Erstellen von Zukunftsprognosen in LuckyTemplates mit DAX

In diesem Blog gehen wir darauf ein, wie Sie in LuckyTemplates automatisierte Prognosen aus historischen Daten erstellen können . Dies ist in Unternehmen üblich, um Prognosen und Budgets zu erstellen. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Wollten Sie schon immer automatische Prognosen auf der Grundlage historischer Informationen erstellen ? In der Vergangenheit war dies mit Tools wie Excel relativ schwierig, aber Sie können dies problemlos in LuckyTemplates tun .

In der Vergangenheit haben Sie möglicherweise Informationen abgerufen, in einer Tabelle zusammengefasst und diese als Benchmark verwendet. Aber im Video zeige ich Ihnen, wie Sie Benchmarks und Prognosen dynamisch erstellen können . Dies ist eine effektivere und effizientere Methode zur Prognose von Zahlen und ermöglicht es Ihnen, Ihre tatsächliche Leistung mit einer früheren Periode oder einer Kombination früherer Perioden zu vergleichen.

Wir werden uns historische Zeiträume ansehen und diese als Werte in unserer Gleichung verwenden, um eine Zukunftsprognose zu erstellen.

Ich werde Zeitintelligenzfunktionen in LuckyTemplates nutzen, um zu zeigen, wie Sie dies auf sehr dynamische Weise tun können.

Durch die Kombination mehrerer Techniken in LuckyTemplates mit DAX können Sie diese wirklich großartigen Erkenntnisse gewinnen. In diesem Fall gehen wir lediglich auf Prognosen ein und versuchen, zukunftsweisende Benchmarks zu erstellen, damit wir unsere tatsächlichen Ergebnisse mit etwas vergleichen können, das tatsächlich Sinn ergibt.

Inhaltsverzeichnis

• So erstellen Sie eine automatisierte Prognose aus historischen Daten
• Verwenden von Variablen zum Erstellen einer Kennzahl für eine 3-Jahres-Prognose
• Erstellen der Visualisierung
• Abschluss

So erstellen Sie eine automatisierte Prognose aus historischen Daten

In vielen Fällen wird Ihre Prognose aus Ihren historischen Ergebnissen abgeleitet. Deshalb zeige ich Ihnen, wie Sie schnell auf historische Daten zugreifen, diese konsolidieren und daraus dann eine Prognose erstellen können, die immer noch mit Ihrem gesamten Datenmodell übereinstimmt. 

Nehmen wir an, dass wir bereits einige Umsatzinformationen haben und hier unsere Umsatzberechnung haben . 

Wir müssen also einen Weg finden, die Prognose für 2018 zu halten. Wir wollen unsere Umsatzprognose für 2018 ausarbeiten. Wenn Sie sich diesen Filter unten auf der rechten Seite ansehen, habe ich eigentlich nur für 2018 gefiltert, also haben wir Ich schaue hier nur auf das Jahr 2018. 

Jetzt erstellen wir eine weitere Maßtabelle, indem wir auf „Daten eingeben“ klicken und Ihnen die Möglichkeit geben, eine Maßtabelle zu erstellen. Nennen wir diese Tabelle „Sales Forecasting“ . Wenn Sie es sich zur Gewohnheit machen, diese Maßtabellen zu erstellen, wäre dies für Sie im Hinblick auf die Organisation Ihres Modells von großem Nutzen. 

Als Nächstes erstellen wir mithilfe von Time-Intelligence-Funktionen eine neue Kennzahl, um unsere Umsatzprognosen auf der Grundlage der Zahlen für 2017 zu erstellen. Also gehen wir zu „Neues Maß“, nennen es „ Umsatz-LY“ und gehen zu „BERECHNEN nach Gesamtumsatz“ . Wir könnten das Gleiche für jede unserer Kennzahlen tun, aber in diesem Beispiel werden wir an den Verkäufen arbeiten.

Und wir brauchen ein DATEADD , das aufgrund der Flexibilität, die Sie damit haben, eine der besten Zeitintelligenzfunktionen ist. Dann springen wir hier um ein Jahr zurück ( -1 ) und tragen hier unser Intervall ( YEAR ) ein. Drücken Sie dann die Eingabetaste.

Wenn wir dies aufgreifen und in die Tabelle ziehen, werden wir sehen, dass wir jetzt alle Daten aus dem Jahr 2017 nach vorne projizieren . Wir haben also unsere erste Informationsspalte der drei erhalten, die wir heute berechnen werden.

In diesem Beispielszenario müssen wir ebenfalls zwei Jahre zurückspringen, weil wir eine Prognose für drei Jahre erstellen möchten. Für das zweite Jahr kopieren wir also einfach das Muster und nehmen ein paar Anpassungen vor.

Wir ändern den Namen der Kennzahl und den darin enthaltenen Parameter und prognostizieren jetzt unsere Umsätze von vor zwei Jahren. Genau das Gleiche werden wir auch für die letzten 3 Jahre tun.

Und jetzt verfügen wir über drei Jahre an Informationen, die wir nun in unsere Prognose einfließen lassen können.

Verwenden von Variablen zum Erstellen einer Kennzahl für eine 3-Jahres-Prognose

Es gibt noch eine andere Möglichkeit, dies auf effiziente Weise zu tun und eine LuckyTemplates-Prognose zu erstellen. Wir verwenden Variablen, um ein Maß anstelle von drei zu erstellen, und erhalten genau das gleiche Ergebnis, das wir suchen.

Gehen wir also noch einmal zu „Neue Kennzahl“ und nennen wir sie „Umsatzprognose “ . Wir gehen in der nächsten Zeile auf VAR (Variablen) und dann auf Sales LY . Das Gleiche machen wir in den nächsten paar Reihen wie vor 2 und 3 Jahren .

Danach können wir nach unten springen und RETURN gehen, und hier können wir die Logik einfügen. Wir verwenden DIVIDE mit unseren dreijährigen Daten, also summieren wir „Umsätze LY“, „Umsätze vor 2 Jahren“ und „Umsätze vor 3 Jahren“ . Dann teilen wir es durch 3 . Wir geben auch unser alternatives Ergebnis ein, das 0 ist .

Wir fügen einfach alle drei Maße, die wir zuvor vorgenommen haben, in Variablen ein und erhalten das gleiche Ergebnis. Ich kann es nur wärmstens empfehlen, da es effizienter ist. Wir haben jetzt unsere Umsatzprognose und haben einen Durchschnitt aller drei.

Darüber hinaus wollen wir unseren Umsatz etwas steigern, oder? Lassen Sie uns also eine Prognose erstellen, um eine Wachstumsrate von fünf Prozent darzustellen . Dazu fügen wir einfach einen FAKTOR in unsere Formel ein und multiplizieren dann die letzte Zeile mit dem Faktor .

Erstellen der Visualisierung

Sobald alle benötigten Formeln erstellt sind, wandeln wir diese in Visualisierungen um und sehen klar unsere LuckyTemplates-Prognose. Und wir haben jetzt eine virtuelle Umsatzprognose, die zeigt, wie viel wir jeden Tag verdienen müssen, um unsere Prognose zu erreichen.

Wir können dies auch in ein kumulatives Gesamtmuster einfügen . Also erstellen wir eine neue Kennzahl und nennen sie Cumulative Forecast . In der nächsten Zeile geben wir CALCULATE Sales Forecast ein . Gehen Sie dann zu FILTER ALLSELECTED by Dates . 

Sobald wir das haben, tragen wir es hier ein und machen daraus eine kumulative Summe. Jetzt haben wir eine kumulative Prognose, die wir kumulativ mit unseren tatsächlichen Ergebnissen vergleichen können, sobald wir 2018 angekommen sind. 

Das Coolste dabei ist die Verknüpfung mit dem Datenmodell . Ihre Prognosen können also nach allem im Datenmodell gefiltert werden, da sie aus historischen Informationen abgeleitet werden, die in einer Tabelle im Datenmodell gespeichert sind.

Damit können wir hier ganz einfach nach Produktnamen filtern . Wir greifen zu unserer Verkaufsprognose für den Produktnamen und haben nun meine Produkte prognostiziert. 

Dadurch können wir auch ein bestimmtes Produkt auswählen, beispielsweise Produkt 47. Und wenn wir hier die Filter ändern, können wir sehen, wie viel wir pro Tag für dieses Produkt verkaufen müssen, und/oder das Gesamtergebnis deutlich sehen. 

Prognoseanalysetechniken in LuckyTemplates mit DAX.
Erkunden Sie die Prognoselogik in Ihren LuckyTemplates-Modellen mit DAX.
Erstellen Sie dynamische kumulative Gesamtsummen mit DAX in LuckyTemplates

Abschluss

In diesem Tutorial haben wir eine Menge durchgearbeitet, beispielsweise Zeitintelligenz und kumulative Gesamtmuster, um eine LuckyTemplates-Prognose zu erstellen.

Ich habe diese Frage schon oft in Kommentaren und Foren gesehen und wollte nur zeigen, wie einfach es ist, in LuckyTemplates eine Prognose aus historischen Informationen zu erstellen.

Ich hoffe, dass Sie davon profitieren und es in Ihren eigenen Umgebungen umsetzen können. Finden Sie eine Möglichkeit, einige der Techniken zu nutzen, die wir in diesem Tutorial besprochen haben. Tauchen Sie ein in das Video unten und versuchen Sie, die von mir vorgestellten Techniken in Ihrer eigenen Entwicklungsarbeit anzuwenden.

Alles Gute!