التقسيم الديناميكي مع المعلمات الديناميكية - تقنية LuckyTemplates و DAX المتقدمة

سأتحدث عن التقسيم الديناميكي باستخدام المعلمات الديناميكية لأنني رأيت الأعضاء يسألون عنها عدة مرات في منتدى دعم LuckyTemplates. يمكنك مشاهدة الفيديو الكامل لهذا البرنامج التعليمي في أسفل هذه المدونة.

التحدي في هذا هو معرفة المناطق التي يجب تقسيمها أولاً. سيتعين عليك أيضًا العثور على طريقة لإدخال المعلمات الديناميكية في صيغتك. سأقوم بتبسيط كل ذلك من خلال المثال الذي سأعرضه هنا.

جدول المحتويات

• إنشاء معلمة ماذا لو
• تطبيق المعلمات الديناميكية
• تصور النتائج
• خاتمة

إنشاء معلمة ماذا لو

أول شيء أحتاجه هو معلمة. في هذه الحالة ، قمت بإنشاء معلمة تصنيف العميل .

لقد أنشأت هذه المعلمة بالانتقال إلى النمذجة ، ثم بالنقر فوق معلمة جديدة.

ستعمل معلمة ماذا لو تلقائيًا على إنشاء جدول لي. كما أنه ينشئ مقياسًا للاختيار الذي قمت به.

عندما أسحب ذلك إلى تقريري ، سيُظهر أي اختيار أقوم به في أداة التقطيع.

الشيء الأساسي الذي يجب تذكره هنا هو أن المعلمات الخاصة بك يجب أن تقسم النتائج في كل مرة تقوم فيها بإجراء تقسيم مخصص .

وبغض النظر عن معلمة تصنيف العميل ، لدي أيضًا معلومات حول المناطق التي توجد بها المتاجر.

سياق الحساب هو أحد العوامل الرئيسية في الحصول على هذا الحق. يوجد أيضًا سياق إضافي هنا يوضح مكان وجود المتاجر.

الآن أريد أن أفصل أرباحي عن طريق مقارنة كبار عملائي وعملائي السفليين. أريد أيضًا أن تكون كلتا المجموعتين العلوية والسفلية ديناميكية. هذا هو المكان الذي تظهر فيه المعلمات الديناميكية في الصورة.

تطبيق المعلمات الديناميكية

لذلك يجب أن تتغير النتائج اعتمادًا على الطريقة التي أريد بها إلقاء نظرة على البيانات. هذا يعني أنه إذا قمت بتغيير أداة تقطيع الشرائح الخاصة بترتيب العميل ، فيجب أن تتغير البيانات الموجودة على الجدول أيضًا.

أول شيء سأفعله هو استخدام صيغة لجذب كبار العملاء إلى الجدول.

لقد أنشأت العمود باستخدام وظيفة لإجمالي الإيرادات ثم استخدام كوظيفة ترتيب. تقوم TOPN أيضًا بإرجاع جدول افتراضي بناءً على نتائج الترتيب.

لقد أضفت السياق هنا بينما نحسب إجمالي الإيرادات لأنني أنظر فقط إلى العملاء الأعلى تصنيفًا. يتم تحديد هذا الترتيب من خلال قيمة تصنيف العميل .

باستخدام TOPN ، سأعمل من خلال جميع بيانات العملاء. ومع ذلك ، فإنه سيحافظ فقط على السياق لأعلى 4 ، نظرًا لأن هذا هو المعامل الذي يتم تعيينه في الجدول. إنها القيمة التي حددتها في آلة التقطيع.

يمكنني نقل أداة التقطيع الخاصة بي إلى 3 ، كما يجب أن تتغير النتائج وتعكس فقط البيانات الخاصة بأعلى 3.

أريد أيضًا أن ألقي نظرة على عملائي السفليين ، لذلك سأضيف ذلك إلى طاولتي.

نظرًا لأنني وضعت عملائي السفليين هناك ، فمن المهم أيضًا ملاحظة أنني سأحتاج إلى إجمالي عدد العملاء لكل متجر خلال أي إطار زمني محدد.

للحصول على إجمالي العملاء ، استخدمت وظيفة .

لاحظ أن هذه كلها مجرد بيانات نموذجية ، لذا فإن الأرقام التي أتيحت لي من هذه الصيغة قد تبدو صغيرة وغير واقعية. لكن هذه العملية الحسابية ستعمل أيضًا مع ترددات أكبر بمجرد تطبيقها على سيناريوهات الحياة الواقعية.

هذه هي الصيغة التي استخدمتها للحصول على العملاء السفليين. لاحظ أنه مشابه جدًا لتلك التي استخدمتها لأفضل العملاء ، ولكن مع بعض التعديلات الطفيفة.

لقد استخدمت كلاً من الدالتين CALCULATE و TOPN هنا أيضًا. ولكن بدلاً من مجرد وضع تصنيف العميل ، استخدمت الفرق بين إجمالي العملاء وقيمة تصنيف العميل . 

ثم بدلاً من مجرد وضع وأسماء العملاء ، كان علي إضافة منطق. نظرًا لأنني أحصل على العملاء السفليين بدلاً من كبار العملاء ، سأستخدم ASC بدلاً من DESC .

تكررت الصيغة السابقة من خلال كل عميل للحصول على أفضل العملاء. ولكن نظرًا لأنني أحصل على العملاء الأدنى ، فهذا يعني أنه سيحسب أيضًا الحالات التي لم تكن فيها مبيعات .

يجب أن أتأكد من أن الأشخاص الذين تم احتسابهم كعميل سفلي قاموا أيضًا بعملية شراء. هذا هو السبب في أنني أضفت أن القيمة يجب أن تكون أكبر من 0 .

لهذا السبب ، تُظهر بياناتي الآن عدد العملاء الذين أجروا عملية شراء بالفعل. في هذا الصف الأول ، يُظهر أن 11 عميلًا اشتروا شيئًا ما في هذا المتجر المحدد خلال الإطار الزمني المحدد.

يمكن أن يكون الأمر صعبًا جدًا في هذا الجزء ، غالبًا لأن TOPN تقوم بالفعل بإنشاء جدول افتراضي ، لكنني أيضًا أقوم بإنشاء جدول افتراضي آخر بداخله. ينظر هذا الجدول الافتراضي إلى مجموعة فرعية أصغر بكثير من العملاء ، وليس العملاء ككل.

لذلك أقوم بترتيب آخر هنا في نهاية معادلة إجمالي الإيرادات . وكما ذكرت سابقًا ، أنا أستخدم ASC بدلاً من DESC .

باستخدام هذه الصيغ ، لدي الآن معلمات ديناميكية مضافة إلى التجزئة الديناميكية.

تصور النتائج

يمكن استخدام التقنية التي استخدمتها لمجموعات بيانات أكبر بكثير. هذا يعني أنه لفهم النتائج بشكل أفضل ، من المفيد أن يكون لديك بعض التصورات لعرضها.

سأبدأ بمخطط بسيط يمكن أن يُظهر لك مقارنة بين العملاء الأعلى والأدنى لكل متجر.

يمكنني أيضًا تغيير هذا واستخدام مخطط شريطي مكدس في حالة كانت الأرقام كبيرة بما يكفي وسيتم عرضها بشكل أفضل بهذه الطريقة.

باستخدام هذه التصورات ، يمكنني الحصول على رؤية أفضل للأرقام. هذا ، على سبيل المثال ، يوضح المتاجر المعرضة لخطر أكبر. يمكنني معرفة المتاجر التي لديها عدد قليل جدًا من العملاء مما يؤدي إلى انخفاض الإيرادات.

التقسيم الديناميكي: كيفية تقسيم العملاء إلى مجموعات باستخدام
تقنيات تجزئة عملاء DAX ​​المتقدمة باستخدام نموذج البيانات -
مثال تجزئة LuckyTemplates و DAX باستخدام DAX المتقدم في LuckyTemplates

خاتمة

البيانات التي استخدمتها هنا منخفضة التردد للغاية ، لكن تخيل الاحتمالات عند تطبيق ذلك على مجموعات بيانات أكبر. يمكن لهذه التقنية أيضًا تقسيم المعلومات الأخرى وإضافة العديد من المعلمات المختلفة إلى جانب العملاء الأعلى والأسفل فقط ، أو مواقع المتاجر.

يوضح هذا المثال كيفية التعامل مع القياسات الداخلية أيضًا. تقنيات مثل هذه تعطي نظرة ثاقبة مذهلة للبيانات ، بغض النظر عن مكان تطبيقها.

أتمنى لك كل خير،