DAX 度量：动态地仅首先考虑每个组，然后总体返回其计数

我们正在努力解决一个可能比我想象的更简单的问题。我只是被困住了。

问题包括定义一个DAX Measure that 动态地仅计数first期间访问量对于每位患者。访问次数是不是第一期间必须是分配空白()价值。 在讨论目标之前，请让我介绍一下场景。

1. 设想：
   我们有一个由一个事实表组成的模型（F_Visits）和二维（D_Customer; D_Calendar). F_Visits拥有 100 万条记录，包含顾客对服装店的所有访问。其字段有：
   Visit Id：递增唯一编号，即表的自然键
   Customer Fk：事实表中维度D_Customer的外键
   Calendar Fk：事实表中维度D_Calendar的外键
   Quantity：本次访问购买的布料数量
   Amount：访问中花费的美元金额
   Seller：为客户提供服务的员工姓名

2. Goal:
   创建一个测量：

   • 动态（基于时间段选择）
   • 每个客户的每次访问返回值1如果这是所选时间段内该患者的第一个（期间最小访问 ID）, 忽略每个客户在选定时间段内不是第一次的访问
   • 总体（总计）该措施需要返回总数第一次访问所有患者在选定时间段内进行的操作

过去两周我一直在在线社区进行搜索，但没有发现像我这样的问题。 类似（但不同）的一个如下：对 Power BI 中第一次出现的不同值求和 https://stackoverflow.com/questions/43547620/sum-distinct-values-for-first-occurance-in-power-bi与该问题相比的主要区别在于，对于在选定时间段内不是该患者的第一次就诊的情况，该问题的度量需要为 BLANK()。
3. 示例：

+----------+-------------+-------------+----------+--------+--------+
| Visit Id | Customer FK | Calendar FK | Quantity | Amount | Seller |
+----------+-------------+-------------+----------+--------+--------+
|        1 | John        |    20170101 |        1 |     10 | Rick   |
|        2 | John        |    20180101 |        2 |     15 | Morty  |
|        3 | John        |    20180101 |        3 |     17 | Eric   |
|        4 | John        |    20190101 |        2 |     17 | Eric   |
|        5 | Mark        |    20170101 |        1 |     17 | Eric   |
|        6 | Mark        |    20180101 |        3 |     12 | Eric   |
|        7 | Jack        |    20190101 |        0 |      0 | Rick   |
+----------+-------------+-------------+----------+--------+--------+

4. 解决方案： 用户现在过滤日历 FK = 2018。这将排除一些访问 并且该度量是动态计算的，仅计算每个患者在选定时间段内的首次就诊：

明细表:

+----------+-------------+-------------+----------+--------+--------+---------+
| Visit Id | Customer FK | Calendar FK | Quantity | Amount | Seller | Measure |
+----------+-------------+-------------+----------+--------+--------+---------+
|        2 | John        |    20180101 |        2 |     15 | Morty  | 1       |
|        3 | John        |    20180101 |        3 |     17 | Eric   | BLANK() |
|        6 | Mark        |    20180101 |        3 |     12 | Eric   | 1       |
+----------+-------------+-------------+----------+--------+--------+---------+

Total:

+-------+
| Total |
+-------+
|     2 |
+-------+

卖家总计:

+--------+---------+
| Seller | Measure |
+--------+---------+
| Morty  | 1       |
| Eric   | 1       |
| Rick   | BLANK() |
+--------+---------+

该方法没有具体要求，只是需要在前端动态计算。

Update

请参考问题DAX：避免 ALL() 导致矩阵中维度属性的错误显示 https://stackoverflow.com/questions/58283254/dax-avoid-all-causing-incorrect-show-of-dimensional-attribute-in-matrix

First Visit =
// Make a table of all patients in context and their first visit id in context
VAR PatientFirstVisits =
  ADDCOLUMNS (
    VALUES ( 'F_Visits'[Customer Fk] ),
    "MinVisitId", CALCULATE (
        MIN ( 'F_Visits'[Visit Id] ),
        ALL ( 'F_Visits'[Visit Id], 'F_Visits'[Seller] ), // note: fragile
        ALLSELECTED ( 'D_Calendar' )
    )
  )
RETURN
  // Count the Visit Ids that are associated with one of the patient-visit pairs in
  // PatientFirstVisits
  CALCULATE ( 
    DISTINCTCOUNT ( 'F_Visits'[Visit Id] ),
    KEEPFILTERS ( TREATAS ( PatientFirstVisits, 'F_Visits'[Customer Fk], 'F_Visits'[Visit Id] ) )
  )

请注意脆弱部分，最佳实践是仅构建 FK 和可聚合事实的事实表，即事实表中没有任何描述性属性。注释部分脆弱的原因是您需要添加到ALL您添加到事实中的任何新的描述性列可能最终会出现在使用此度量的视觉效果中。如果你把卖家拉到暗淡的地方，你可以重构如下：

First Visit = 
VAR PatientFirstVisits =
  ADDCOLUMNS (
    VALUES ( 'F_Visits'[Customer Fk] ),
    "MinVisitId", CALCULATE (
        MIN ( 'F_Visits'[Visit Id] ),
        ALL ( 'F_Visits'[Visit Id] ),
        ALLSELECTED ( 'D_Calendar' ),
        ALL ( 'Seller' )
    )
  )
RETURN
  CALCULATE ( 
    DISTINCTCOUNT ( 'F_Visits'[Visit Id] ),
    KEEPFILTERS ( TREATAS ( PatientFirstVisits, 'F_Visits'[Customer Fk], 'F_Visits'[Visit Id] ) )
  )

根据我的经验，表中的列比模型中的表的波动性大约高一个数量级。我的意思是，我通常会看到列中的流失（以某种方式添加、删除、重构）比表中的流失更多。通过拉出“卖家”暗淡，您可以这样做ALL ( 'Seller' )并且您不必担心跟踪列。

以下是实际采取的措施：

Edit:基于询问我们是否可以做的评论的版本COUNTROWS版本而不是DISTINCTCOUNT。 VAR 是一样的，所以我只是显示了之后的计数RETURN.

...
RETURN
  // Count the Visit Ids that are associated with one of the patient-visit pairs in
  // PatientFirstVisits
  COUNTROWS ( 
    INTERSECT (
      GROUPBY( 'F_visits', 'F_visits'[Customer FK], 'F_visits'[Visit Id] ),
      PatientFirstVisits
    )
  )

这里我们只是将 VAR 表和事实中的值相交。该相交为 1 行或对于详细信息行为空，并且它是未经“F_Visits”[访问 ID] 过滤的总数。