SUMMARIZE Y SUMMARIZECOLUMNS en DAX: Conoce las PRINCIPALES FUNCIONES DE AGRUPAMIENTO en POWER BI.
Summary
The video introduces the functions Summarize and Sumcolums Columbus, emphasizing the importance of choosing the right function for creating grouped tables. It explains the definition and syntax of the Summarize function with simple and advanced examples. The use of Summarize in complex measures and the potential of Sumcolums Columbus as a replacement for Summarize are discussed. The efficient generation of additional columns using Summarize and Add Columns is demonstrated, along with practical examples of calculating indicators like daily average per customer. The advanced use of variables in DAX functions to optimize code and generate detailed indicators in data models is explored, highlighting efficiency and code clarity improvements.
Chapters
Introducción a Funciones de Agrupación de Datos
Contexto y Preparación para Funciones de Agregación
Definición y Sintaxis de la Función Sumarize
Uso de Sumarize y Recomendaciones
Función Summerce y Uso Avanzado
Comparación de Funciones Summerise y Summerce
Tabla Expandida y Uso de Columnas Adicionales
Generación de Indicadores y Último Mes de Venta
Generación de Indicadores Continuación
Función Summerce y Análisis de Datos
Contextos de Filtro y Fila en Sumarize
Uso de Variables en Funciones DAX
Análisis Avanzado de Datos con Variables
Introducción a Julio Mendoza
Función Summerce Columns
Ventajas de Samaris sobre Summerce
Modificación de Expresiones con Samaris
Eficiencia de Samaris en Comparación con Sunrise
Uso Recomendado de Summerce
Limitaciones de Summerce en Medidas
Posible Evolución de Summerce
Recomendación Final sobre Summerce
Introducción a Funciones de Agrupación de Datos
Se presentan las funciones Summerise y Summerce Columbus y se destaca la importancia de elegir la función adecuada para generar tablas agrupadas.
Contexto y Preparación para Funciones de Agregación
Se recomienda conocer el contexto de fila, contexto de filtro y transmisión de contexto antes de profundizar en Calculet y filtros avanzados.
Definición y Sintaxis de la Función Sumarize
Se explica la definición y sintaxis de la función Sumarize, seguida de un ejemplo simple y otro más avanzado utilizando una tabla expandida.
Uso de Sumarize y Recomendaciones
Se detalla el uso de Sumarize en medidas complejas y se emiten recomendaciones sobre su utilización adecuada.
Función Summerce y Uso Avanzado
Se describe la sintaxis y la utilización de la función Summerce Columbus, destacando su potencial como reemplazo de la función Summerce.
Comparación de Funciones Summerise y Summerce
Se contrasta la función Group by con Summerise y Summerce, explicando sus diferencias y situaciones específicas de uso.
Tabla Expandida y Uso de Columnas Adicionales
Se muestra cómo generar una columna adicional usando la tabla expandida en Sumarize y la función Add Columns para mayor eficiencia.
Generación de Indicadores y Último Mes de Venta
Se enseña a calcular el último mes de venta utilizando funciones como Maxx y el contexto de fila, evitando la creación de columnas calculadas innecesarias.
Generación de Indicadores Continuación
Se continúa con la generación de indicadores utilizando Sumarise con ejemplos prácticos de promedio diario por cliente y su aplicación en modelos de datos complejos.
Función Summerce y Análisis de Datos
Se explora el uso de la función Summerce para obtener indicadores como el monto promedio diario por cliente, destacando su versatilidad en combinación con otras funciones de cálculo.
Contextos de Filtro y Fila en Sumarize
Se profundiza en los contextos de filtro y fila al utilizar Sumarize, mostrando cómo afectan la evaluación de las medidas y la generación de resultados.
Uso de Variables en Funciones DAX
Se introduce el uso de variables en funciones DAX para optimizar el código y facilitar la comprensión, con ejemplos prácticos de generación de indicadores complejos.
Análisis Avanzado de Datos con Variables
Se analiza el uso avanzado de variables en funciones DAX para obtener indicadores detallados y personalizados en modelos de datos, mejorando la eficiencia y claridad del código.
Introducción a Julio Mendoza
Se introduce a Julio Mendoza como el cliente que recibirá el resultado final de la variable.
Función Summerce Columns
Se explica la función Summerce Columns, que está destinada a reemplazar a Summerce en el futuro, destacando su sintaxis y ventajas en la creación de nuevas columnas y expresiones.
Ventajas de Samaris sobre Summerce
Se mencionan las ventajas de la función Samaris sobre Summerce, incluyendo su mayor optimización y eficiencia en la generación de cálculos.
Modificación de Expresiones con Samaris
Se muestra cómo modificar expresiones utilizando Samaris en comparación con Summerce, destacando la simplicidad y eficacia en la creación de tablas calculadas.
Eficiencia de Samaris en Comparación con Sunrise
Se contrasta la eficiencia de Samaris con Sunrise en la creación de tablas calculadas, resaltando la rapidez y seguridad en la generación de nuevos cálculos.
Uso Recomendado de Summerce
Se explica el uso recomendado de Summerce en medidas y tablas calculadas, indicando que actualmente no es compatible con todas las situaciones.
Limitaciones de Summerce en Medidas
Se detallan las limitaciones de Summerce en medidas, enfatizando que no es posible utilizarla correctamente en ese contexto y se recomienda su uso en tablas calculadas.
Posible Evolución de Summerce
Se plantea la posibilidad de que Summerce evolucione para ser compatible con medidas en el futuro, pero actualmente se sugiere utilizar Samaris Columns en su lugar.
Recomendación Final sobre Summerce
Se concluye recomendando utilizar Summerce para medidas a la espera de posibles mejoras futuras, y se agradece la atención de los espectadores.
FAQ
Q: What is the importance of choosing the right function for generating grouped tables?
A: Choosing the right function is important to ensure the correct grouping of data and accurate analysis.
Q: Can you explain the difference between Group by, Summarize, and Summarize Columbus functions?
A: Group by is used to group data based on specified criteria, Summarize is used to summarize data based on certain operations, and Summarize Columbus is highlighted as a potential replacement for Summarize function.
Q: How can a new column be generated using the expanded table in Summarize?
A: A new column can be generated using the Add Columns function for increased efficiency and data analysis.
Q: What are some practical examples of using Summarize for generating daily average per customer indicators?
A: Practical examples include calculating the daily average sales per customer and applying it to complex data models.
Q: In what contexts are Summarize and Summarize Columns commonly used?
A: Summarize and Summarize Columns are commonly used in creating calculated tables and measures for detailed analysis and reporting.
Q: What are the limitations of using Summarize in measures, and what is the recommended approach?
A: Summarize is not recommended for use in measures as it may not function correctly; it is suggested to use it in calculated tables instead.
Q: How is the function Summarize Columns different from Summarize, and what are its advantages?
A: Summarize Columns is designed to replace Summarize in the future, offering benefits in creating new columns and expressions with improved efficiency.
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