В этом уроке рассмотрим с вами на конкретном примере, как в DataLens можно задать несколько аргументов для функции SUM_IF().
Если вы хоть раз пользовались данной функцией, то знаете, что по умолчанию она подразумевает только одно условие для суммирования.
Что такое функция SUM_IF()?
Для тех, кто не знает, что это за функция, давайте кратко ее рассмотрим.
Синтаксис
SUM_IF( expression, condition )Описание
Возвращает сумму всех значений выражения, которые удовлетворяют условию condition. Работает только с числовыми типами данных.
Иными словами данная функция суммирует значения по какому-то условию и имет схожий смысл с аналогичной Эксель функцией СУММЕСЛИ().
Но как быть, если нам нужно учесть не одно, а несколько условий при суммировании данных. Для этого есть небольшой лайфхак. Рассмотрим, как он работает на примере ниже.
Допустим у нас есть набор данных с городами, ID и суммами.
И наша задача просуммировать данные только по ID=123 и только городу Москва.
Для начала давайте просуммируем только по ID.
В этом случаем в новом поле мы видим суммы только по выбранному ID, но по всем городам.
Но как же нам добавить еще и город в наше условие? Для этого скопируем уже написанную формулу и вставим ее вместо аргумента Сумма. Сделаем как бы вложенную функцию, одну в другую. И во вложенной функции просто изменим условие с ID на город.
И теперь, если мы посмотрим на результат, то увидим, что сумма отображается только на нужном нам городе и ID.
Вот таким простым способом можно производить суммирование по нескольким условиям.
Надеюсь, данный урок был вам полезен!
Наши курсы
Параметры дашборда. Как открыть другой отчет по ссылке с фильтром в DataLens.
Яндекс Трекер. Мой первый маршрут. Пошаговый урок для начинающих.
Стандартное отклонение в DataLens. Как работают и чем отличаются функции STDEV и STDEVP.
Как получить порядковый номер дня года в DataLens. Практический урок.
Практический урок. Как найти дубликаты строк в DataLens.
Как в DataLens сделать начало недели с четверга и добавить название дней недели. Курс по шагам.
Более подробно, как это сделать, можно посмотреть ниже.
Если вам понравился урок, то можете поддержать проект по кнопке ниже. Это очень поможет делать для вас больше интересных и полезных выпусков. Спасибо!
Задать вопросы и обсудить волнующие темы про аналитику данных теперь можно на нашем форуме.
Если вам понравился урок, подписывайтесь на канал или группу и ставьте лайки. А также пишите в комментариях свои кейсы или вопросы. Самые интересные мы обязательно разберем.
