DAX : Tout savoir sur la fonction SUMX
Sur Microsoft Power BI, la fonction SUMX en langage DAX est un outil pour réaliser des calculs complexes sur des ensembles de données dans les environnements d'analyse et de modélisation. Elle permet d'obtenir la somme des expressions d'un tableau. Cet article vous décrit en détail la fonction SUMX, sa syntaxe, ses applications pratiques et ses avantages par rapport à d'autres fonctions similaires. Voici l’essentiel à savoir sur la fonction SUMX en DAX.
1 - Qu’est-ce que la fonction SUMX DAX de Power BI ?
En langage DAX (Data Analysis Expressions), la fonction SUMX de Power BI est utilisée pour calculer la somme des expressions de toutes les lignes d'un tableau. En comparaison avec la fonction SUM, la fonction SUMX permet de réaliser des calculs sur des ensembles de données plus complexes en itérant à travers les lignes d'une table.
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2 - Quels sont les éléments qui composent la fonction SUMX sur Power BI ?
Pour cerner cette fonction, il faut considérer chacun des éléments qui composent SUMX.
La syntaxe de la fonction SUMX est la suivante :
Nom de la mesure = SUMX (<table>, <expression>).
La fonction SUMX se compose des deux éléments suivants.
- Table, désignant la table contenant les lignes pour lesquelles l’expression est évaluée.
- Expression, désignant l'expression à évaluer pour chaque ligne de la table.
3 - Pourquoi utiliser SUMX au lieu de SUM avec Power BI ?
Contrairement à SUM qui s'applique à une seule colonne ou à un ensemble de valeurs, SUMX peut être utilisé pour effectuer des calculs plus complexes.
3.1 - Quelles différences entre SUMX et SUM sur Power BI ?
Sur Power BI, SUM permet de calculer la somme des valeurs d'une colonne. La fonction SUMX est quant à elle particulièrement utile lorsque vous avez besoin d'effectuer des calculs sur des données filtrées ou des calculs dynamiques (somme d’une expression évaluée pour chaque ligne d’un tableau).
3.2 - Quand choisir SUMX plutôt que SUM sur Power BI ?
En langage DAX, utilisez la fonction SUM pour calculer la somme d'une colonne numérique dans une table, et optez pour SUMX lorsque vous avez besoin de calculer la somme d'une expression évaluée pour chaque ligne d'une table.
💡 Pour info : la fonction SUM additionne tous les nombres d’une colonne.
La syntaxe de la fonction SUM dans le langage DAX (Data Analysis Expressions) est la suivante :
Nom de la mesure = SUM(<column>)
L’élément <column> désigne une colonne contenant les nombres à additionner.
4 - Comment utiliser la fonction SUMX sur Power BI ?
Suivez notre exemple pas à pas, pour une démonstration pratique de l'utilisation de la fonction SUMX dans Power BI.
Voici le contexte :
À partir de la table de ventes, vous souhaitez calculer le coût de production total.
Les deux colonnes qui nous intéressent sont donc :
- "coût de production unitaire »
- "nombre de ventes »
L’idée étant de multiplier le "coût de production unitaire"» par "« nombre de ventes" et de répéter l’opération sur chaque ligne puis de summer la totalité.
Après l’importation de vos données, cliquez sur "Nouvelle mesure".
Étape 2 : paramétrage de la fonction SUMX
Rappelons la syntaxe de la fonction SUMX :
Nom de la mesure = SUMX (<table>, <expression>)
- Table = Ventes
- Expression = SUMX de la colonne Nombre de vente et de la colonne Cout de production.
On nomme cette nouvelle mesure : 004_Cout_de_production = SUMX(Ventes, Ventes, [Nombre de vente] * Ventes [Cout de production])
On obtient donc :
Étape 3 : mise en place de la mesure
La nouvelle mesure est présente dans l’onglet champ à droite de l’écran Power BI.
Il faut maintenant faire un glisser-déposer au centre de l’écran pour l’insérer dans la zone de travail.
Étape 4 : vérification du résultat
Pour tester cette nouvelle mesure, faites glisser de l’onglet "Champs" vers la zone de travail les colonnes utilisées dans la formule.
PS : L'utilisation de SUMX en combinaison avec FILTER en DAX est particulièrement avantageuse pour calculer des agrégats sur un sous-ensemble de données qui répondent à des critères spécifiques (offrant ainsi une flexibilité et une précision accrues dans vos analyses et rapports Power BI).
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