So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
Wenn Sie ein Unternehmen sind, das Produkte in vielen verschiedenen Geschäften oder in vielen verschiedenen Regionen verkauft, möchten Sie wissen, ob es bei Ihren meistverkauften oder am schlechtesten verkauften Produkten Gemeinsamkeiten gibt. Sie möchten Ihre Top-Produkte pro Region entdecken. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.
In diesem Beispiel zeige ich Ihnen, wie Sie mit DAX-Berechnungen in LuckyTemplates Ihre Top-2-Produkte finden .
Ich kann mir vorstellen, dass dies auch sehr wertvoll ist, wenn Sie im Laufe der Zeit nach Ausreißern in Ihren Daten suchen. Vielleicht stellen Sie fest, dass sich einige Produkte in bestimmten Regionen besser verkaufen als in anderen, und es besteht möglicherweise die Möglichkeit, dies durch Werbeaktionen, Upsells usw. zu nutzen.
Es gibt so viele Möglichkeiten, mit solchen Erkenntnissen einen Mehrwert zu schaffen.
In diesem Tutorial gehe ich die DAX-Formel durch, die zum Erreichen dieser besonderen Erkenntnis erforderlich ist, und konzentriere mich dabei auf die Verwendung von TOPN innerhalb der CALCULATE- Anweisung.
Inhaltsverzeichnis
Warum sollten Sie Ihre Top-Produkte isolieren?
Es ist einfach, den Gesamtumsatz jedes Produkts pro Region zu ermitteln. Es kann jedoch zu einem sehr geschäftigen Chart kommen, wenn wir uns nur auf unsere Top-Produkte konzentrieren wollen.
Wir sehen in dieser Tabelle, dass wir viele Produkte verkaufen und dass die Liste sehr lang werden kann. Es ist ziemlich schwierig, irgendwelche Trends zu erkennen oder die Berechnung oder die Einsicht zu erkennen, die wir suchen.
In diesem Beispiel möchten wir unsere Top-2-Produkte sehen, also müssen wir irgendwie dafür sorgen, dass diejenigen, die nicht zu den Top-2 gehören, leer angezeigt werden. Auf diese Weise würden sie in unserer Visualisierung nicht auftauchen.
Die Technik, die wir in diesem Tutorial verwenden werden, ist für eine Reihe verschiedener Szenarien sehr nützlich, nicht nur für den Verkauf von Produkten. Es können die besten Kunden, die meistverkauften Regionen, die besten Verkäufer usw. sein. Wir könnten sogar Gewinnspannen oder Kosten isolieren.
Das Tolle an diesem Muster, das wir verwenden werden, ist, dass wir den Kontext der Berechnung ändern können und die Tabelle dadurch dynamisch angepasst wird.
In dieser Visualisierung ist es sehr einfach, alle Orte zu sehen, an denen wir verkaufen, sie nach Produktnamen zu sortieren, und wir könnten unsere meistverkauften Produkte usw. sehen. Wir könnten alle Erkenntnisse hier für Marketingaktionen, Werbung für neue Angebote usw. nutzen Beispiel usw.
So finden Sie Ihre Top-Produkte
Ich zeige Ihnen die Formel, mit der wir unsere Top-Produkte finden.
Hier haben wir unseren Gesamtumsatz nach Bundeslandcode, und die andere Tabelle zeigt die Verkäufe für jedes einzelne Produkt für jeden Standort. In diesem Beispiel möchten wir nur die Verkäufe der beiden Top-Produkte in jeder Region anzeigen und dann alles andere ausblenden.
Dazu erstellen wir unsere Formel, die ich „ Top 2 Produkte pro Region“ nenne . Wir verwenden hier VAR (Variablen) und fügen in der nächsten Zeile mit unseren Produkten einen RankingContext ein , denn das ist eigentlich das, was wir einstufen werden. In der nächsten Zeile gehen wir auf RETURN und verwenden dann CALCULATE Total Sales.
Dann gehen wir zu TOPN mit dem N-Wert 2 , da wir in diesem Beispiel nach unseren Top-2-Produkten suchen und somit auch ALLE Produkte haben. Anschließend ordnen wir es nach dem Gesamtumsatz .
Schließlich müssen wir aufgrund dieser ALL-Anweisung in unserer TOPN-Funktion den Kontext des Produktnamens wiederherstellen. Und um das zu erreichen, haben wir diesen RankingContext eingefügt .
Sobald das erledigt ist, klicken wir auf OK und stellen sicher, dass es richtig formatiert ist.
Wenn wir dies in unsere Tabelle übernehmen, können wir jetzt sehen, dass es für alle Produkte, die nicht in unseren Top 2 sind, leere Werte gibt . Alle übrigen Werte beziehen sich auf unsere beiden Top-Produkte in einer bestimmten Region.
Und dies ist natürlich wie die meisten Berechnungen, die wir durchführen, mit dem Datenmodell verbunden. Wir können diese Visualisierung auch verbessern, indem wir die Datenbalken hinzufügen und so etwas Farbe in unsere Tabelle bringen.
Wo sind Ihre besten Verkäufe nach Produkt? Erweiterte Analysen mit LuckyTemplates
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Abschluss
Wie ich bereits erwähnt habe, können Sie dieses Formelmuster auf vielfältige Weise mit jeder erdenklichen Dimension in Ihrem Datenmodell wiederverwenden. Sie könnten diese Technik nutzen und einige großartige Erkenntnisse in Ihre Berichte einbringen.
Diese Technik lässt sich hervorragend erlernen. Wenn Sie mit LuckyTemplates arbeiten, ist es für Sie sehr nützlich zu verstehen, wie TOPN intern ein Ranking berechnet und dann innerhalb von CALCULATE einen Kontext erstellt, der die (in diesem Fall) am häufigsten zum Verkauf stehenden Produkte isoliert.
Ebenso wichtig ist die Funktion VALUES. Sie benötigen es, um den Kontext des Produktnamens wiederherzustellen, damit diese Berechnung ordnungsgemäß funktioniert.
Wie immer ist DAX eine erstaunliche analytische Sprache , die es wert ist, wirklich gut erlernt zu werden, wenn Sie in LuckyTemplates einsteigen. Wenn Sie DAX nicht lernen , verpassen Sie wirklich 90 % dessen, was Sie mit LuckyTemplates erreichen können.
Viel Spaß beim Erlernen dieser Technik und achten Sie darauf, sie in Ihrer eigenen Umgebung anzuwenden, um die Konzepte in Ihren Köpfen zu verankern. Schauen Sie sich das vollständige Video unten an.
Beifall!
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