DAX Function GEOMEAN พร้อมตัวอย่างการใช้งาน

สิ่งสำคัญของการใช้งาน Power BI ที่ขาดไม่ได้และเป็นเรื่องสำคัญมาก ๆ อย่างหนึ่งนั้นคือ DAX (Data Analysis Expressions) ซึ่งจะมาช่วยคำนวณสรุปผลข้อมูลที่มี โดย DAX จะถูกไปใช้ในการคำนวณ 3 ส่วนหลัก ๆ ได้แก่

1. Measures – สร้างการคำนวณในรูปแบบของ Aggregation หลาย ๆ แถวในตาราง
2. Calculated columns – สร้างการคำนวณให้เกิดคอลัมน์ใหม่ เป็นการคำนวณแบบทีละแถว
3. Calculated table – สร้างการคำนวณให้เกิดตารางใหม่

DAX Function GEOMEAN

แสดงค่าเฉลี่ยเรขาคณิต (Geometric mean) ของตัวเลขในคอลัมน์ ซึ่งจะเหมาะกับการใช้แทนค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arithmetic mean) กับข้อมูลที่มีการกระจายค่าที่แตกต่างกันมาก ข้อมูลมีลักษณะสูงหรือต่ำกว่าค่าอื่น ๆ มาก, เป็นข้อมูลร้อยละ, เป็นข้อมูลอัตราการเปลี่ยนแปลง หรือข้อมูลที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็ว

รูปแบบของ Syntax

GEOMEAN(<column>)

พารามิเตอร์

การคืนค่า

เลขทศนิยม 1 ค่า

ข้อสังเกตที่ควรทราบ

• ฟังก์ชัน GEOMEAN จะนำเฉพาะค่าที่เป็นตัวเลขในคอลัมน์เท่านั้นมาคำนวณ ซึ่งละเว้นค่าว่าง ค่าตรรกะ และข้อความ
• ตัวเลขในคอลัมน์ที่ใช้คำนวณ GEOMEAN ต้องไม่มีค่าตัวเลข 0 ซึ่งทำให้ได้ผลลัพธ์การคำนวณเป็น 0 หรือไม่ควรมีตัวเลขในคอลัมน์น้อยกว่า 0 (ค่าติดลบ) ซึ่งอาจจะทำให้ได้ผลลัพธ์การคำนวณเกิด Error NaN (Not a Number) เนื่องจากค่าเฉลี่ยเรขาคณิต (Geometric mean) คือ ผลลัพธ์รากที่ n ของผลคูณของตัวเลข n จำนวน (n คือจำนวนข้อมูลทั้งหมด)
• การใช้ GEOMEAN(Table[Column]) เทียบเท่ากับ GEOMEANX(Table, Table[Column])
• ฟังก์ชันนี้ไม่ได้รับการสนับสนุนสำหรับใช้งานในโหมด DirectQuery เมื่อใช้ในการ calculated column หรือกฎ row-level security (RLS)

ตัวอย่างการใช้งาน

ตัวอย่างการใช้ฟังก์ชัน GEOMEAN ในการคำนวณหาค่าเฉลี่ยเรขาคณิตของยอดขายสินค้า
จากข้อมูลตาราง Sales ที่มีรายละเอียดการขายสินค้าที่มียอดขายสินค้าอยู่ที่คอลัมน์ Sales amount โดยมีวันที่ขายสินค้าแต่ละรายการที่คอลัมน์ OrderDate และแต่ละการขายสินค้าเป็นของพนักงานขายใดอยู่ที่คอลัมน์ EmployeeCode

จากข้อมูลชุดนี้นอกจากตาราง Sales แล้วยังมีตาราง Employee ซึ่งมีการทำ Relationship ระหว่างกันด้วยคอลัมน์ EmployeeCode ของแต่ละตาราง

ต้องการหายอดขายรวมสินค้า ด้วยการสร้าง measure Total Sales ดังนี้

Total Sales = SUM(Sales[Sales amount])

จากข้อมูลตาราง Sales ซึ่งข้อมูลยอดขายสินค้าในคอลัมน์ Sales amount แต่ละรายการขายมีค่ามากสุด กับค่าต่ำสุดต่างกันมาก โดยหากต้องการหาค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้า ควรใช้ฟังก์ชัน GEOMEAN ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต (Geometric mean) แทนการใช้ฟังก์ชัน AVERAGE ค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Arithmetic mean) ฉะนั้นทำการคำนวณหาค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้า ด้วยการสร้าง measure Geomean Sales amount ดังนี้

Geomean Sales amount = GEOMEAN(Sales[Sales amount]) //หาค่าเฉลี่ยเรขาคณิตของยอดขาย

ตัวอย่างการใช้งาน GEOMEAN ใน Visualization

ในตัวอย่างนี้นำ measure Geomean Sales amount มาแสดงเป็น Visualization

• แบบ Card ชื่อ Title ว่า Geomean Sales amount เพื่อแสดงค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้าเป็นจำนวนเงินเท่าไร
• แบบ Line and clustered column chart ที่แสดงยอดขายรวมสินค้า Total Sales (clustered column) กับค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้า Geomean Sales amount (Line) ตามชื่อพนักงานขาย Name ซึ่งจะแสดงให้เห็นว่าพนักงานขายแต่ละคนมียอดขายรวมสินค้า และค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้าเป็นจำนวนเงินเท่าไร
• แบบ Table ที่แสดงตารางยอดขายรวมสินค้า Total Sales กับค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้า Geomean Sales amount ระหว่าง Department Sales Team 1 กับ Sales Team 2 ซึ่งจะแสดงให้เห็นว่ายอดขายรวมสินค้า กับค่าเฉลี่ยของยอดขายสินค้า แต่ละทีมขายเป็นจำนวนเงินเท่าไร

ข้อมูลอ้างอิงจากเว็บไซต์

• https://docs.microsoft.com/en-us/dax/geomean-function-dax
• https://dax.guide/geomean/
• https://buzzardsbay.org/special-topics/calculating-geometric-mean/
• http://stateasyuse.blogspot.com/2015/10/mean.html

บทความเกี่ยวกับ DAX ที่น่าสนใจ

• Data Analysis Expression (DAX) คืออะไร
• DAX Measures และ Calculated Column
• การสร้าง DAX Measures ใน Power BI
• DAX Functions A to Z รวมสูตร 26 สูตร ที่น่าสนใจ พร้อมวิธีใช้งาน

แนะนำหลักสูตรการอบรม

เรียนรู้คำสั่ง DAX เพื่อใช้งานด้าน Data Analysis, Data Analytic, BI โดยใช้ Power BI
ในหลักสูตร Data Analysis Expression (DAX) for Power BI (2 Days)

 

• Power BI Desktop for Business Analytics (2 Days)
• Power BI Advanced Visualization and AI (2 Days)
• Power BI Advanced Power Query (2 Days)
• Data Model for Power BI (2 Days)