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.
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Zeitintelligenz in LuckyTemplates ein Kundendashboard intuitiver gestalten .
Dies ist der zweite Schritt bei der Erstellung eines Customer Deep Dive Dashboards.
Beim Erstellen von Visualisierungen müssen Sie höchstwahrscheinlich verschiedene Zeiträume vergleichen. Dies könnte ein Vergleich zwischen den kumulierten Verkäufen zweier gleichzeitiger Jahre sein. Sie müssen also damit beginnen, komplexere oder fortgeschrittenere Logik in Ihre DAX-Formeln zu schreiben .
Inhaltsverzeichnis
Erstellen der Zeitintelligenzmaße
Erstellen Sie zunächst einige Maßtabellen als Referenz für Ihre Formeln. Rufen Sie die erste Tabelle Zeitvergleich und die zweite Tabelle Kumulierte Gesamtsummen auf .
Wenn Sie zurück zum Datenmodell springen, sehen Sie die Messwerttabellen. Sie haben keine Beziehung zu Ihrem Datenmodell. Legen Sie sie also unten ab.
Sie können einen Zeitraum mit einem anderen vergleichen. Entfernen Sie dazu zunächst die Gesamtkosten und den Gesamtgewinn aus der Tabelle. Schauen Sie sich als Nächstes den Gesamtumsatz für das 2. Quartal 2016 an und konzentrieren Sie sich darauf.
Vergleich verschiedener Zeiträume
Erstellen Sie eine neue Kennzahl und nennen Sie sie Sales LY . Verwenden Sie und geben Sie Total Sales ein . Die CALCULATE-Funktion wird immer am Anfang von Zeitvergleichsformeln verwendet. Als nächstes verwenden Sie die Funktion und geben Sie in die Spalte „Datum“ ein .
Wenn Sie diese Kennzahl in die Tabelle ziehen, erhalten Sie die Umsätze dieses Jahres im Vergleich zum Vorjahr.
Wenn Sie zu den Umsätzen vor zwei Jahren zurückkehren möchten, kopieren Sie die vorherige Formel, fügen Sie sie ein und nennen Sie sie „ Umsätze vor 2 Jahren“ . Anstatt jedoch SAMEPERIODLASTYEAR zu verwenden , verwenden Sie die Funktion geben Sie sie in die Spalte „Datum“ ein und springen Sie zurück zu 2 Jahren.
Wenn Sie dies in die Tabelle ziehen, sehen Sie, dass Sie Umsätze für diesen Zeitraum und die Umsätze von vor 2 Jahren haben.
Diese Tabelle kann in eine Visualisierung umgewandelt werden, aber es wäre schwierig, daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Stattdessen können Sie diese in kumulative Summen umwandeln, da Sie so die Trends im Zeitverlauf kumulativ erkennen können. Aus diesem Grund gibt es die Maßtabelle „Kumulative Gesamtsummen“ .
Tun Sie das schnell, indem Sie verstehen, dass es hier ein Muster gibt. Sie können es wiederverwenden, indem Sie es kopieren und in ein beliebiges Modell einfügen, das Sie haben oder in einer anderen Kennzahl unterordnen.
Kumulierte Summen erstellen
Erstellen Sie eine Kennzahl und nennen Sie sie Cumulative Sales . Geben Sie als Nächstes diese Funktionen ein:
Diese Formel erstellt diese Ansammlungen, während Sie die Daten herunterarbeiten. Die Funktion gibt den Kontext in der Datumstabelle für die ausgewählte Auswahl frei oder entfernt ihn.
Wenn Sie ALLSELECTED in ändern , werden Sie sehen, wie sich die Ergebnisse erheblich ändern. Die ALL- Funktion entfernt jegliches Datum und jeden Kontext. Es springt zurück bis zum Jahr 2014 und beginnt mit der kumulativen Gesamtsumme ab dem ersten Verkaufsdatum.
Damit erhalten Sie nun die kumulierte Summe aller Verkäufe in einem ausgewählten Zeitraum.
Verwandeln Sie es wieder in einen Tisch und legen Sie das Maß hinein. Sie können sehen, dass sich die Spalte „Kumulative Verkäufe“ im Laufe der Zeit in dem von Ihnen ausgewählten Zeitrahmen ansammelt. Wenn Sie den Zeitrahmen ändern, beginnt er immer bei Null und summiert sich dann.
Die Summe aus dem kumulativen Gesamtmuster und der Gesamtsumme am Ende der Auswahl ist gleich.
Außerdem sehen Sie, dass es in der ersten Zeile kein Ergebnis gibt, da am ersten Tag dieses Quartals kein Verkauf stattfindet.
Nachdem Sie nun die kumulierten Umsätze für diesen Zeitraum erstellt haben, können Sie auch die kumulierten Umsätze für das letzte Jahr und die Zeit vor zwei Jahren erstellen. Sie können den Takt von zuvor kopieren und ändern.
Ändern Sie den Titel und geben Sie die Kennzahl für den Umsatz im letzten Jahr in CALCULATE ein .
Wiederholen Sie dies für die kumulierten Verkäufe vor 2 Jahren.
Maßnahmen in Visualisierungen umwandeln
Es ist unglaublich, wie schnell man zu dieser Erkenntnis gelangen kann. Jetzt haben Sie die kumulierten Umsätze für dieses Jahr, letztes Jahr und vor zwei Jahren. Wenn Sie die anderen Spalten außer den kumulativen Verkaufstabellen entfernen und sie in ein Diagramm umwandeln, erhalten Sie diese beeindruckende Visualisierung.
Abschluss
Durch die Implementierung von Zeitintelligenzberechnungen in Ihrem Kunden-Dashboard können Sie verschiedene Zeitrahmen und Kundengruppierungen auswählen und sehen, wie sich jede Visualisierung ändert.
Sie werden überzeugender aussehen und gute Einblicke liefern. Und anhand kumulierter Beträge können Sie erkennen, wie sich die Umsatztrends entwickeln.
Alles Gute,
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.
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