Применение фильтра группы данных к выражениям шкалы и диапазона

Question

Я создаю серию индикаторов, с помощью которых я пытаюсь показать, насколько хорошо группы проецируют количество часов ресурсов, которое они потребляют каждый месяц. Шкала указателя изменяется от 0 до округленного значения прогнозируемых часов, а стрелка указателя указывает на значение фактически используемых часов. Диапазон используется для указания фактического значения в пределах 10% от прогнозируемых часов (зеленый), от 10 до 30% (желтый) или более чем на 30% (красный). Некоторые примеры датчиков, которые были построены индивидуально:

Количество часов, которые проектирует и использует каждая группа, может сильно различаться, как видно из индикаторов. Мне удалось применить фильтр, который позволяет легко настроить стрелку указателя на общее фактическое количество часов для каждой группы, просто изменив название группы в фильтре, но я не могу получить суммы прогнозируемых часов для фильтрации для каждой группы в масштабе и конфигурации диапазона. В результате, если я создаю один датчик с фильтром, копирую этот датчик, а затем просто меняю имя группы в фильтре для каждого нового датчика, я могу получить соответствующие фактические часы (т. Е. Там, где указывает стрелка), но по умолчанию шкала равна сумме прогнозируемых часов для ВСЕХ групп:

Кто-нибудь знает способ, которым я могу применить фильтр к вычислениям масштаба и диапазона, кроме фактического указания имени группы в уже сложном выражении IIF? Мне нужно создать более 50 таких датчиков, и было бы непомерно много времени, чтобы вырезать и вставлять каждый экземпляр имени группы в каждый экземпляр этих выражений.

Answer 1

Понял. Мне нужно было добавить фильтр на панель приборов. Первый фильтр, который я создал, был применен к данным измерений. Создав второй фильтр, я смог использовать простые выражения для установки значений масштаба и диапазона, а затем просто изменить имя группы в обоих фильтрах для каждого созданного мной датчика. Все еще немного более ручная, чем хотелось бы, но значительно более управляемая и масштабируемая.