ما هي الذات في بايثون: أمثلة من العالم الحقيقي
ما هي الذات في بايثون: أمثلة من العالم الحقيقي
بمجرد حصولك على المزيد والمزيد في صيغ DAX المتقدمة ، سترى عالم الفرص التحليلية يتوسع بشكل لا يقاس من أجلك. في هذا المثال سوف أريكم كم فقط. يمكنك مشاهدة الفيديو الكامل لهذا البرنامج التعليمي في أسفل هذه المدونة.
في منشور المدونة هذا ، سأقوم باستكشاف بعض منطق DAX المتقدم نسبيًا ثم البناء عليه من خلال الجمع بين حساب أولي وآخر. يتبع منشور المدونة هذا مقطع فيديو موجودًا مكّننا من تجميع عملائنا حسب ترتيب مبيعاتهم .
لقد دفعني ذلك إلى التفكير في ما الذي يمكن أن نولده أيضًا من هذه المعلومات. أدركت أنه سيكون من المثير للاهتمام إذا نظرنا إليها من منظور النسبة المئوية بدلاً من منظور كلي.
على سبيل المثال ، إذا حققت 20٪ من مبيعاتك في عام واحد من أفضل 5 عملاء لديك ، ثم في العام التالي ، حققت 5٪ فقط. من منظور تسويقي ، تريد أن تفهم سبب حدوث ذلك واتخاذ إجراءات لزيادة هذه النسبة المئوية.
جدول المحتويات
تحديد الترتيب الديناميكي لكل مجموعة من العملاء
دعنا أولاً نتعرف على كيفية تجميع هؤلاء العملاء في المقام الأول. أنشأنا مقياسًا وأطلقنا عليه اسم مبيعات العملاء حسب المجموعة باستخدام هذه الصيغة:
بشكل أساسي ، كان ما فعلناه هو الترتيب الديناميكي خلال كل عام لعدد المبيعات التي تم إجراؤها لكل عميل باستخدام DAX المتقدم . قمنا بتجميعهم في ثلاثة: أفضل 5 ، ومن 5 إلى 20 ، ثم البقية.
لكن ما نريد فعله الآن هو تحديد النسبة المئوية لهذه المبالغ في إجمالي المبيعات. لذلك نريد أن نرى كل هذه الأرقام كنسب مئوية حتى نتمكن من معرفة ما إذا كان التغير في النسبة المئوية يحدث عبر الزمن.
ليس من الصعب جدًا القيام بذلك من حيث نحن الآن. إذا قمت بالاطلاع على منشور المدونة أو مقطع الفيديو السابق وفهمته ، فسيكون هذا المنشور بمثابة قطعة من الكعكة.
للحصول على هذه النتائج كنسبة مئوية ، نحتاج إلى معرفة كيفية الحصول على الأرقام الموجودة في صف الإجمالي إلى الأرقام الموجودة في أعلى 5 ، ومن 5 إلى 20 ، والباقي. على سبيل المثال ، كسبنا أفضل 5 عملاء لنا 4،988،170.10 دولارًا أمريكيًا في عام 2014 ، والتي يجب تقسيمها على إجمالي 35،040،899.50 دولارًا أمريكيًا للحصول على النسبة المئوية.
أول شيء يجب القيام به هو نسخ الجدول في اللوحة القماشية وتكرارها ، ثم عمل مقياس يسترد 35 مليون إجمالي المبيعات في هذا السياق.
كما ترى ، استعرضنا إجمالي المبيعات من داخل وظيفة CALCULATE ، ثم غيّرنا السياق باستخدام صيغة DAX متقدمة تمامًا .
جداول إجمالي المبيعات ومجموعات العملاء
إجمالي المبيعات ، في حد ذاته ، ليس له علاقة بجدول مجموعات العملاء الذي أنشأناه في منشور المدونة السابق. لا يوجد أي اتصال على الإطلاق بين الاثنين.
لذلك إذا حاولنا تصفية إجمالي المبيعات حسب جدول مجموعات العملاء ، فلن يحدث شيء. لكن تحقق مما يحدث عندما نضع هذا في الجدول.
يوجد مرشح يتم وضعه في أعمدة 2014 و 2015 و 2016 ؛ لذلك نحصل على الإجمالي في كل تكرار فردي لجدول المجموعات. ومع ذلك ، لا يتم تصفية بُعد المجموعات نظرًا لعدم اتصالها بنموذج البيانات. إذن لدينا العنصران الأساسيان لهذا الجزء من التحليل.
تحديد النسبة المئوية لمبيعات العملاء حسب تصنيف المجموعة
تتمثل الخطوة التالية في إنشاء مقياس جديد أو استخدام المقياس الحالي وتسميته النسبة المئوية لمبيعات العملاء لكل مجموعة. سنقسم مبيعات العملاء على المجموعة على إجمالي المبيعات ، مع 0 كنتيجة بديلة.
من الواضح أننا سنحتاج إلى تنسيق هذا وتغييره إلى نسبة مئوية.
الخطوة الأخيرة هي الحصول على هذا المقياس ووضعه في الجدول لمعرفة النسبة المئوية. يبدو أنها تحسب النتيجة الصحيحة لأننا نحصل على 100٪ لجميع الإجماليات. كما ترى ، هذه تقنية رائعة جدًا مبنية على تقنية موجودة استخدمناها سابقًا.
تصور البيانات
كلمسة نهائية ، يمكنك وضع هذا في تصور ، خاصة إذا كنت ستعرض أكثر من السنوات الثلاث التي أوضحتها في هذا الجدول. هناك عدد من الطرق المختلفة التي يمكنك من خلالها تقطيع هذه المعلومات وتقطيعها ، مثل هذا المخطط الخطي:
أو إذا كنت تفضل ذلك ، يمكننا استخدام مخطط مساحي بدلاً من ذلك:
إليكم الأمر: لقد قمنا الآن بحساب ديناميكي من أين تأتي مبيعاتنا ، ومن أي مجموعات الترتيب التي أتوا منها عبر الزمن.
هذا عمل تحليلي DAX متقدم بقوة حقًا ينتج رؤى رائعة. في العديد من السيناريوهات ، يعد امتلاك فهم قوي لتكوين سماتك أمرًا أساسيًا لاتخاذ القرار وإدارة المخاطر. يذهب عقلي إلى مواقف مثل دفاتر القروض المصرفية والتغطية التأمينية وإسناد المبيعات والعديد من المواقف الأخرى. باستخدام مزيج من هذه الأساليب ، يمكنك اكتشاف تلك الأفكار بفعالية كبيرة.
خاتمة
هناك العديد من العناصر المتضمنة في وضع هذا النوع من الحسابات معًا. إذا كنت قد بدأت للتو مع DAX ، فراجع الدورات التدريبية الخاصة بي عبر الإنترنت وحل للحصول على فهم جيد لمكان البدء وما يمكنك تحقيقه علاوة على ذلك. تفتح مجموعة التقنيات هنا عالمًا من الفرص التي يمكنك استخدامها مرارًا وتكرارًا في العديد من النماذج.
المفتاح لفهم كيفية نقل هذا إلى النماذج الخاصة بك هو التفكير في البعد أو السمة التي تريد التعمق فيها ، مثل العملاء أو المناطق أو المنتجات. سيتعين عليك بعد ذلك تكرار هذه السمة داخل مقياسك. في بعض الأحيان قد تحتاج حتى إلى جدول داعم لإنشاء هذا المنطق للتشغيل.
حظا سعيدا مع هذا واحد. إذا كان لديك أي أسئلة أو تعليقات ، فأعلمني بذلك في التعليقات أدناه.
ما هي الذات في بايثون: أمثلة من العالم الحقيقي
ستتعلم كيفية حفظ وتحميل الكائنات من ملف .rds في R. ستغطي هذه المدونة أيضًا كيفية استيراد الكائنات من R إلى LuckyTemplates.
في هذا البرنامج التعليمي للغة ترميز DAX ، تعرف على كيفية استخدام وظيفة الإنشاء وكيفية تغيير عنوان القياس ديناميكيًا.
سيغطي هذا البرنامج التعليمي كيفية استخدام تقنية Multi Threaded Dynamic Visuals لإنشاء رؤى من تصورات البيانات الديناميكية في تقاريرك.
في هذه المقالة ، سأقوم بتشغيل سياق عامل التصفية. يعد سياق عامل التصفية أحد الموضوعات الرئيسية التي يجب على أي مستخدم LuckyTemplates التعرف عليها في البداية.
أريد أن أوضح كيف يمكن لخدمة تطبيقات LuckyTemplates عبر الإنترنت أن تساعد في إدارة التقارير والرؤى المختلفة التي تم إنشاؤها من مصادر مختلفة.
تعرف على كيفية إجراء تغييرات في هامش الربح باستخدام تقنيات مثل قياس التفرع والجمع بين صيغ DAX في LuckyTemplates.
سيناقش هذا البرنامج التعليمي أفكار تجسيد مخازن البيانات وكيفية تأثيرها على أداء DAX في توفير النتائج.
إذا كنت لا تزال تستخدم Excel حتى الآن ، فهذا هو أفضل وقت لبدء استخدام LuckyTemplates لاحتياجات إعداد تقارير الأعمال الخاصة بك.
ما هي بوابة LuckyTemplates؟ كل شيئ ترغب بمعرفته