que le filtrage d’une seule relation entre la table de brige et B soit à double sens pour que le modèle soit valide et que A filtre bien B et C.

Dans le modèle, on définie le filtrage de toute les relation à sens unique. Puis on crée un groupe avec un élement de calcul pour chaque table de jointure. On peut ensuite indiquer quelle relation utiliser à double sens pour filtrer de la table A vers la table C

Pont 1 = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), CROSSFILTER('A1B'[Id_B], 'B'[Id_B], Both))

Pont 2 = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), CROSSFILTER('A2B'[Id_B], 'B'[Id_B], Both))

Pont 3 = CALCULATE(SELECTEDMEASURE(), CROSSFILTER('A3B'[Id_B], 'B'[Id_B], Both))