Segmentierung von Dimensionen basierend auf dem Ranking – Erweiterte Analysetechnik für LuckyTemplates

In diesem Beispiel werden wir in LuckyTemplates mithilfe von DAX ziemlich weit fortgeschritten sein. Wir werden uns auf die Segmentierung von Dimensionen basierend auf ihrer Rangfolge in dieser bestimmten Tabelle konzentrieren. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.

Dies ist ein erstaunliches Konzept, wie Sie berechnete Spalten in LuckyTemplates nutzen können. Dies kann zusätzliche Erkenntnisse bringen, die mit herkömmlichen Tools wie Excel nie möglich gewesen wären.

Durch den effektiven Einsatz dieser Techniken und die anschließende Implementierung großartiger Visualisierungen um sie herum, auf die ich auch näher eingehen werde, können Sie Ihre Daten wirklich überzeugend präsentieren.

Inhaltsverzeichnis

• Visualisierung segmentierter Daten
• Segmentieren und Ranking Ihrer Daten
• Abschluss

Visualisierung segmentierter Daten

Ich habe immer über die erstaunliche Analyseleistung von LuckyTemplates gesprochen, aber Sie werden dieses Analyseniveau nicht sehen, wenn Sie DAX-Formeln einzeln verwenden. Seine wahre Kraft entfaltet sich, wenn Sie eine Kombination verschiedener Formeln und Techniken verwenden.

Das werde ich Ihnen anhand der folgenden Visualisierung zeigen.

Auch hier gilt: Die hier gezeigten Daten können nicht so umfassend analysiert werden, wenn Sie nicht mehrere Formeln übereinander legen . Ich nenne diese Technik „Maßverzweigung“ . Darüber hinaus habe ich auch eine berechnete Spaltenlogik überlagert, um die Ergebnisse weiter aufzuschlüsseln. Es ist der beste Weg, in einem Fall wie diesem einen wirklich tollen Einblick zu bekommen.

In diesem Streudiagramm unten rechts im Bericht sehen Sie beispielsweise, dass unterschiedliche Farben unterschiedliche Datengruppen darstellen. In diesem Fall stellen die Punkte Städte dar, wobei jede Farbe die besten, die schlechtesten und diejenigen anzeigt, deren Ranking gerade noch in Ordnung ist.

Sie werden auch sehen, dass unsere Y-Achse die Margenveränderung im Vergleich zum Vorquartal zeigt . Die x-Achse hingegen zeigt die Umsatzveränderung im Vergleich zum Vorquartal .

Dies ist die Art von Erkenntnissen, die wir erhalten, wenn wir unsere Daten durch Kennzahlenverzweigung segmentieren. Es zeigt Ihnen, ob eine große Umsatzsteigerung aus einer großen Margensteigerung resultierte und umgekehrt. Es zeigt Ihnen die Korrelation zwischen diesen Datenpunkten.

Natürlich handelt es sich dabei nur um einen Demodatensatz, Sie werden also keinen riesigen Cluster sehen. Wenn Sie diese Technik jedoch auf Ihre eigenen Daten anwenden, können Sie noch umfassendere Erkenntnisse gewinnen.

Wenn Sie alle diese Formeln und Techniken kombinieren, werden Sie auch einen Unterschied im Gesamtbild und der Haptik der Visualisierung bemerken. Ich zeige Ihnen, was ich meine, wenn ich die Legende für die Stadtgruppe entferne.

Beachten Sie, dass ich die Stadtgruppenlegende mithilfe der berechneten Spaltenlogik erstellt habe . Wenn ich also diese Legende entferne, ändert sich die Art und Weise, wie die Daten dargestellt werden. Es bringt nicht so viele Erkenntnisse, wie wir brauchen.

Alles, was wir jetzt sehen, sind allgemeine Datenpunkte. Es zeigt uns nicht, wo unsere schlechtesten oder besten Kunden sind. Das allein nimmt uns eine ganze Menge Erkenntnisse ab, die wir gewinnen sollten.

Wir sehen jetzt, dass diese zusätzlichen Logikebenen es uns tatsächlich ermöglichen, die Dinge in einem viel besseren Licht zu sehen .

Lassen Sie mich nun City Group als Legende zurückbringen.

Wie Sie sehen, verbessert sich die Visualisierung erheblich.

Segmentieren und Ranking Ihrer Daten

Dieses Mal möchte ich Ihnen zeigen, wie ich diese Kundengruppen segmentiert habe, um diese Legende zu erstellen.

Innerhalb der berechneten Spalte habe ich verwendet , um den Rang jeder Stadt basierend auf den angegebenen Dimensionen zu ermitteln. In diesem Fall ordnen wir sie basierend auf den Verkäufen.

In die Formel habe ich Regionen in unserer Tabelle und ihre Gesamtverkäufe einbezogen .

RANKX ist hier äußerst hilfreich, da es uns die Möglichkeit gibt, all diese Daten zu organisieren und einen Einblick in sie zu gewinnen.

Wir können nicht nur überprüfen, welche Städte gut abschneiden, sondern auch, welche nicht so gut abschneiden, weshalb sie ganz unten in der Spalte zu finden sind.

Diese Funktion ist auch die Grundlage der nächsten Logik, die ich verwenden werde.

Deshalb habe ich zusätzlich zu RANKX auch verwendet , um eine zusätzliche Dimension zu erstellen.

Mit dieser zusätzlichen Ebene kann ich jetzt sehen, welche Städte meine beste und welche mit der schlechtesten Leistung sind. Wenn der Verkaufsrang der Stadt also kleiner oder gleich 10 ist, werden sie als Teil der „Besten“ markiert.

Dies ist eine wirklich großartige Technik, mit der Sie mehr Möglichkeiten zur Segmentierung Ihrer Daten schaffen können. Beachten Sie, dass dies nicht nur in einem Streudiagramm nützlich ist. Dies kann auch auf verschiedene Arten der Visualisierung angewendet werden.

Sie können es beispielsweise auch in einem Donut-Diagramm verwenden, wie unten gezeigt.

Sie werden außerdem sehen, dass sich das Ringdiagramm und das Streudiagramm nebeneinander bewegen. Wenn ich also auf den Teil klicke, der die schlechtesten Zahlen im Ringdiagramm darstellt, wird auch das Streudiagramm angepasst.

Dadurch können wir uns auf Teilmengen von Daten oder anderen Dimensionen konzentrieren.

Kundensegmentierungstechniken mithilfe des Datenmodells – LuckyTemplates und DAX.
Verwenden Sie DAX zum Segmentieren und Gruppieren von Daten in LuckyTemplates.
Datensegmentierung basierend auf Prozentgruppen – Advanced DAX in LuckyTemplates

Abschluss

Versuchen Sie, in diese Techniken einzutauchen und einige davon in Ihre eigenen Modelle zu implementieren. Ich bin zuversichtlich, dass Sie gute Ergebnisse sehen und mit den Ergebnissen in Ihren Berichten und Ihrem Dashboard zufrieden sein werden.

Hoffentlich können Sie sehen, wie Sie durch die Kombination dieser verschiedenen Techniken zu wirklich fortgeschrittenen Analyseebenen gelangen können. Wenn Sie dies mit LuckyTemplates tun, können Sie wirklich detaillierte Berichte und hochwertige Visualisierungen erhalten, genau wie in unserem Beispiel.

Alles Gute.