Добавить меру в сводную таблицу в excel

Файлы к уроку:

• Для спонсоров Boosty
• Для спонсоров VK

Ссылки:

• Страница курса
• Плейлист YouTube
• Плейлист ВК

Описание

В этом уроке мы научимся создавать простые меры в Power Pivot. Помимо этого мы будем активно пользоваться сводными таблицами, поэтому если вы в них не разбираетесь, то начнете их понимать намного лучше.

В этом уроке мы изучим/повторим:

• Как создавать и редактировать меры в Power Pivot
• Как создать сводную таблицу
• Как в сводной отобразить только Топ лучших/худших
• Как создать сводную диаграмму
• Функция SUM
• Функция DISTINCTCOUNT
• Функция COUNTROWS

Динамика суммы продаж по годам

Сначала создадим меру Sum of Sales:

=SUM('Sales'[Sales])

После этого создадим сводную таблицу и линейную сводную диаграмму к ней. В строках будет номер месяца, в столбцах год, в значениях — наша созданная мера:

Сумма продаж по подкатегориям

Используя ту же самую меру создадим другую таблицу. На этот раз в строках будет находиться подкатегория, а в значениях созданная мера:

Выручка и прибыль по регионам и категориям

Создадим меру, которая вычисляет прибыль:

=SUM('Sales'[Profit])

Создадим сводную таблицу и сводную диаграмму к ней. В строках будут находиться регион и категория, а в значениях выручка и прибыль.

Динамика прибыли по подкатегориям

Воспользуемся мерой, в которой мы вычислили прибыль. В строки добавим год, а в столбцы категорию. Создадим столбиковую диаграмму с накоплением.

Прибыльность каждого товара

Создадим меру Profitability, в которой вычислим прибыльность каждого товара:

=[Sum of Profit] / [Sum of Sales]

Создадим сводную, в которой в строки добавим категорию и название товара, а в значения прибыль, выручку, прибыльность:

Количество проданных уникальных товаров из каждой подкатегории за каждый год

Мера для вычисления количества уникальных проданных товаров:

=DISTINCTCOUNT('Sales'[Product ID])

Создадим сводную таблицу, в которой в строки добавим подкатегорию, в столбцы год, а в значения новую созданную меру:

Курс Power Pivot Базовый

Давайте создадим ещё одну простую меру суммирования для Маржи.

=SUM(t_sales[Маржа])

А теперь создадим новую меру, используя те меры, которые были созданы нами ранее.

=[Прибыль]/[ИтогоПродаж]

Мы можем убрать из поля «Значения» прежние меры и переместить туда нашу новую меру.

Давайте вернём [Прибыль] обратно в поле значения

И чуть изменим нашу формулу увеличив прибыль на 10%

У вас должна вылезти ошибка.

Проблема в запятой. Насколько я понял, в отличие от движка формул Excel, движок DAX не локализирован. В нём используются английские имена функций а также принятая в США система отделения целой части числа от дробной не запятой а точкой.
Изменяем запятую на точку и жмём «ОК».

Посмотрите внимательно, значения в столбцах «Процент Прибыли» тоже изменились.

Другие выгоды от использования мер

Доступны в любой сводной таблице

До сих пор мы работали лишь с одной сводной таблицей. Но если мы создадим совершенно новую сводную таблицу, все меры которые мы создали в первой сводной будут доступны и в новой.

Одно форматирование применяется во всех сводных таблицах

Давайте добавим все три созданные нами меры в поле «Значения» новой сводной таблицы.

Теперь попробуем изменить форматирование, чтобы придать нашим данным более удобочитаемый вид. Но вместо того чтобы использовать «Формат ячейки» в контекстном меню, либо группу «Число» на вкладке «Главная», кликнем правой кнопкой мыши по одной из этих мер (например [Прибыль]) и вызовем редактор мер.

После чего данные в сводной таблице уже отображаются в денежном формате.

Более того, указанный нами формат будет теперь применяться и во всех других сводных таблицах.

Поглощая по-немногу: COUNTROWS() и DISTINCTCOUNT()

Пока что мы создавали меры используя уже знакомую нам по Excel функцию SUM. Но так как в DAX немало уникальных только для этого движка функций, давайте познакомимся с парой из них, чтобы пробудить Ваш аппетит.

Создадим в нашей сводной таблице две новые меры:

[Транзакции]=COUNTROWS(t_sales) 

И

[ДниПродаж]=DISTINCTCOUNT(t_sales[ДатаЗаказа])

COUNTROWS()

Как понятно из названия этой функции, она считает количество строк в таблице. К примеру, в примере выше 17 строк со значением 1 в столбце «НомерМесяца». И если считать что каждая транзакция вводилась в отдельную строку, то получается что в Январе было совершено 17 транзакций.

DISTINCTCOUNT()

Данная функция считает количество уникальных значений в указанном столбце. Т.е. хоть в Январе и было совершено 17 транзакций, эти транзакции были совершены в течении 13 (рабочих) дней.

Используя полученные результаты мы можем создать ещё две меры:

[ПродажиЗаТранзакцию]=[ИтогоПродаж]/[Транзакции]

И

[ПродажиЗаДень]=[ИтогоПродаж]/[ДниПродаж]

Более того, если мы вместо НомерМесяца поставим в поле «Строки» КодПродукта, то получим количество транзакций, дни продаж, продажи за одну транзакцию и продажи за день по каждому продукту.

Меры это портативные формулы

А теперь просто остановитесь на минутку и подумайте — допустим Вам изначально поручили создать таблицу продаж с разбивкой по месяцам. Т.е. Вы написали формулы считающие количество транзакций и дней продаж с привязкой к номеру месяца. Сколько времени понадобилось бы Вам, сколько громоздких формул пришлось бы написать, чтобы получить этот результат? А потом вдруг Вам сообщают, что нужно сделать то же самое, но в этот раз с разбивкой по продуктам. При использовании стандартных средств Excel это означало бы создавать всё заново и писать формулы уже с привязкой к коду продуктов. Но в Power Pivot Вы просто перетаскиваете нужные значения в соответствующие поля сводной таблицы и всё!

Постановка задачи

В исходных данных имеем две таблицы. Скромную в дизайне, большую по размеру, но удобную в работе таблицу с фактическими значениями продаж, выгруженную из какой-нибудь учетной системы:

И «красивую» таблицу с плановыми помесячными показателями от руководства:

Задача: каким-то образом объединить обе таблицы в одну, чтобы наглядно отобразить выполнение плана по каждому товару, региону, месяцу, кварталу и т.д.

Необходимая оговорка

Можно, конечно, не напрягаться, и решать это дело привычным образом «в лоб». Т.е. с помощью 144 функций СУММЕСЛИМН (SUMIFS) вычислять суммарные продажи по каждому месяцу, товару и городу, а потом с помощью еще 144 формул вручную считать процент выполнения плана.

Потом мысленно взвыть, когда шеф скажет, что хотел видеть динамику по кварталам, а не по месяцам. И лучше в рублях, а не в процентах. И города лучше расположить по столбцам, а месяцы по строчкам. И не ной, у тебя вся ночь впереди, к утру чтоб было готово.

И в нашем примере всего 3 города и 4 товара. А если будет больше?

Давайте-ка лучше мы пойдем другим путем — чуть более сложным, но гораздо более гибким и удобным в перспективе.

Что мы будем делать

Думаю, никто не будет спорить, что самым удобным, гибким и мощным инструментом для анализа данных в Microsoft Excel являются сводные таблицы. Так что, в идеале, надо бы свести решение нашей задачи именно к ним.

Но как объединить в одной сводной две наших исходных таблицы? Плоскую таблицу продаж по дням и трехмерную таблицу плановых значений с детализацией по месяцам? Тут нам помогут 2 мастхэв надстройки для Excel:

• Power Query — встроена в Excel, начиная с 2016-й версии, для более ранних Excel 2010-2013 её можно бесплатно скачать с сайта Microsoft.
• Power Pivot — c 2013 года входит в состав большинства (но не всех, к сожалению) пакетов Microsoft Office. Для Excel 2010 (но не для более новых версий!) бесплатно качается, опять же, с сайта Microsoft.

Поехали, по шагам…

Шаг 1. Добавляем соединительные таблицы-справочники

Связать напрямую наши исходные таблицы факта и плана, к сожалению, никак не получится. Ни Power Pivot, ни, тем более, Excel не поддерживают пока связи «многие-ко-многим» (many-to-many), означающие, что в исходных таблицах могут встречаться дубликаты (а это как раз наш случай — названия товаров и городов встречаются в каждой таблице не по одному разу).

Поэтому нам потребуется создать «костыли» — промежуточные таблицы-справочники с уникальными значениями товаров, городов и дат, которые мы будем использовать для создания связей «один-ко-многим» (one-to-many), которые Power Pivot умеет делать на ура:

Для создания таблицы дат удобно использовать команду Главная — Заполнить — Прогрессия (Home — Fill — Progression):

Шаг 2. Превращаем все таблицы в «умные» и даём им имена

Для загрузки таблиц в Power Pivot они должны быть «умными» (динамическими). Для этого с каждой таблицей проделываем следующее:

1. Выделяем любую ячейку таблицы
2. Жмем сочетание клавиш Ctrl+T или выбираем Главная — Форматировать как таблицу (Home — Format as Table).
3. В открывшемся окне проверяем корректность выделения диапазона (особенно для таблицы плана!) и включена ли галочка Таблица с заголовками (My table has headers) и жмем ОК.
4. На вкладке Конструктор (Design) в левом верхнем углу даем таблице осмысленное имя вместо стандартных безликих Таблица1,2,3…

Я назвал наши таблицы, соответственно:

• таблПродажи
• таблТовары
• таблГеография
• таблКалендарь
• таблПлан

Шаг 3. Грузим первые 4 таблицы в Power Pivot

Первые четыре таблицы у нас в правильном виде, поэтому их можно смело загружать их в Модель данных — область памяти, с которой оперирует Power Pivot. Подключаем нашу надстройку через Файл — Параметры — Надстройки — Надстройки COM — Перейти (File — Options — Add-ins — COM Add-ins — Go) и убеждаемся, что на ленте появилась вкладка Power Pivot.

Теперь по очереди для каждой из первых четырёх таблиц, установив в неё активную ячейку, жмём на кнопку Добавить в модель данных (Add to Data Model):

В старых версиях эта кнопка называлась Связанная таблица (Linked table).

В итоге все наши таблички должны загрузиться в открывшееся окно Power Pivot на отдельные вкладки:

Шаг 4. Доводим до ума таблицу План

Прежде, чем загрузить в Модель данных Power Pivot таблицу с плановыми значениями, её нужно сначала подрихтовать: убрать в ней пустые строки и итоги, развернуть в плоскую, заполнить пустые ячейки в первом столбце городами и т.д. Проще и легче всего это проделать с помощью надстройки Power Query.

Сначала загрузим таблицу с планами в редактор запросов Power Query, используя кнопку Из таблицы/диапазона (From Table/Range) на вкладке Данные (Data) или на вкладке Power Query (если у вас старая версия Excel 2010-2013 и вы установили Power Query как отдельную надстройку):

Затем в открывшемся окне Power Query делаем следующее:

1. Удаляем все пустые строки с null через Главная — Удалить строки — Удалить пустые строки (Home — Remove rows — Remove empty rows).

2. Удаляем строки с итогами, сняв соответствующую галочку в фильтре по столбцу Товар.

3. Удаляем ненужный последний столбец ИТОГО, щелкнув по его заголовку правой кнопкой мыши — Удалить (Remove).

4. Заполняем пустые ячейки в первом столбце названиями городов из вышестоящих ячеек, щелкнув по заголовку столбца Город правой и выбрав Заполнить — Вниз (Fill — Down).

5. Разворачиваем 12 столбцов-месяцев в два: название месяца и его значение. Для это выделяем первых два столбца Город и Товар (удерживая клавишу Ctrl), щёлкаем по их заголовку правой и выбираем команду Отменить свёртывание других столбцов (Unpivot Other Columns).

6. Чтобы преобразовать текстовые названия месяцев в нормальную даты — идём на хитрость:

• Добавляем перед датами единички через пробел с помощью команды Преобразование — Формат — Добавить префикс (Transform — Format — Add prefix)
• Аналогично добавляем после дат 2019 через Преобразование — Формат — Добавить суффикс (Transform — Format — Add suffix)
• Теперь, когда текст в этом столбце стал уже гораздо больше похож на дату, конвертируем всё его содержимое в даты, используя выпадающий список типов в шапке столбца:

  

7. Столбец Атрибут переименовываем в Дата (двойным щелчком по заголовку столбца).

8. Чтобы не путать исходную таблицу плана с преобразованной, изменим имя запроса на таблПлан2 в правой панели Power Query (впоследствии это будет именем таблицы в Power Pivot).

9. Выгружаем готовую таблицу в Модель данных Power Pivot, используя команды Главная — Закрыть и загрузить — Закрыть и загрузить в… (Home — Close&Load — Close&Load to…) и выбираем затем в следующем окне опцию Только создать подключение (Only create connection) плюс, самое главное (!), включаем флажок Добавить эти данные в модель данных (Add this data to Data Model):

После этого наша последняя таблица таблПлан должна загрузиться в окошко Power Pivot.

Шаг 5. Связываем таблицы

Теперь пришло время выполнить одно из самых важных действий — связать все имеющиеся у нас таблицы в единую модель, чтобы впоследствии иметь возможность строить сводную по всей модели, будто это одна таблица.

Для связывания в окне Power Pivot лучше переключиться в режим диаграммы с помощью кнопки Главная — Представление диаграммы (Home — Diagram View) или значком Диаграмма (Diagram) в правом нижнем углу окна. Прямоугольные окошки таблиц можно перетащить за строку заголовка и разложить любым удобным вам образом.

Связь делается очень просто: хватаем мышью столбец в одной из соединительных таблиц (таблТовары, таблГеография, таблКалендарь), тянем и бросаем на соответствующий столбец в таблицах таблПродажи и таблПлан2:

Главный принцип: тянем от таблиц-справочников (Товары, География, Календарь) к таблицам факта и плана. Делаем 6 связей — каждый справочник должен быть связан двумя связями с таблицами плана и продаж. В итоге должна получиться вот такая картина:

Обратите особое внимание на положение единичек и звёздочек на концах связей — это как раз и есть те самые связи «один-ко-многим», где звёздочка обозначает множество вхождений одного и того же элемента, а единичка — уникальность.

Если всё получилось, то сохраняем файл и выдыхаем — дело почти сделано.

Шаг 6. Строим сводную

Теперь на основе созданной модели данных можно построить сводную — для этого в окне Power Pivot выбираем команду Главная — Сводная таблица — Сводная таблица (Home — Pivot table — Pivot table). Мы автоматически вернёмся в Excel, где увидим привычную панель для построения сводной таблицы в правой части экрана, но в ней будут видны уже все таблицы, а не только текущая (как обычно):

Теперь можно знакомым уже образом перетащить мышью нужные нам поля из таблиц в области сводной таблицы.

Главные принципы здесь такие:

• В области строк, столбцов и фильтра можно бросать только поля из таблиц-справочников (таблГеография, таблКалендарь, таблТовары).
• В область значений, где идут вычисления, можно закидывать только поля из таблиц факта и плана (таблПродажи, таблПлан2)

Например, можно накидать так:

Чтобы по столбцам даты шли не с шагом один день, а покрупнее — щёлкаем по любой дате в сводной правой кнопкой мыши и выбираем команду Группировать по (Group by), а затем любой нужный уровень группировки:

В итоге должно получиться что-то уже очень похожее на то, что нам требуется:

Шаг 7. Добавляем меры для вычислений

Меры — это, упрощенно говоря, формулы внутри сводных. На самом деле, когда мы переносим мышью любое поле (например, Выручка) в область значений сводной таблицы, то «под капотом» создается неявная мера — что-то вроде:

Сумма по полю Выручка := SUM(таблПродажи[Выручка])

Но контролировать процесс создания неявных мер мы не можем — Excel сам решает как её назвать, какую именно функцию (SUM или COUNT) использовать и т.д. Поэтому лучше создавать явные меры для сводной самостоятельно — в этом случае мы сможем контролировать все их параметры.

Для этого на вкладке Power Pivot выберем команду Меры — Создать меру (Measure — New measure) и в открывшемся окне задаём:

Здесь:

• Имя таблицы — место для хранения меры (можно выбрать любую таблицу — это не играет роли).
• Название меры — придумываем и вводим любое удобное название (можно на русском).
• Описание — по желанию.
• Формула — вводим формулу, по которой будет вычисляться мера. Можно использовать функции из встроенного в Power Pivot языка DAX (кнопка fx).
• Проверить формулу — чекает вашу формулу на предмет ошибок и выдаёт рекомендации по их исправлению.
• В нижней части окна можно сразу же задать числовой формат для меры, чтобы потом по 100 раз не настраивать его в сводной (как это бывает с обычными неявными мерами).

Повторяем процесс еще два раза:

• Создаем меру с именем Факт с формулой =SUM(‘таблПродажи'[Выручка]) и числовым форматом без копеек и с разделителем.
• Создаём меру Отклонение, которая использует две предыдущих созданных меры по формуле =[Факт]/[План]-1 и процентным форматом

Добавленные меры появятся в правой панели сводной таблицы с характерным значком:

Теперь их можно смело закидывать мышкой в нашу сводную и выполнять план-факт анализ в любых разрезах за считанные секунды:

Обновляется вся созданная красота (модель данных Power Pivot, запрос Power Query и сама сводная) одним движением — на вкладке Данные (Data) с помощью кнопки Обновить все (Refresh All) или сочетания клавиш Ctrl+Alt+F5.

Возможные проблемы и их решения

В процессе реализации вы можете нарваться на несколько типичных «граблей»:

• Появляются странные ошибки в Power Pivot или сама вкладка Power Pivot неожиданно пропадает из Excel — отключите надстройку, перезапустите Excel и подключите её заново (см. Шаг 3). Обычно помогает.
• Не получается создать связь — проверьте, нет ли повторов в справочниках. В столбцах, используемых для связывания не должно быть (в таблицах-справочниках) дубликатов — это жёсткое требование Power Pivot.
• Какие-то странные результаты получаются в сводной — проверьте 1) правильно ли вы настроили связи 2) те ли поля вы используете для сводной (в области строк, столбцов и фильтра могут лежать только поля из справочников).

Если будут ещё какие-то сложности — пишите в комменты.

В любом случае, попробовать стоит — создав единожды такую обновляемую аналитическую систему, можно ещё долго радоваться ей в будущем

Ссылки по теме

• Что такое Power Query, Power Pivot и Power BI и зачем они пользователю Excel
• Сводная таблица сразу по нескольким диапазонам данных
• Создание базы данных в Excel с помощью Power Pivot

A calculated field in a table in a Data Model is the field obtained by a DAX formula. In earlier versions of Power Pivot, the calculated field was termed as a measure. In Excel 2013, it was renamed as a calculated field. However, it is renamed back to measure in Excel 2016. If you refer to any documentation, you can observe a mix up of these two terms. Note that the terms calculated field and measure are synonymous. In this tutorial, we use the term calculated field.

Understanding Calculated Fields

A calculated field is a formula that is created specifically for use in a PivotTable (or PivotChart).

You can create a calculated field based on standard aggregation functions, such as COUNT or SUM, or by defining your own DAX formula.

Following is the difference between the calculated field and the calculated column −

• A calculated field can be used only in the VALUES area of a PivotTable.

• A calculated column with the calculated results can be used in ROWS, COLUMNS and FILTERS areas also.

Saving Calculated Field

The calculated field will be saved with its source table in the Data Model. It appears in the Power PivotTable or Power PivotChart Fields list as a field in the table.

Using Calculated Field

To use a calculated field, you have to select it from the Power PivotTable Fields list. The calculated field will get added to the VALUES area and the formula used for the calculated field will be evaluated. A result is created for each combination of row and column fields.

Calculated Field – An Example

Consider the following Data Model for Olympics data −

As seen in the above screenshot, the Results table has a field Medal that contains the values – Gold, Silver, or Bronze for each of the rows containing Sport – Event — Country – Date combination. Suppose you want medal count for each country, then you can create a calculated field Medal Count with the following DAX formula −

Medal Count := COUNTA([Medal])

Creating a Calculated Field in a Table

To create the calculated field Medal Count in the Results table, do the following −

• Click the cell in the calculation area below the Medal column in the Results table. The cell will be highlighted.

• Type Medal Count:=COUNTA([Medal]) in the formula bar.

Press Enter.

As seen in the above screenshot, the calculated field appears in the selected cell, showing the value as 34,094. This number is the total number of rows in the Results table. Hence, it does not make much sense at the first look. As discussed earlier, the real use of a calculated field can be seen only by adding it to a Power PivotTable or a Power PivotChart.

Using the Calculated Field in a Power PivotTable

To use the calculated field to count the number of medals for each country, do the following −

• Click the PivotTable on the Ribbon in the Power Pivot window.
• Click the PivotTable in the dropdown list.

Create PivotTable dialog box appears.

• Click the Existing Worksheet.
• Select where you want to place the PivotTable.

An empty PivotTable will get created.

• Click the Results table in the PivotTable Fields list.
• Click the fields – Country and Medal count.

As you can observe, Medal Count is added to VALUES area and Country is added to ROWS area. The PivotTable is created with the field Country values appearing in the rows. And for each row, the Medal Count value is calculated and displayed. That is the way, the calculated field evaluates the DAX formula used and displays the values.

• Add the field Sport from the Results table to ROWS area.

As you can see in the above screenshot, Medal Count is calculated for each Country — Sport-wise and a Subtotal for the Country itself.

This is how DAX supplements the Power features.

Types of Calculated Fields

There are two types of Calculated Fields – Implicit and Explicit.

• An implicit calculated field is created in the Power PivotTable Fields list pane.

• An explicit calculated field is created either in the table in the Power Pivot window, or from the PowerPivot Ribbon in the Excel window.

Creating an Implicit Calculated Field

An implicit calculated field can be created in two ways, both in the Power PivotTable Fields pane.

Creating an Implicit Calculated Field in the PivotTable Fields List

You can create the Count of Medal Field from the Medal field in the PivotTable Fields list as follows −

• Deselect the field Medal Count.
• Right-click on the field Medal.
• Click Add to Values in the dropdown list.

Count of Medal appears in the Values area. Count of Medal column will be added to the PivotTable.

Creating an Implicit Calculated Field in the VALUES Area

You can create an implicit calculated field — % of Parent Row in the Values area to express the Medal count of each sport that a country has won as a percentage of the total number of Medals won by that Country.

• Click the down arrow in the Count of Medal box in VALUES area.
• Click the Value Field Settings in the dropdown list.

Value Field Settings dialog box appears.

• Type % Medals in the Custom Name box.
• Click the Show Values As tab.
• Click the box under Show values as.
• Click the % of Parent Row Total.

• Click the Number Format button.

Format Cells dialog box appears.

• Click Percentage.
• Type 0 in decimal places.
• Click OK.
• Click OK in the Value Field Settings dialog box.
• Select Do Not Show Subtotals.

You created another implicit calculated field % Medals and as you can observe, for each Country, the percentage of Medals Sport-wise are displayed.

Drawbacks of an Implicit Calculated Field

Implicit calculated fields are easy to create. In fact, you have been creating them even in Excel PivotTables and Pivot Charts. But, they have the following drawbacks −

• They are volatile. That means, if you deselect the field you used for calculated field, it will be removed. If you want to display it again, you have to once again create it.

• Their scope is limited to the PivotTable or PivotChart in which they are created. If you create another PivotTable in another worksheet, you have to create the calculated field again.

On the other hand, explicit calculated fields will get saved with the table and will be available whenever you select that table.

Creating an Explicit Calculated Field

You can create an explicit calculated field in two ways −

• In the calculation area in a Table in the Data Model. You have already learnt this in the section – Creating Calculated Field in a Table.

• From PowerPivot Ribbon in the Excel table. You will learn this way of creating an explicit calculated field in the next section.

Creating an Explicit Calculated Field from PowerPivot Ribbon

To create an explicit calculated field from PowerPivot Ribbon, do the following −

• Click the POWERPIVOT tab on the Ribbon in your workbook.
• Click the Calculated Fields in the Calculations area.
• Click the New Calculated Field in the dropdown list.

Calculated Field dialog box appears.

• Fill in the required information as shown in the following screenshot.

• Click the Check formula button.
• Click OK only if there are no errors in the formula.

As you can observe, you can define the category and format of the calculated field in this dialog box. Further, you can use the IntelliSense feature to understand the usage of the functions and to use the AutoComplete feature to easily complete the names of the functions, tables, and columns. For details on IntelliSense feature, refer to the chapter – DAX Formulas.

This is a recommended way to create explicit calculated fields.

Данная статья содержит информацию о том, как с помощью надстройки Power Pivot в Excel добавлять текстовые поля в область значений сводной таблицы. Это может быть полезно, когда необходимо перечислить сущности, не добавляя их в группировку сводной таблицы. Такими сущностями могут быть номера договоров, перечень ассортимента, различные комментарии и другие характеристики.

ИНСТРУКЦИЯ ПО ДОБАВЛЕНИЮ ТЕКСТОВЫХ ПОЛЕЙ В СВОДНУЮ ТАБЛИЦУ

Чтобы с помощью надстройки Power Pivot добавить текст в сводную таблицу, нужно выполнить последовательно следующие действия:

Шаг 1. Включаем надстройку Power Pivot.

Надстройка Power Pivot входит в стандартный комплект Excel 2013, 2016 и Excel 365 для Windows. Она подключается одной галочкой в окне надстроек:

Файл → Параметры → Надстройки → Надстройки COM → Microsoft Power Pivot.

Шаг 2. Загружаем исходную таблицу Exсel в модель данных Power Pivot и создаем сводную таблицу с подключением к модели. В качестве примера возьмем таблицу (рис. 1), в которой ведутся остатки ассортимента в магазине обуви.

Исходную таблицу с информацией об остатках обуви загружаем в модель данных Power Pivot, как показано на рис. 2.

Выполнив загрузку, выходим из окна Power Pivot, создаем новый лист, через команду «Вставка» строим сводную таблицу.

Важный момент: в случае с Power Pivot для создания сводной таблицы выделять исходную таблицу не нужно.

Шаг 3. Добавим в область строк сводной таблицы следующие поля: Тип обуви, Полное наименование, Размеры, Цвет (рис. 3).

Для начала подсчитаем количество уникальных цветов для выбранной группировки.

По аналогии с вычисляемыми полями сводной таблицы в Power Pivot есть меры, которые создают такие же вычисляемые поля. В отличие от классических вычисляемых полей меры более функциональны и интуитивно понятны.

Чтобы создать меру, нужно на вкладке Power Pivot выбрать «Меры» и «Создать меру» (см. рис. 3).

В окне создания меры необходимо указать таблицу, в которой данная мера располагается, имя меры и формулу. По желанию можно указать формат и описание (рис. 4). Одним из вариантов определения количества уникальных цветов будет мера, записанная следующим образом:

Цвета:=

COUNTROWS(VALUES(‘Остатки'[Цвет])).

Функция VALUES() создает таблицу из одного столбца с уникальными значениями (в нашем случае это «коричневый», «синий», «черный»).

Функция COUNTROWS() подсчитывает в таблице количество строк.

К мере применяются фильтры сводной таблицы (учитываются ее разрезы).

Рассмотрим, как считает написанная мера.

В группировке Ботильонов и следующего наименования обуви указано 3 — максимальное количество уникальных цветов. Все три цвета повторяются в первом по порядку размере 38, поэтому у данного размера тоже 3. В размере 39 только один цвет, поэтому стоит 1 (рис. 5).

Если функция VALUES() имеет единственное значение, то в значения сводной таблицы его можно добавить текстом, а не только рассчитать количество таких значений, чем ограничивается стандартный Excel.

Предположим, нами создана мера, которая выглядит следующим образом:

Цвета:=

VALUES(‘Остатки'[Цвет]).

Мы получим сообщение об ошибке, так как в строках, где уникальных значений больше одного, результатом функции VALUES() также является более одного значения (рис 6).

Чтобы обойти данную ошибку, нужно определить, когда VALUES() возвращает одно или несколько значений. Для этого воспользуемся функцией HASONEVALUE(). Она возвращает 1 (ИСТИНА), если в ней столбец с одним значением, и 0 (ЛОЖЬ), если столбец с несколькими значениями.