דשבורד בעמוד אחד שכל המספרים בו מגיעים ממדדים שאתם כותבים מאפס, עם חיווי צבע אוטומטי למצב המדינות. עובדים על AdventureWorks_Sales.xlsx — המודל מהשיעורים הקודמים. 25 תרגילים, כל אחד בדף נפרד ועם פתרון מלא. שימו לב: ההורדה והתרגול הם במחשב בלבד — Power BI Desktop אינו קיים בטלפון.
לפני שמתחילים — בדקו את הקשר הפעיל. במסך Model ודאו שהקשר הפעיל (הקו הרציף) בין Sales ל-Date הוא DateKey → OrderDateKey. בטבלת Sales יש שלושה מפתחות תאריך (Order · Due · Ship), והזיהוי האוטומטי בוחר אחד מהם שרירותית. קשר שגוי = כל גרף זמן יספר סיפור לא נכון — תראו את זה בתרגיל 2.5.
מילון סוגריים. Table[Column] = עמודה · [מדד] = סוגריים מרובעים בלי שם טבלה. לכל מדד: קליק ימני על טבלת Sales בחלונית Data ← New measure ← הנוסחה ← Enter. השם חייב להיות בדיוק כפי שמופיע בתרגיל.
שמונה מדדי בסיס — SUM, DISTINCTCOUNT, AVERAGE, CALCULATE ו-DIVIDE — וחמישה מדדי חלון: RANK, WINDOW, OFFSET ו-INDEX.
רקע וכותרת, מגש KPI, ארבעה קארדים, גרף עמודות, גרף קו, דונאט, טבלת דירוג ופילטר Top N.
עיצוב מותנה בחוקים על גרף המדינות, ואז הרכבה, יישור ובדיקה עצמית שהדשבורד מספר סיפור אחד.
צרו מדד בשם Total Sales שמסכם את עמודת Sales[Sales Amount].
Total Sales = SUM ( Sales[Sales Amount] )
Sales ← New measureלמה SUM ולא עמודה מחושבת: עמודה מספרית אחת שמסכמים. מדד "חי" — הוא מחושב מחדש בכל בועת סינון, ולכן אותו מדד ישרת קארד, גרף וטבלה בלי לכתוב אותו שוב.
תוצאה: $109,809,274 — מספר העוגן של כל המטלה.
צרו מדד בשם Total Orders שסופר הזמנות ייחודיות על בסיס 'Sales Order'[Sales Order].
Total Orders = DISTINCTCOUNT ( 'Sales Order'[Sales Order] )
שימו לב לעמודה: Sales Order ולא SalesOrderLineKey. הזמנה עם כמה פריטים מופיעה בכמה שורות; DISTINCTCOUNT מסנן את הכפילויות, בעוד COUNT היה מחזיר 121,253 — שורות, לא הזמנות.
תוצאה: 31,455 הזמנות מתוך 121,253 שורות מכירה.
צרו מדד בשם Avg Line Value שמחשב את הממוצע של Sales[Sales Amount].
Avg Line Value = AVERAGE ( Sales[Sales Amount] )
ממוצע של מה בדיוק: זהו ממוצע לשורת פריט, לא ממוצע להזמנה. ממוצע הזמנה מתקבל מ-[Total Sales] / [Total Orders] ועומד על כ-$3,491 — פי כמעט 4. שתי שאלות עסקיות שונות לגמרי, ולכן חשוב לדעת מה בדיוק חילקתם.
תוצאה: $905.62 לשורת פריט.
צרו מדד בשם Bikes Sales שמחזיר את מכירות קטגוריית Bikes בלבד. השתמשו ב-CALCULATE עם [Total Sales] כביטוי ותנאי על Product[Category].
Bikes Sales = CALCULATE ( [Total Sales], Product[Category] = "Bikes" )
הלב של DAX: CALCULATE מריץ מדד קיים תחת פילטר חדש. שימו לב שהשתמשנו ב-[Total Sales] ולא כתבנו SUM מחדש — עקרון הלגו: שינוי אחד במדד הבסיס מתגלגל לכל המדדים שנשענים עליו.
תוצאה: $94,620,526.
צרו מדד בשם FY2020 Sales שמחזיר את מכירות שנת הכספים FY2020 בלבד, עם תנאי על 'Date'[Fiscal Year].
FY2020 Sales = CALCULATE ( [Total Sales], 'Date'[Fiscal Year] = "FY2020" )
אותה תבנית, ממד אחר: ברגע שמבינים CALCULATE, כל "מכירות של X" הוא שורה אחת. שימו לב שהשנה כאן פיסקלית (יולי–יוני) ולא קלנדרית — FY2020 מסתיימת ביוני 2020.
תוצאה: $51,878,275.
צרו מדד בשם US Sales שמחזיר את מכירות ארצות הברית בלבד, עם תנאי על 'Sales Territory'[Country].
US Sales = CALCULATE ( [Total Sales], 'Sales Territory'[Country] = "United States" )
המספר שמכתיב את כל הדשבורד: ארה"ב לבדה מייצרת יותר ממחצית העסק. נחזור אליה בפונקציות החלון — היא המדינה המובילה, והבסיס להשוואות "% מהמובילה".
תוצאה: $62,997,591 — 57.4% מכלל המכירות.
צרו מדד בשם Reseller Sales שמחזיר את המכירות דרך ערוץ ה-Reseller, עם תנאי על 'Sales Order'[Channel].
Reseller Sales = CALCULATE ( [Total Sales], 'Sales Order'[Channel] = "Reseller" )
תובנת ערוץ: שני שלישים מהעסק עוברים דרך משווקים ולא ישירות לצרכן. זו נקודת פתיחה לכל דיון על תלות בערוץ הפצה.
תוצאה: $80,450,597 (73.3%). היתרה — Internet: $29,358,677 (26.7%).
צרו מדד בשם Bikes % of Total — חלקה של קטגוריית Bikes מכלל המכירות. השתמשו ב-DIVIDE עם [Bikes Sales] ו-[Total Sales]. עצבו כאחוז.
Bikes % of Total = DIVIDE ( [Bikes Sales], [Total Sales] )
Measure tools ← Format = Percentageלגו טהור: מדד שבנוי משני מדדים קיימים, בלי אף SUM חדש. DIVIDE ולא סלאש — חלוקה באפס תחזיר ריק בשקט במקום שגיאה.
תוצאה: 86.2% — קטגוריה אחת מחזיקה כמעט את כל העסק.
צרו מדד Country Rank שמדרג את המדינות לפי מכירות (הגבוהה = 1). השתמשו ב-RANK עם ORDERBY על [Total Sales] בכיוון יורד.
◆מה הדירוג של France, ולמה RANK עדיף על הקלדת מספרים ידנית?
Country Rank = RANK ( ALL ( SalesTerritory[Country] ), ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
למה RANK ולא מספרים ידניים: הדירוג "חי" — סלייסר שנה או קטגוריה יסדר אותו מחדש לבד, כי ORDERBY ממיין לפי מדד. מספרים שהוקלדו ביד היו קופאים ברגע שהמשתמש מסנן.
שתי מלכודות: ברירת המחדל של ORDERBY היא ASC — בלי DESC המדינה החלשה תקבל מקום 1. ובתוך פונקציית חלון תמיד [מדד] ולא SUM גלמי, אחרת כל השורות יחזירו מקום 2.
תוצאה: France = 5. הדירוג המלא: US=1 · Canada=2 · Australia=3 · UK=4 · France=5 · Germany=6.
צרו מדד Sales Running Total שמסכם מהמדינה המובילה ועד הנוכחית, באמצעות WINDOW ( 1, ABS, 0, REL, ... ).
◆מה הערך המצטבר בשורת Australia, ואיך בודקים תקינות בשורה האחרונה?
Sales Running Total =
CALCULATE (
[Total Sales],
WINDOW ( 1, ABS, 0, REL,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC, SalesTerritory[Country], ASC )
)
)| מדינה | Total Sales | Running Total |
|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | $62,997,591 |
| Canada | $16,355,770 | $79,353,361 |
| Australia | $10,655,336 | $90,008,697 |
| United Kingdom | $7,670,721 | $97,679,418 |
| France | $7,251,556 | $104,930,974 |
| Germany | $4,878,300 | $109,809,274 |
ארבעת המספרים: 1, ABS = מתחילים תמיד בראש הרשימה (חלון שעומד במקום) · 0, REL = עוצרים אצלי (חלון שנע איתי). שובר-השוויון ב-ORDERBY מבטיח סדר יציב כששתי מדינות זהות.
תוצאה: Australia = $90,008,697. הבדיקה: השורה האחרונה חייבת להיות בדיוק $109,809,274 — אם לא, החלון שבור.
צרו מדד Running % — המצטבר מ-1.10 כאחוז מסך המכירות, עם DIVIDE. עצבו כאחוז.
◆כמה אחוז מצטבר עד סוף המדינה השלישית, ומה זה אומר עסקית?
Running % =
DIVIDE (
[Sales Running Total],
CALCULATE ( [Total Sales], ALL ( SalesTerritory[Country] ) )
)מבנה המדד: המונה הוא המצטבר, המכנה הוא סך הכל משוחרר מסינון המדינה. בלי ALL המכנה היה מצטמצם לשורה עצמה וכל השורות היו מציגות 100%.
תוצאה: עד Australia (מקום 3) — 82.0%. הרשימה: 57.4% ← 72.3% ← 82.0% ← 89.0% ← 95.6% ← 100.0%. פארטו על צלחת: חצי מהמדינות מייצרות 82% מההכנסה.
צרו מדד Gap To Above — כמה כל מדינה מפגרת אחרי זו שמעליה. השתמשו ב-OFFSET ( -1, ... ) בתוך CALCULATE, וחסרו מ-[Total Sales].
◆איזו מדינה הכי קרובה לעקוף את זו שמעליה, ובכמה?
Gap To Above =
[Total Sales]
- CALCULATE (
[Total Sales],
OFFSET ( -1,
ALL ( SalesTerritory[Country] ),
ORDERBY ( [Total Sales], DESC, SalesTerritory[Country], ASC )
)
)| מדינה | Gap To Above |
|---|---|
| United States | ריק — אין מעליה |
| Canada | −$46,641,820 |
| Australia | −$5,700,434 |
| United Kingdom | −$2,984,615 |
| France | −$419,165 |
| Germany | −$2,373,255 |
מה עושה OFFSET(-1): קופצת שורה אחת אחורה ברשימה המדורגת ומחזירה את הערך שלה. התובנה העסקית: המרדף הצמוד מתרחש על מקומות 4–5, לא בצמרת — הפער בין ארה"ב לקנדה הוא בסדר גודל אחר לגמרי.
תוצאה: France — רק $419,165 מבריטניה.
צרו מדד % of Leader — כמה אחוז כל מדינה מהמובילה. השתמשו ב-INDEX ( 1, ... ) לשליפת מכירות המובילה, ו-DIVIDE.
◆מה ה-% of Leader של Canada — והאם "מקום שני" מספר את הסיפור המלא?
% of Leader =
DIVIDE (
[Total Sales],
CALCULATE (
[Total Sales],
INDEX ( 1, ALL ( SalesTerritory[Country] ), ORDERBY ( [Total Sales], DESC ) )
)
)| מדינה | % of Leader |
|---|---|
| United States | 100.0% |
| Canada | 26.0% |
| Australia | 16.9% |
| United Kingdom | 12.2% |
| France | 11.5% |
| Germany | 7.7% |
דירוג מול פרופורציה: "מקום שני" נשמע צמוד, אבל קנדה היא רק רבע מארה"ב. RANK נותן מיקום, INDEX נותן פרופורציה — ורק השילוב מספר את הסיפור.
תוצאה: Canada = 26.0%.
בחרו גוון HEX אחד (למשל ב-coolors.co) — כל צבעי הדשבורד יהיו מהמשפחה שלו. לחצו על אזור ריק בקנבס ← Format your report page ← Canvas background ← גרסה בהירה של הגוון ← Transparency = 0%. הוסיפו כותרת: Insert → Text box ← "דוח מכירות AdventureWorks" בגופן גדול וצבע כהה מהמשפחה.
Format your report page ← Canvas background ← גוון בהיר ← Transparency = 0%Insert ← Text box ← גופן גדול, צבע כהה מהמשפחהבדיקה: אם אתם צריכים יותר משלושה צבעים כדי להסביר את הדשבורד — יש יותר מדי צבעים.
Insert → Shapes → Rectangle ← מתחו רצועה רוחבית מתחת לכותרת, במקום שבו ישבו ארבעת הקארדים. Format shape → Rounded corners, מלאו בגוון בהיר מהמשפחה. אם הצורה מכסה הכל — Format → Arrange → Send to back.
Insert ← Shapes ← Rectangle ברוחב ארבעת הקארדיםRounded corners, מילוי בגוון בהיר, בלי מסגרתFormat ← Arrange ← Send to backלמה מגש: הצורה מקבצת את ארבעת הקארדים לאובייקט ויזואלי אחד. העין קוראת "אזור KPI" במקום ארבעה ריבועים מרחפים.
בדיקה: לחיצה על קארד בוחרת את הקארד ולא את הצורה — סימן שהצורה מאחור.
בנו 4 קארדים מעל המגש, כל אחד מציג מדד שכתבתם (לא שדה גולמי): [Total Sales] · [Total Orders] · [Avg Line Value] · [Bikes % of Total]. בנו קארד אחד, עצבו אותו במלואו (Callout value, גופן וצבע מהמשפחה, Visual border → Rounded corners), ואז שכפלו שלוש פעמים והחליפו את השדה. יישרו: Ctrl+Click על ארבעתם ← Align top → Distribute horizontally → Group.
| קארד | המדד | ערך |
|---|---|---|
| סך מכירות | Total Sales | $109,809,274 |
| מספר הזמנות | Total Orders | 31,455 |
| שווי שורה ממוצע | Avg Line Value | $905.62 |
| % אופניים | Bikes % of Total | 86.2% |
עצבו פעם אחת ושכפלו: ארבעה קארדים שעוצבו בנפרד לעולם לא ייצאו זהים. שכפול מבטיח אותו גופן, אותו רדיוס ואותו ריווח.
בדיקה: אף שדה גולמי לא נגרר לקארד — כל ארבעת הערכים מגיעים ממדדים שכתבתם.
Clustered column chart ← X-axis = 'Sales Territory'[Country] · Y-axis = [Total Sales] (המדד!). מיון יורד: ··· → Sort axis → Total Sales → Sort descending. הוסיפו Y-axis → Display units = Millions ו-Data labels = On, והסתירו כותרות צירים מיותרות.
◆איזו מדינה מובילה במכירות, ופי כמה היא גדולה מהשנייה?
| מדינה | Total Sales |
|---|---|
| United States | $62,997,591 |
| Canada | $16,355,770 |
| Australia | $10,655,336 |
| United Kingdom | $7,670,721 |
| France | $7,251,556 |
| Germany | $4,878,300 |
המיון היורד קריטי: בלעדיו Power BI ממיין אלפביתית, ו-Australia תופיע ראשונה — סדר שמטעה את הקורא לחשוב שהיא המובילה.
תוצאה: United States מובילה עם $62,997,591 — פי 3.9 מ-Canada.
Line chart ← X-axis = 'Date'[Date] (מטבלת התאריכים!) · Y-axis = [Total Sales]. אם רואים רק 3 נקודות (שנים) — לחצו על החץ המזלגי (Expand all down one level) עד רמת חודש, או השאירו רק Month בציר. קווי רשת אופקיים מקווקווים, ציר Y מ-0.
◆באיזה חודש נרשם שיא המכירות?
זו נקודת "הקשר השגוי" מהאזהרה בפתיחה: ב-Sales יש שלושה מפתחות תאריך — Order, Due ו-Ship. אם הקשר הפעיל אינו OrderDateKey, כל נקודה על הקו תזוז ותספר סיפור לא נכון. אם הגרף נראה מוזר — בדקו במסך Model מי הקו הרציף.
תוצאה: שיא במאי 2020 — $5,265,797.
Donut chart ← Legend = Product[Category] · Values = [Total Sales]. הפעילו Format → Detail labels → Label contents = Percent of total, צבעים מהמשפחה, והבליטו את הפרוסה הגדולה.
◆איזו קטגוריה שולטת, ובכמה אחוז — והאם זה בריא לעסק?
| קטגוריה | Total Sales | % מהמכירות |
|---|---|---|
| Bikes | $94,620,526 | 86.2% |
| Components | $11,799,077 | 10.7% |
| Clothing | $2,117,613 | 1.9% |
| Accessories | $1,272,058 | 1.2% |
התובנה העסקית: 86% בקטגוריה אחת היא תלות מוצר — כל זעזוע בשוק האופניים מזעזע את כל החברה. הדונאט הופך את המדד [Bikes % of Total] מ-1.8 לתמונה, ומספר בדיוק את אותו סיפור ריכוזיות כמו טבלת המדינות.
תוצאה: Bikes — 86.2% מהמכירות.
בנו ויזואל Table — לוח תוצאות: Country · [Total Sales] · [Country Rank] · [% of Leader] · [Running %]. מיינו לפי Country Rank עולה.
◆מה מספרת עמודת Running % על ריכוזיות השוק — ובאיזו שורה חוצים 82%?
| מדינה | Total Sales | Rank | % of Leader | Running % |
|---|---|---|---|---|
| United States | $62,997,591 | 1 | 100.0% | 57.4% |
| Canada | $16,355,770 | 2 | 26.0% | 72.3% |
| Australia | $10,655,336 | 3 | 16.9% | 82.0% |
| United Kingdom | $7,670,721 | 4 | 12.2% | 89.0% |
| France | $7,251,556 | 5 | 11.5% | 95.6% |
| Germany | $4,878,300 | 6 | 7.7% | 100.0% |
ארבעה מדדים, ארבע שאלות: כמה (Total Sales), איפה (Rank), ביחס למי (% of Leader) וכמה מהעסק כבר כוסה (Running %). זו טבלה שמחליפה שלושה גרפים.
תוצאה: Running % חוצה 82% כבר בשורה השלישית — חצי מהמדינות מייצרות 82% מההכנסה. פארטו בעמודה אחת, בלי ניתוח נפרד.
שכפלו את גרף 2.4 והפכו אותו ל-Top 3: בחלונית Filters, על Country ← Filter type = Top N ← Top 3 by [Total Sales] ← Apply. הוסיפו את [% of Leader] כ-Tooltip.
◆אילו שלוש מדינות נשארות, ומה אחוז המכירות המצטבר שלהן מכלל העסק?
Top N הוא פילטר ויזואל, לא מדד: הוא לא משנה נתונים ולא יוצר חישוב חדש — הוא רק קובע מה הגרף מצייר. אותם מדדים בדיוק ממשיכים לעבוד מתחתיו.
הריחוף חושף את הפרופורציה: US 100% · Canada 26.0% · Australia 16.9% — כך הגרף מספר גם "מי" וגם "בכמה".
תוצאה: United States · Canada · Australia — יחד $90,008,697 = 82.0% מהעסק.
צבעו את עמודות גרף המדינות (2.4) לפי שלושה חוקים על [Total Sales] — לא נדרש מדד חדש. בחרו את הגרף ← Format visual → Columns → Colors ← fx ← Format style = Rules, What field = [Total Sales] ← שלושה חוקים עם New rule: אדום מתחת ל-15M, כתום 15M–25M, ירוק מ-25M ומעלה.
◆רשמו את השיוך המלא: אילו מדינות נצבעו ירוק, אילו כתום ואילו אדום — ומה זה אומר על פיזור המכירות?
| חוק | תנאי | צבע | מי נכנס |
|---|---|---|---|
| 1 | >= 0 and < 15000000 | אדום | Australia · United Kingdom · France · Germany |
| 2 | >= 15000000 and < 25000000 | כתום | Canada ($16.36M) |
| 3 | >= 25000000 | ירוק | United States ($62.99M) |
המלכודת: סוג הערך חייב להיות Number ולא Percent — הספים נכתבים כערכים מלאים (15000000). ב-Percent, Power BI יפרש אותם כאחוזים 0–100 ויצבע את כל העמודות באותו צבע.
תוצאה: ירוק אחד בלבד — רק שתי מדינות עוברות את רף ה-15M. ריכוזיות קיצונית, בדיוק כפי שה-Running % הראה.
הרכיבו את כל הרכיבים לדשבורד עסקי אחד. עברו על הצ'קליסט — כל שורה מסומנת לפני הגשה.
| רכיב | מקור | מיקום מומלץ |
|---|---|---|
| כותרת + רקע מהמשפחה | 2.1 | ראש העמוד, רוחב מלא |
| מגש KPI (צורה) | 2.2 | רצועה עליונה מתחת לכותרת |
| 4 קארדים | 2.3 | על המגש, מיושרים אופקית |
| גרף עמודות + רמזור | 2.4 + 3.1 | אמצע-שמאל |
| גרף קו — מגמה חודשית | 2.5 | אמצע-ימין |
| דונאט — קטגוריות | 2.6 | תחתית-שמאל |
| טבלת דירוג | 2.7 | תחתית-ימין |
בדיקה: כותרת + מגש + 4 קארדים + 4 גרפים = 11 רכיבים, כולם בעמוד אחד.
סדרו את הקנבס לפי רשת דמיונית של שלוש שורות: כותרת + KPI למעלה · שני גרפים באמצע · דונאט וטבלה למטה. בחרו כל זוג ויזואלים סמוכים ← Format → Align ← יישרו קצוות ומרווחים. השאירו מרווח אחיד בין הרכיבים, ואל תיתנו לאף רכיב לגעת בקצה הקנבס.
◆האם כל 11 הרכיבים נמצאים בעמוד אחד, נקיים ומיושרים?
Format ← Align על כל זוג סמוך — קצוות ומרווחים אחידיםהפריסה היא מה שהופך אוסף ויזואלים לדשבורד: העין נחה על רשת מסודרת ומאבדת מידע בבלגן. חוסר יישור של שלושה פיקסלים נקלט גם אם הצופה לא יודע להצביע עליו.
בדיקה: 11 הרכיבים ברשת של שלוש שורות, מרווח אחיד, אפס חריגה מהקנבס.
דשבורד טוב עונה על שאלה עסקית במבט אחד. עברו על שלוש שאלות הביקורת: ריכוזיות — האם רואים מיד שארה"ב ו-Bikes שולטות? עקביות — האם הקארדים, הגרפים והטבלה מציגים את אותם מספרים? ניקיון — האם אפשר להוריד רכיב בלי לאבד מידע? אם כן, הורידו אותו.
◆סכמו במשפט אחד: מה הסיפור העסקי המרכזי שהדשבורד שלכם מספר?
הסיפור המרכזי: עסק מרוכז מאוד. ארה"ב לבדה 57.4% מהמכירות (רמזור ירוק בודד), Bikes 86.2% מהקטלוג (פרוסת דונאט אחת), ושלוש מדינות מחזיקות 82% (Top 3 / Running %). הדשבורד צריך לצעוק "ריכוזיות" במבט אחד.
מבחן העקביות: [Total Sales] בקארד = סכום כל העמודות בגרף = 100% בשורה האחרונה של Running % = סכום הדונאט. אם אחד מהם לא מסתדר — יש פילטר נסתר על אחד הוויזואלים.
הלכידות היא מה שמבדיל דשבורד מאוסף גרפים: קארד, צבע, פרוסה ומצטבר — כולם מספרים את אותו סיפור מזוויות שונות.
טבלת אימות מרוכזת לכל 13 המדדים ולכל ויזואל במטלה. פתחו אותה רק אחרי שסיימתם — היא נותנת את כל התשובות.
| מדד / שאלה | תוצאה מאומתת |
|---|---|
| Total Sales | $109,809,274 |
| Total Orders | 31,455 |
| Avg Line Value | $905.62 |
| Bikes Sales / % of Total | $94,620,526 / 86.2% |
| FY2020 Sales | $51,878,275 |
| US Sales | $62,997,591 (57.4%) |
| Reseller Sales | $80,450,597 (73.3%) |
| Country Rank: France | 5 (US=1 ... Germany=6) |
| Sales Running Total: Australia | $90,008,697 (סוף = $109,809,274) |
| Running %: עד Australia | 82.0% |
| Gap To Above: הקטן ביותר | France, −$419,165 |
| % of Leader: Canada | 26.0% |
| גרף 2.4 — מדינה מובילה | United States, פי 3.9 מ-Canada |
| גרף 2.5 — חודש שיא | מאי 2020 — $5,265,797 |
| גרף 2.6 — קטגוריה שולטת | Bikes — 86.2% |
| Top 3 (2.8) | $90,008,697 = 82.0% |
| רמזור (3.1) | US ירוק · Canada כתום · 4 הנותרות אדום |
כל התוצאות אומתו ב-pandas מול AdventureWorks_Sales.xlsx (121,253 שורות מכירה). המטלה משלבת SUM, DISTINCTCOUNT, AVERAGE, CALCULATE ו-DIVIDE, את פונקציות החלון RANK, WINDOW, OFFSET ו-INDEX עם ORDERBY, עמודות KPI, Rules ועקרון הלגו.
אפשר לנווט גם בכפתורים שבראש המסך, בחצי המקלדת, ובטלפון בהחלקת אצבע