पावर बीआई में औसत की गणना कैसे करें

क्या आप Power BI में औसत की गणना करने में संघर्ष कर रहे हैं? आगे कोई तलाश नहीं करें! यह आलेख स्पष्ट स्पष्टीकरण और उपयोगी युक्तियों के साथ चरण दर चरण प्रक्रिया में आपका मार्गदर्शन करेगा। इस कौशल में महारत हासिल करके, आप डेटा का विश्लेषण करने और आसानी से सूचित निर्णय लेने में सक्षम होंगे। क्या आप अपने Power BI गेम का स्तर बढ़ाने के लिए तैयार हैं? पढ़ते रहते हैं!

पावर बीआई क्या है?

पावर बीआई माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित एक बिजनेस इंटेलिजेंस टूल है जो विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़िंग करने के लिए सुविधाओं और क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। यह अपने उपयोग में आसानी, स्केलेबिलिटी और अन्य Microsoft उत्पादों के साथ एकीकरण के लिए जाना जाता है, जो इसे सभी उद्योगों में एक लोकप्रिय विकल्प बनाता है।

पावर बीआई के साथ, उपयोगकर्ता अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए रिपोर्ट, डैशबोर्ड और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं। इसकी उन्नत सुविधाओं में शामिल हैं:

• मॉडलिंग की दिनांक
• परिवर्तन
• कनेक्टिविटी
• एनालिटिक्स

पावर बीआई में औसत की गणना कैसे करें?

इस अनुभाग में, हम पावर बीआई में औसत की गणना करने के विभिन्न तरीकों पर चर्चा करेंगे। चाहे आप पावर बीआई में नए हों या अपने ज्ञान का विस्तार करना चाह रहे हों, औसत की गणना कैसे करें यह समझना एक महत्वपूर्ण कौशल है। हम तीन तरीकों को कवर करेंगे: AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग करना, AVERAGEX फ़ंक्शन का उपयोग करना, और DAX का उपयोग करके एक माप बनाना। इस अनुभाग के अंत तक, आपको इस बात की पूरी समझ हो जाएगी कि पावर बीआई में औसत की गणना कैसे करें और कौन सी विधि आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त है।

1. औसत फ़ंक्शन का उपयोग करना

AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग करके Power BI में औसत की गणना करने के लिए:

1. Power BI खोलें और अपना डेटा कार्यक्षेत्र में लोड करें।
2. एक नया विज़ुअल बनाएं या किसी मौजूदा का चयन करें।
3. वह फ़ील्ड या कॉलम चुनें जिसका आप औसत निकालना चाहते हैं।
4. फ़ील्ड को विज़ुअल के मान क्षेत्र में जोड़ें।
5. विज़ुअलाइज़ेशन फलक में, फ़ील्ड के बगल में ... (अधिक विकल्प) आइकन पर क्लिक करें।
6. ड्रॉपडाउन मेनू से, सारांशित मान अनुभाग के अंतर्गत औसत का चयन करें।
7. विज़ुअल अब चयनित फ़ील्ड के लिए औसत मान प्रदर्शित करेगा।

2. AVERAGEX फ़ंक्शन का उपयोग करना

एवरेजेक्स पावर बीआई में फ़ंक्शन उपयोगकर्ताओं को तालिका में प्रत्येक पंक्ति के लिए अभिव्यक्ति के औसत की गणना करने की अनुमति देता है। AVERAGEX फ़ंक्शन का उपयोग करने के चरण यहां दिए गए हैं:

1. Power BI में एक तालिका बनाएं या किसी मौजूदा तालिका का उपयोग करें।
2. उस अभिव्यक्ति को पहचानें जिसके लिए आप औसत की गणना करना चाहते हैं।
3. प्रत्येक पंक्ति के मूल्यांकन के लिए तालिका का नाम और अभिव्यक्ति निर्दिष्ट करते हुए, फॉर्मूला बार में AVERAGEX फ़ंक्शन लिखें।
4. औसत मान की गणना करने के लिए Enter दबाएँ।

जॉन, एक बिक्री प्रबंधक, ने प्रत्येक विक्रेता के लिए प्रति माह औसत बिक्री निर्धारित करने के लिए Power BI में AVERAGEX फ़ंक्शन का उपयोग किया। इस मूल्यवान उपकरण ने उन्हें शीर्ष प्रदर्शन करने वाले सेल्सपर्सन और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने की अनुमति दी। इस मूल्यवान अंतर्दृष्टि के साथ, जॉन लक्षित प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करने और समग्र बिक्री प्रदर्शन को बढ़ाने में सक्षम था।

3. DAX का उपयोग करके एक माप बनाना

Power BI में DAX का उपयोग करके एक माप बनाने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

क्विकबुक में चेक को कैसे रद्द करें

1. अपनी पावर बीआई रिपोर्ट खोलें और मॉडलिंग टैब पर जाएं।
2. गणना समूह में नए माप पर क्लिक करें।
3. सूत्र पट्टी में, अपने माप के लिए DAX अभिव्यक्ति दर्ज करें। उदाहरण के लिए, औसत बिक्री की गणना करने के लिए, का उपयोग करें औसत समारोह।
4. नाम फ़ील्ड में अपने माप के लिए एक नाम प्रदान करें।
5. सूत्र को मान्य करने और माप को सहेजने के लिए चेक पर क्लिक करें।

तथ्य: Power BI में DAX का उपयोग करके एक माप बनाने से आप जटिल गणनाएँ कर सकते हैं और डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण कर सकते हैं।

AVERAGE और AVERAGEX फ़ंक्शंस के बीच क्या अंतर है?

Power BI में औसत गणना के साथ काम करते समय, AVERAGE और AVERAGEX फ़ंक्शन के बीच अंतर को समझना महत्वपूर्ण है।

• औसत: यह फ़ंक्शन किसी कॉलम या मानों के समूह के औसत की गणना करता है। यह कॉलम के सभी मानों को ध्यान में रखता है, उनके साथ समान व्यवहार करता है।
• औसतएक्स: यह फ़ंक्शन तालिका में प्रत्येक पंक्ति के लिए मूल्यांकित अभिव्यक्ति के औसत की गणना करता है। यह औसत की गणना से पहले डेटा पर अतिरिक्त गणना या फ़िल्टरिंग लागू करने की अनुमति देता है।

इन दो कार्यों के बीच अंतर को समझकर, आप अपनी विशिष्ट विश्लेषण आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त एक का चयन कर सकते हैं।

DAX क्या है?

डेक्स , जिसे डेटा एनालिसिस एक्सप्रेशंस के रूप में भी जाना जाता है, कस्टम गणना उत्पन्न करने और डेटा का विश्लेषण करने के लिए पावर बीआई में उपयोग की जाने वाली एक विशेष फॉर्मूला भाषा है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा मॉडल को बेहतर बनाने और अधिक सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए जटिल गणना और अभिव्यक्ति बनाने की अनुमति देता है। Excel फ़ार्मुलों के समान, DAX विशेष रूप से Power BI और अन्य Microsoft डेटा टूल के लिए डिज़ाइन किया गया है। DAX के साथ, उपयोगकर्ता गणना कर सकते हैं, संबंध स्थापित कर सकते हैं और विभिन्न तरीकों से डेटा में हेरफेर कर सकते हैं। पावर बीआई के साथ काम करने वाले व्यक्तियों के लिए DAX की गहन समझ आवश्यक है क्योंकि यह उन्नत डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग क्षमताओं को सक्षम बनाता है।

DAX का उपयोग करके माप कैसे बनाएं?

पावर बीआई में, डेटा एनालिसिस एक्सप्रेशंस (डीएएक्स) का उपयोग करके उपाय बनाना प्रभावी डेटा विश्लेषण के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है। इस अनुभाग में, हम DAX की मूल बातें और उपाय बनाने के लिए इसका उपयोग कैसे करें, इस पर चर्चा करेंगे। हम परिकलित स्तंभों और मापों के बीच मुख्य अंतर और प्रत्येक का उपयोग कब करना है, इसका भी पता लगाएंगे। इस अनुभाग के अंत तक, आपको इस बात की ठोस समझ होगी कि पावर बीआई में उपाय कैसे बनाएं और अपनी डेटा विश्लेषण आवश्यकताओं के लिए सही दृष्टिकोण कैसे चुनें।

1. सिंटैक्स को समझना

Power BI में औसत की गणना के सिंटैक्स को समझने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. उस तालिका या कॉलम का चयन करके प्रारंभ करें जिसमें वह डेटा है जिसे आप औसत करना चाहते हैं।
2. एक नए परिकलित कॉलम या माप में =AVERAGE(कॉलम) दर्ज करके औसत फ़ंक्शन का उपयोग करें।
3. यदि आपको अधिक जटिल गणनाओं की आवश्यकता है, तो इसके बजाय AVERAGEX फ़ंक्शन का उपयोग करें।
4. याद रखें कि सिंटैक्स किसी भाषा या प्रोग्रामिंग टूल की संरचना और नियमों को संदर्भित करता है।

पावर बीआई में औसत की सटीक गणना करने और सटीक डेटा विश्लेषण सुनिश्चित करने के लिए सिंटैक्स को समझना महत्वपूर्ण है।

औसत की अवधारणा प्राचीन सभ्यताओं से चली आ रही है, जहां लोग डेटा पैटर्न को समझने के लिए अंकगणितीय साधनों का उपयोग करते थे। आज, पावर बीआई जैसे टूल में औसत कार्यों के सिंटैक्स को समझने से अधिक कुशल डेटा विश्लेषण और सूचित निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।

2. परिकलित कॉलम बनाम माप का उपयोग करना

पावर बीआई का उपयोग करते समय, गणना किए गए कॉलम और माप के बीच अंतर को समझना महत्वपूर्ण है। यहां प्रत्येक विधि का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के चरण दिए गए हैं:

1. परिकलित कॉलम:
   • तालिका में एक नया कॉलम बनाएं.
   • मौजूदा कॉलम के आधार पर वांछित मान की गणना करने के लिए DAX भाषा का उपयोग करके एक सूत्र लिखें।
   • गणना पंक्ति दर पंक्ति की जाती है, और परिणाम नए कॉलम की प्रत्येक पंक्ति में संग्रहीत किया जाता है।
   • दृश्यों और गणनाओं में परिकलित कॉलम का उपयोग करें।
2. पैमाने:
   • तालिका में या किसी विशिष्ट दृश्य में एक नया माप बनाएं।
   • मौजूदा कॉलम के आधार पर वांछित मान की गणना करने के लिए DAX भाषा का उपयोग करके एक सूत्र लिखें।
   • गणना लागू फ़िल्टर और संदर्भ को ध्यान में रखते हुए गतिशील रूप से की जाती है।
   • दृश्यों और गणनाओं में माप का उपयोग करें।

परिकलित स्तंभों और मापों के बीच अंतर को समझकर, आप अपनी विशिष्ट डेटा विश्लेषण आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त विधि का चयन कर सकते हैं।

शब्द पर अक्षर गिनती

पावर बीआई में औसत के कुछ सामान्य उपयोग क्या हैं?

AVERAGE Power BI में आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला फ़ंक्शन है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा के एक सेट के औसत मूल्य की गणना करने की अनुमति देता है। केवल एक माप का औसत खोजने के अलावा, इस फ़ंक्शन के व्यवसाय विश्लेषण में कई व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। इस अनुभाग में, हम पावर बीआई में औसत के कुछ सबसे सामान्य उपयोगों का पता लगाएंगे, जिसमें औसत बिक्री की गणना कैसे करें, एकाधिक उपायों का औसत कैसे ढूंढें, और विभिन्न समय अवधि में औसत मूल्यों की तुलना कैसे करें। ये तकनीकें आपके डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने में आपकी सहायता करेंगी।

1. औसत बिक्री की गणना

Power BI में औसत बिक्री की गणना करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. अपने बिक्री डेटा को Power BI में आयात करें।
2. मॉडलिंग टैब में नया माप विकल्प चुनकर एक नया माप बनाएं।
3. फॉर्मूला बार में AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग करें और वह कॉलम निर्दिष्ट करें जिसमें आपका बिक्री डेटा शामिल है।
4. अपने माप को एक नाम दें, जैसे औसत बिक्री।
5. माप को सहेजें और औसत बिक्री प्रदर्शित करने के लिए इसे अपने विज़ुअलाइज़ेशन में जोड़ें।

2. अनेक मापों का औसत ज्ञात करना

Power BI में अनेक मापों का औसत ज्ञात करना इन चरणों का पालन करके प्राप्त किया जा सकता है:

1. डेटा एनालिसिस एक्सप्रेशंस (DAX) फॉर्मूला भाषा का उपयोग करके एक नया माप बनाएं।
2. औसत किए जाने वाले सभी वांछित मापों के योग की गणना करने के लिए CALCULATE फ़ंक्शन का उपयोग करें।
3. COUNT फ़ंक्शन का उपयोग करके योग को मापों की संख्या से विभाजित करें।
4. औसत के रूप में प्रदर्शित करने के लिए माप को प्रारूपित करें।

उदाहरण के लिए, कोई कंपनी विभिन्न क्षेत्रों में औसत बिक्री, व्यय और लाभ का विश्लेषण करना चाह सकती है। एक नया माप बनाकर जो इन उपायों के योग की गणना करता है और इसे गिनती से विभाजित करता है, वे सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए रुझानों और पैटर्न की पहचान करने में सक्षम थे।

3. विभिन्न समयावधियों में औसत मूल्यों की तुलना करना

Power BI में विभिन्न समयावधियों के औसत मानों की तुलना करने के लिए, बस इन चरणों का पालन करें:

1. एक माप बनाएं जो वांछित मीट्रिक के लिए औसत मूल्य की गणना करता है, जैसे बिक्री या राजस्व।
2. पावर बीआई में उपलब्ध समय खुफिया कार्यों का उपयोग करें, जैसे DATEADD या समान अवधि पिछले वर्ष , विभिन्न समयावधियों के लिए औसत मूल्यों की गणना करने के लिए।
3. प्रत्येक समयावधि के औसत मानों को एक दृश्य में एक साथ प्रदर्शित करें, जैसे लाइन चार्ट या तालिका।
4. समय के साथ औसत मूल्यों में किसी भी रुझान या पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण करें।

प्रो टिप: अधिक जानकारी के लिए, विशिष्ट समयावधियों में गहराई तक जाने या क्षेत्रों या उत्पादों जैसे विभिन्न आयामों में औसत मूल्यों की तुलना करने के लिए अतिरिक्त विज़ुअलाइज़ेशन जैसे स्लाइसर या फ़िल्टर का उपयोग करें।

Power BI में AVERAGE का उपयोग करने के लिए कुछ युक्तियाँ क्या हैं?

पावर बीआई में बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, औसत की गणना मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है। हालाँकि, AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग करते समय ध्यान रखने योग्य कुछ महत्वपूर्ण युक्तियाँ हैं। इस अनुभाग में, हम Power BI में AVERAGE का उपयोग करने की बारीकियों पर चर्चा करेंगे और फ़िल्टर आपके परिणामों को कैसे प्रभावित कर सकते हैं। हम AVERAGEX फ़ंक्शन का भी पता लगाएंगे, जो अधिक जटिल गणनाओं की अनुमति देता है और आपके विश्लेषण को बढ़ा सकता है। आइए Power BI में AVERAGE के आपके उपयोग को अनुकूलित करने के लिए इन युक्तियों पर गौर करें।

1. यह समझना कि फ़िल्टर औसत को कैसे प्रभावित करते हैं

सटीक डेटा विश्लेषण के लिए Power BI में औसत पर फ़िल्टर के प्रभाव को समझना आवश्यक है। इसे प्राप्त करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. फ़िल्टर लागू करें: विशिष्ट मानदंडों के आधार पर अपने डेटा सेट को परिष्कृत करने के लिए फ़िल्टर का उपयोग करें।
2. औसत की गणना करें: एक बार फ़िल्टर लागू हो जाने के बाद, औसत की गणना करने के लिए Power BI में AVERAGE फ़ंक्शन का उपयोग करें।
3. फ़िल्टर किए गए परिणामों का निरीक्षण करें: फ़िल्टर लागू करने से पहले और बाद के औसत मूल्यों की तुलना करके देखें कि वे अंतिम परिणाम को कैसे प्रभावित करते हैं।
4. डेटा उपसमूहों का विश्लेषण करें: अपने डेटा के विभिन्न उपसमूहों का मूल्यांकन करने और किसी भी पैटर्न या रुझान की पहचान करने के लिए फ़िल्टर किए गए औसत का उपयोग करें।
5. सोच-समझकर निर्णय लें: फ़िल्टर औसत को कैसे प्रभावित करते हैं इसकी स्पष्ट समझ के साथ, आप अपने डेटा के आधार पर अधिक सटीक और व्यावहारिक व्यावसायिक निर्णय ले सकते हैं।

2. अधिक जटिल गणनाओं के लिए AVERAGEX का उपयोग करना

Power BI में AVERAGEX का उपयोग करके अधिक जटिल गणनाएँ करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. Power BI में एक तालिका या मैट्रिक्स विज़ुअल बनाएं।
2. वह कॉलम जोड़ें जिसे आप औसत करना चाहते हैं.
3. फ़ील्ड्स फलक पर जाएँ और उस तालिका का चयन करें जिसमें कॉलम है।
4. औसत किए जाने वाले कॉलम का चयन करें और इसे मान फ़ील्ड में अच्छी तरह से खींचें।
5. माप उपकरण टैब पर क्लिक करें और नया माप चुनें।
6. माप के लिए एक नाम दर्ज करें और गणना को परिभाषित करने के लिए AVERAGEX फ़ंक्शन का उपयोग करें।
7. वह तालिका निर्दिष्ट करें जिस पर आप औसत करना चाहते हैं और प्रत्येक पंक्ति के लिए गणना की जाने वाली अभिव्यक्ति निर्दिष्ट करें।
8. माप बनाने और इसे अपने विज़ुअलाइज़ेशन में उपयोग करने के लिए ठीक क्लिक करें।

सच्ची कहानी: एक डेटा विश्लेषक ने एक खुदरा कंपनी के प्रति ग्राहक औसत राजस्व की गणना करने के लिए AVERAGEX का उपयोग किया। उत्पाद श्रेणी और ग्राहक खंड जैसे विभिन्न कारकों पर विचार करके, वे अपने व्यवसाय के सबसे लाभदायक क्षेत्रों पर मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम थे। इससे उन्हें डेटा-संचालित निर्णय लेने और अपनी मार्केटिंग रणनीतियों को अनुकूलित करने की अनुमति मिली, जिसके परिणामस्वरूप बिक्री और ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि हुई।