Ausführen einer Sensitivitätsanalyse für LuckyTemplates mit DAX

Haben Sie jemals darüber nachgedacht, dass es schön wäre, herauszufinden, welches das optimale Ergebnis Ihrer Szenarioanalysearbeit ist , die Sie innerhalb von LuckyTemplates durchführen? In diesem Tutorial zeige ich Ihnen genau, wie Sie dies herausfinden und Sensitivitätsanalysetechniken in Ihre Was-wäre-wenn-Parameter- und Szenarioanalysearbeit integrieren können . Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Wir gehen also darauf ein, wie Sie Ihr Modell durch Ausführen von Szenarien erstellen und optimieren können, und untersuchen dann die Sensitivität dieser Szenarien oder führen sie aus.

Die Szenarioanalyse ist eine wirklich leistungsstarke Möglichkeit, erweiterte Analysen durchzuführen oder erweiterte analytische Erkenntnisse in LuckyTemplates zu gewinnen.

Durch die Integration von Sensitivitätsanalysen und relevanten Visualisierungen in Ihre Berichte können Verbraucher sehen, was passieren würde, wenn mehrere Szenarien gleichzeitig auftreten würden, anstatt nur ein einzelnes Ergebnis basierend auf einer Auswahl zu erhalten.

Durch die Verwendung dieser Technik in LuckyTemplates geben Sie dem Verbraucher die Möglichkeit, anhand der Szenarien, die in Ihren Daten auftreten könnten, zu sehen, welches Ergebnis das optimale ist.

Inhaltsverzeichnis

• Sensitivitätsanalysetechnik
• Durcharbeiten der Szenarien anhand der Formel
• Weitere Elemente zur weiteren Analyse
• Abschluss

Sensitivitätsanalysetechnik _

Der Schlüssel für diese Analyse besteht darin, unser Datenmodell richtig einzurichten. In unserem Datenmodell befinden sich unsere Nachschlagetabellen – Daten, Kunden, Produkte und Regionen – die mit unserer Verkaufstabelle verknüpft sind .

Noch wichtiger ist, dass wir diese drei Szenariotabellen oder Szenariounterstützungstabellen erstellen . In der älteren Version von LuckyTemplates mussten wir dies manuell tun. Aber jetzt mit der neuesten LuckyTemplates-Version können wir dies mithilfe der Was-wäre-wenn-Parameterfunktion erstellen .

 In diesen Szenariotabellen können wir die Nachfrage, die Kosten und den Preis schockieren .

Ich nenne dies mehrschichtige Szenarien oder einen mehrschichtigen Ansatz für Szenarien, weil wir diese drei Variablen oder Elemente in unsere Berechnungen einbeziehen können, was uns die Ausführung mehrerer Szenarien ermöglicht.

Auf diese Weise führen wir eine Sensitivitätsanalyse durch , um dann herauszufinden, welches Szenario in der aktuellen Umgebung, die wir hier in diesem Beispiel haben, am besten optimiert ist.

Sobald wir diese Prognose oder ein solches Szenario in unserer Nachfrage, Preisgestaltung und Kosten haben, werden wir die letztendlichen Auswirkungen auf unseren Gesamtgewinn oder Umsatz sehen.

Durcharbeiten der Szenarien anhand der Formel

Anschließend fädeln wir alle unsere Elemente durch unsere Formeln. In unserer Szenariogewinnberechnung verwenden wir iterierende Funktionen . Wir können jedes Element, das wir betrachten, in einer bestimmten Zeile einer Tabelle isolieren.

In diesem Fall ist es die Sales- Tabelle, die wir jede einzelne Zeile durchlaufen. Und dann können wir es mit der Veränderung der Nachfrage, des Preises und der Kosten schockieren.

Wenn Sie also darüber nachdenken, sind diese Elemente oder Szenariotabellen nicht einmal mit irgendetwas in unserem Modell verbunden, da sie Tabellen unterstützen. Und wir verwenden diese Formel, um sie in unser Modell zu integrieren .

Anstatt nur die Gesamtergebnisse zu zeigen, zeigen wir die Sensibilität. Wir verwenden diesen mehrschichtigen Szenarioansatz innerhalb iterierender Funktionen in dieser speziellen Formel, um dann diese Empfindlichkeiten zu erzeugen.

In diesem Diagramm hier haben wir in den Zeilen die Preisänderung und oben in den Spalten die Nachfrageänderungen eingefügt.

In diesem Diagramm können wir sehen, wie sich die Änderung der Nachfrage sowie die Änderung des Preises tatsächlich auf unsere Ergebnisse auswirken würden. Und dann können wir innerhalb der Matrix die bedingte Formatierung verwenden, um diese einzufärben, was ein weiteres wirklich tolles Element für eine bessere Visualisierung ist.

In diesem Diagramm unten können wir die Kostenänderung sehen . Wenn also beispielsweise die Kosten sinken, steigt unsere Nachfrage.

Wir könnten genauso gut weitere Elemente hinzufügen, um eine umfassendere Analyse zu erhalten. Wir können unsere Daten, Regionen usw. eingeben.

Weitere Elemente zur weiteren Analyse

Wir fügen hier unseren Datums-Slicer hinzu, damit wir den Zeitrahmen ändern können, was wirklich erstaunlich ist. Dies ermöglicht es uns, einen Drilldown in einen bestimmten Zeitrahmen durchzuführen, und verändert dann die Ergebnisse, die wir in unseren Diagrammen haben.

Dank der Leistungsfähigkeit des Datenmodells können wir außerdem jedes Element auf beliebige dynamische Weise einbeziehen, sodass wir bestimmte Aspekte unserer Daten genau untersuchen können.

Damit wir alles in unserem Modell nutzen können, können wir unsere Kunden, Produkte, Regionen usw. filtern.

Wir können diese Sensibilitäten immer noch in diesen sehr spezifischen Regionen steuern. Sobald Sie eine Region auswählen, werden auch die Ergebnisse dynamisch geändert.

Und so können Sie diese Szenarien optimieren. Im Grunde geht es darum, eine Sensitivitätsanalyse einfach und effektiv durchzuführen.

Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse in LuckyTemplates unter Verwendung von DAX.
Verwendung einer mehrschichtigen Szenarioanalyse in LuckyTemplates.
Überlagerung mehrerer „Was wäre wenn“-Szenarien in LuckyTemplates – Erweiterte DAX-Konzepte

Abschluss

Wie Sie sehen können, ist das wirklich mächtiges Zeug. Das ist eine wirklich hochwertige analytische Arbeit, die jeden beeindrucken wird, wenn man sie ihm vorlegt.

Diese Arbeit war historisch gesehen sehr schwierig zu erreichen. In LuckyTemplates können Sie diese Arbeit wie von Zauberhand erstellen. Sie können diese Erkenntnisse auf wirklich intuitive, effektive und skalierbare Weise generieren.

Ich hoffe, Sie können sehen, wie schnell Sie dies tun können. Es sind nicht viele komplexe Formeln erforderlich. Es erfordert lediglich ein wirklich gutes Verständnis der Iterationsfunktionen, und das ist der Schlüssel zur Implementierung dieser Technik.

Viel Glück beim Einsatz solcher Techniken in Ihrer eigenen Analyse.