Power Pivot: Leçon de DAX no.3 (COUNTROWS)

Publié le 01 octobre 2015
par Sophie Marchand M.Sc.
COUNTROWS ALL

Cet article fait suite aux articles Power Pivot: Leçon de DAX no.1 (fonctions X)  et Power Pivot: Leçon de DAX no.2 (RELATED).  Il vise à démontrer comment utiliser la fonction COUNTROWS en langage DAX (Data Analysis Expression), soit le langage utilisé par Power Pivot et par Power BI Desktop.

 

Fonction COUNTROWS

La fonction COUNTROWS retourne, tout simplement, le nombre de lignes d’une table.

 

Exemple de COUNTROWS: Mesure qui retourne le nombre de transactions de ventes

Dans l’exemple ci-bas, la fonction COUNTROWS retourne le nombre de lignes dans la table Ventes. Autrement dit, elle retourne le nombre de transactions total de la table, soit 13,341.

COUNTROWS DAX

 

Lorsqu’on visualise les donnĂ©es Ă  partir d’un tableau croisĂ© dynamique, on retrouve le nombre de transactions de 13,341. À noter que dans ce tableau croisĂ© dynamique, le champ de valeur est notre nouvelle mesure, soit NbTransactions.

COUNTROWS DAX

 

Et lorsqu’on appose un filtre sur le canal #1, on obtient le nombre de transactions de ce canal uniquement, soit 4,240. On observe donc que notre mesure rĂ©pond bien au contexte de filtres.

COUNTROWS DAX

 

Nous aurions pu obtenir le mĂȘme rĂ©sultat en utilisant le champ Ventes et en choisissant l’option COUNT plutĂŽt que SUM dans notre tableau croisĂ© dynamique, tel qu’illustrĂ© plus bas. Toutefois cette façon de procĂ©der aurait dĂ©fiĂ© les meilleures pratiques d’affaires. Apprenez pourquoi en jetant un coup d’oeil Ă  l’article suivant: Power Pivot: Mesures explicites vs mesures implicites.

COUNTROWS DAX

 

Exemple COUNTROWS: Mesure qui retourne le nombre de transactions de ventes du canal #1

Dans l’exemple suivant, nous utilisons la fonction DAX FILTER. Cette fonction fera l’objet d’un billet de blogue sĂ©parĂ©. Pour le moment, ce que vous devez comprendre de la formule ci-bas, c’est qu’elle retourne le nombre de lignes de la table Ventes, mais en ne considĂ©rant que les lignes qui appartiennent au canal #1.

 

COUNTROWS DAX

 

Ce faisant, lorsque l’on visualise les donnĂ©es dans un tableau croisĂ© dynamique, on remarque que le total de transactions n’est plus 13,341 mais plutĂŽt 4,240, soit le nombre de transactions du canal #1. On remarque Ă©galement que ce total est modulĂ© selon les Ă©tiquettes de lignes et les Ă©tiquettes de colonnes, i.e. selon le contexte de filtres.

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Exemple COUNTROWS: Mesure qui retourne le nombre de transactions de ventes du canal #2 ou #3

Le langage DAX dispose d’opĂ©rateurs communs. Par exemple || est employĂ© pour dĂ©signer un OR (OU). Pour en savoir davantage sur les opĂ©rateurs du langage DAX, je vous invite Ă  consulter la page suivante PowerPivot: DAX: Operator Reference. Ainsi, la formule suivante retourne le nombre de transactions de la table Ventes, pour toutes les lignes comprenant le canal #2 ou le canal #3.

COUNTROWS DAX

 

Dans le tableau croisé dynamique suivant, nous avons placé notre mesure NBTransactionsCanal1 dans la premiÚre colonne. Le total est toujours de  4,240 transactions. Dans la deuxiÚme colonne, nous avons placé notre nouvelle mesure NbTransactionsCanal2ou3. Le total est de 9,101 transactions. En additionnant ces deux valeurs, on revient à notre nombre total de transactions, 13,341, puisque cette table de ventes ne comprend que 3 canaux.

COUNTROWS DAX

 

Pour valider le rĂ©sultat prĂ©cĂ©dent, on pourrait Ă©galement reproduire un tableau croisĂ© dynamique Ă  partir de la mesure NbTransactions et apposer un filtre pour ne retenir que les canaux #2 et #3. C’est ce qui est fait ci-bas.

COUNTROWS DAX

 

Exemple COUNTROWS : Mesure qui retourne le nombre de canaux ou le nombre de #skus

L’exemple suivant utilise la fonction DAX VALUES, qui retourne le nombre de valeurs uniques d’une table ou d’une colonne. Dans notre exemple, nous avons calculĂ© le nombre de canaux (NbCanaux) et ensuite le nombre de #skus (NbSku) uniques dans notre tables de donnĂ©es de ventes.

COUNTROWS DAX

 

Remarquez, dans le tableau croisĂ© dynamique ci-bas, que ce nombre n’est pas influencĂ© par certains filtres et qu’il l’est par d’autres. Par exemple, peu importe le mois, le nombre de canaux uniques et le nombre de skus uniques demeurent les mĂȘmes. Ça signifie qu’Ă  tous les mois, l’entreprise a vendu de tous ses skus, dans tous ses canaux. Si cela n’avait pas Ă©tĂ© le cas, nous aurions obtenus des rĂ©sultats diffĂ©rents. Quant au nombre de canaux uniques par canal, il retourne Ă©videmment 1 pour chaque canal (voir dernier tableau croisĂ© dynamique) et le nombre de skus uniques par canal retourne le nombre de skus vendus dans chaque canal (voir dernier tableau croisĂ© dynamique Ă©galement).

COUNTROWS DAX

 

À noter que vous auriez pu obtenir le mĂȘme rĂ©sultat Ă  partir de la formule suivante: NbCanaux:=COUNTROWS(DISTINCT(Ventes[# canal])).

 

Exemple COUNTROWS: Mesure qui retourne le nombre de transactions de ventes dans le canal #1 peu importe les filtres

La mesure suivante, NbTransactionsCanal1Total retourne le nombre de transactions de ventes dans le canal 1, mais contrairement Ă  la mesure NbTransactionsCanal1, crĂ©Ă©e plus tĂŽt, celle-ci retourne le nombre total de transactions dans le canal 1, peu importe le contexte de filtres. Ceci est dĂ» Ă  l’emploi de la fonction ALL. Cette fonction fera l’objet d’un billet de blogue sĂ©parĂ©. Pour le moment, sachez que cette fonction fait en sorte d’ignorer le contexte de filtres.

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Ainsi, peu importe ce que l’on insĂ©re comme Ă©tiquettes de lignes ou autres filtres, le rĂ©sultat demeure toujours 4,240, soit le nombre de transactions total du canal 1 dans la table Ventes.

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De mĂȘme, peu importe le mois, le nombre de transactions total dans la table Ventes pour le canal 1 demeure Ă  4,240.

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Power Pivot: Leçons de DAX: Suite

Power Pivot: Leçon de DAX no.4 (FILTER/DISTINCT)

Power Pivot: Leçon de DAX no.5 (CALCULATE)

Power Pivot: Leçon de DAX no.6 (ALL)

Power Pivot: Leçon de DAX no.7 (ALLEXCEPT)

Power Pivot: Leçon de DAX no.8 (ALLSELECTED)


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