Hallo Torsten,

ich muss zu meiner Schande gestehen, dass ich das wirklich nicht beschrieben habe, weil ich dieses Wissen einfach vorausgesetzt habe. Das ist von mir natürlich nicht okay 😉 Also: Die Spalte mit den Tabellen-Objekten expandierst Du, indem Du in der Überschrift der Spalte rechts auf diesen Doppelpfeil klickst, bei dem der linke nach links und der rechte nach rechts zeigt. Danach kannst Du wählen, welche Spalten der Tabelle zu expandieren möchtest. Ich hoffe, das hat geholfen 🙂

Viele Grüße,
Lars

danke für den Beitrag, ist genau, was ich suche/brauche (Ermittlung von Verbräuchen aufgrund von täglich erfassten Zählerständen).

Kannst Du mir an dem einen Punkt noch einen Tipp geben, da komme ich nicht weiter (bis dahin hat alles einwandfrei geklappt):

Wenn ich nun aus dieser bestehenden Ergebnistabelle die Spalte kumulierter Wert expandiere, dann habe ich sowohl den kumulierten Wert bis zum aktuellen Tag, als auch den kumulierten Wert bis zum Vortag in einem Datensatz, d. h. in einer Zeile

Hier weiß ich nicht, wie man „aus der bestehenden Ergebnistabelle die Spalte kumulierter Wert expandiert“. Kannst Du mir sagen, wie das gemacht wird?

Vielen Dank und viele Grüße
Torsten

Weiter so!
Marc

Hi Alex,

solange Deine „Abkürzungen“ in Deinen Szenarien brauchbare Ergebnisse liefern, ist ein „Hinterfragen“ nicht nötig. Erst wenn die Ergebnisse falsch sind, oder die Performance Deiner Lösung inakzeptabel lang, dann muss man sich ans Optimieren machen. Insofern: Alles gut 🙂

Danke für Dein Feedback und hab ein schönes Wochenende,
Lars

Hallo Lars,

dachte mir ja schon, dass das bestimmt irgendwo ein Haken hat.
Habe es jetzt interessehalber auch simuliert mit 10k Datensätzen. Ich verstehe zwar nicht was da datenverarbeitungs-seitig so unterschiedliches passiert aber der Join war tatsächlich an die 1000x so schnell.
Einfach Wahnsinn!

Damit werde ich meine „Abkürzungen“ künftig deutlich kritischer hinterfragen!

Vielen Dank dir (auch für dein tollen Blog!)

VG
Alex

Hallo Alex,

danke für Deinen Kommentar und Dein Feedback. Ja, Deine Lösung liefert das korrekte Ergebnis und kann auf Basis eines einzigen Jahres sicherlich auch genutzt werden (was bei YTD-Kalkulationen ja gegeben ist). Sofern man dieses Vorgehen jedoch mit einer größeren Anzahl an Datensätzen nutzt (ich habe das mal mit einem Life-to-Date über viele Jahre getestet), ist der Join einfach rasend schnell und Dein Ansatz extrem langsam. Also ja, für den von mir gezeigten Fall, kannst Du sicherlich auch Deine Lösung nutzen. Für größere Datenmengen, oder auch andere Vergleiche, ist die Join-Variante vermutlich der bessere Ansatz.

Danke und viele Grüße,
Lars

vielen Dank für deinen Beitrag.
Mir kam beim Lesen die Idee eines etwas anderen Weges. Da ich noch nicht lange in der PBI-Welt lebe kann es gut sein, dass ich etwas übersehe, daher wollte ich gerne deine Meinung dazu hören.
Ich habe genau deine, nach Datum sortierte, Tabelle genommen und folgenden Code ergänzt:

#“Hinzugefügter Index“ = Table.AddIndexColumn(#“Geänderter Typ“, „Index“, 0, 1),
#“Hinzugefügte bedingte Spalte“ =Table.AddColumn(#“Hinzugefügter Index“,“Einzelwert“,
each if
[Index] = 0 then [kumulierter Wert]
else
[kumulierter Wert]-#“Hinzugefügter Index“{[Index]-1}[kumulierter Wert])

Letztlich subtrahiere ich jeweils von meinen kumulierten Wert den jeweiligen Wert aus Index-1
Damit spart man sich die ganzen Spalten und vor allem den Join.

Ich bin gespannt auf deine Meinung.
Danke und viele Grüße
Alex

Hallo Tobias,

freut mich sehr, dass der Beitrag nützlich für Dich war 🙂 Danke für Dein Feedback und ich hoffe, es hat Dir zur Lösung verholfen 🙂

Viele Grüße aus Hamburg,
Lars