Prognostizieren der Produktnachfrage mithilfe von LuckyTemplates-Analysetechniken

In diesem Tutorial führe ich einige großartige Techniken zur Szenarioanalyse durch und zeige, wie Sie mehrere davon in LuckyTemplates kombinieren können. Ich spreche von der Prognose der Produktnachfrage . Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

LuckyTemplates ist ein erstaunliches Werkzeug für die Datenanalyse, wenn Sie Techniken wie diese implementieren können.

Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie zukünftige Produktanforderungen analysieren möchten. Die Möglichkeit, Ihre Modelle in LuckyTemplates so einzurichten, dass Sie mehrere Szenarien gleichzeitig ausführen können, kann Ihnen Erkenntnisse liefern, die Ihr Unternehmen auf die nächste Ebene bringen können.

Darüber hinaus können Sie durch die Einbeziehung einiger „ Was wäre wenn “ -Parameter und die anschließende Durchführung einer Szenarioanalyse prognostizieren oder vorhersagen, was Sie möglicherweise in Zukunft tun müssen, um die richtige Umsatzmenge oder optimale Gewinnmenge zu erzielen.

Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie mithilfe von DAX die zukünftige Produktnachfrage in LuckyTemplates abschätzen können.

Dazu benötigen wir eine Art Benchmark, um zu bestimmen, wie viel wir verkaufen werden. Und dann müssen wir vielleicht noch einige Faktoren hinzufügen, die diese Nachfrage verändern könnten.

Meiner Ansicht nach ist der beste Maßstab für eine Prognose oder geschätzte zukunftsgerichtete Beträge die Betrachtung dessen, was wir traditionell verkauft haben . Sehen wir uns nun an, wie wir dies mithilfe von Was-wäre-wenn-Parametern und DAX in LuckyTemplates erreichen können.

Inhaltsverzeichnis

• Schätzung der Nachfrage mithilfe von Was-wäre-wenn
• Schätzung der Nachfrage mit DAX
• Abschluss

Schätzung der Nachfrage mithilfe von Was-wäre-wenn

Um den Was-wäre-wenn-Parameter zu verwenden, klicken wir einfach im Modellierungsmenüband auf „Neuer Parameter“ .

In dieser Demonstration habe ich also einen sogenannten Nachfragefaktor erstellt , bei dem es sich um eine Tabelle handelt.

Mit dieser Tabelle können wir die Nachfrage ändern und sehen, was mit unseren Nachfrageerwartungen passiert.

Hier haben wir ein Bild, das darstellt, was wir für die Nachfrage erwarten, basierend auf dem Nachfragefaktor, den wir in unser Modell eingegeben haben.

In unserem Modell sehen wir, dass dieser Nachfragefaktor nur eine unterstützende Tabelle ist . Wir können die Zahlen einfach hier herausziehen und sie dann in unsere Berechnungen einfließen lassen.

Schauen wir uns nun diese prognostizierte Nachfrageanalyse aus DAX-Perspektive an.

Schätzung der Nachfrage mit DAX

Bei der Prognose der Nachfrage müssen wir einige historische Umsätze prognostizieren und diesen Nachfragefaktor berücksichtigen. Dies ist aufgrund der erstaunlichen Zeitintelligenzfunktionen in LuckyTemplates leicht zu erreichen.

Zuerst berechnen wir unseren Umsatz im letzten Jahr (LY) . Was diese Formel bewirkt, ist einfach ein Rückblick auf den genauen Tag zuvor.

Unsere tatsächlichen Ergebnisse sind jedoch ziemlich beschäftigt. Deshalb habe ich etwas geglättet, um einen klaren Einblick zu erhalten, und ich empfehle dies aus visueller Sicht dringend.

Dazu verwenden wir das Muster der gleitenden Durchschnitte oder die Technik der gleitenden Durchschnitte. Hier ist die Berechnung, die ich dafür gemacht habe:

Ich habe zuerst den geschätzten Umsatz berechnet, der dem Umsatz im letzten Jahr multipliziert mit eins plus dem Nachfragefaktor entspricht. Dann habe ich es geglättet, indem ich einen gleitenden Durchschnitt für die geschätzten Verkäufe ermittelt habe, die wir berechnen.

Wenn wir uns das Diagramm ansehen, sehen die Ergebnisse weitaus ansprechender aus, wenn wir den Glättungsfaktor berücksichtigen. Und so können wir jetzt die Leistungsfähigkeit des Datenmodells nutzen und das Quartal und das Jahr auswählen, um diese ein- und auszublenden und so die Nachfrage schnell und einfach zu prognostizieren.

Wir können sie auch hier auswählen und dadurch wird sich das Erscheinungsbild ändern.

Es wird nicht wie erwartet angezeigt, da hier nur die Vorausbeträge berechnet werden.

Prognoseanalysetechniken in LuckyTemplates mit DAX.
Erkunden Sie die Prognoselogik in Ihren LuckyTemplates-Modellen mit DAX.
Verwenden Sie SAMEPERIODLASTYEAR, um den Unterschied zwischen diesem und dem letzten Jahr zu vergleichen

Abschluss

Auf diese Weise können Sie viele Techniken zur Bedarfsprognose kombinieren und dabei die Leistungsfähigkeit des Was-wäre-wenn-Parameters und des DAX in LuckyTemplates nutzen.

Wir haben mit der Erstellung einer Parametertabelle begonnen und dann den Gesamtumsatz als zentrale Kennzahl erstellt. Wir sind dazu übergegangen, Zeitintelligenz zu nutzen und unseren Was-wäre-wenn-Parameter zu integrieren. Dann haben wir es geglättet und visualisiert. So bringen wir die Projektion voran.

Damit das alles gut funktioniert, müssen Sie die Daten, die DAX-Formel, die Parameter und den Kontext verstehen.

Wenn Sie diese Technik erlernen, werden Sie feststellen, dass es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, sie zu erweitern und sich nicht nur auf die Analyse oder Vorhersage der Produktnachfrage zu beschränken. Sie können beispielsweise auch Veränderungen der regionalen Nachfrage und/oder der Filialnachfrage untersuchen.

Es gibt so viele Möglichkeiten, die in diesem Tutorial erläuterten Konzepte anzuwenden, es lohnt sich also, sich die Zeit zu nehmen, dies gut zu verstehen.

Alles Gute,

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