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.
Manchmal möchten Sie bei der Analyse Ihrer LuckyTemplates-Berichte wissen, wie viele Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum stattgefunden haben. In diesem Blogbeitrag zeige ich Ihnen genau, wie Sie mithilfe von Zeitintelligenz in LuckyTemplates Transaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums von Tagen berechnen. Sie können sich das vollständige Video dieses Tutorials unten in diesem Blog ansehen.
In diesem Beitrag wird eine qualitativ hochwertige Analysearbeit behandelt, die in LuckyTemplates effizient ausgeführt werden kann. Wir verwenden eine Kombination aus DAX-Formeln rund um Datumstabellen, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Inhaltsverzeichnis
Ermittlung der Transaktionen in den letzten N Tagen
Wir werden uns ansehen, wie viele Transaktionen ein bestimmter Kunde in den letzten N Tagen durchgeführt hat. Es gibt tatsächlich mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen.
Gesamtzahl der Transaktionstage
Um herauszufinden, wie viele Tage ein Kunde mit uns Transaktionen getätigt hat, können wir mithilfe dieser Formel eine Kennzahl erstellen:
Nehmen wir zum Beispiel an, ein Kunde hat an einem bestimmten Tag drei verschiedene Einzelprodukte gekauft. Wenn wir diese Formel verwenden, wird nur eine Transaktion zurückgegeben (und nicht drei), da wir das Kaufdatum eindeutig zählen .
Gesamttransaktionen
Wenn wir jedoch die Gesamtzahl der Transaktionen unabhängig von den Tagen ermitteln möchten, können wir die Funktion COUNTROWS in der Verkaufstabelle verwenden.
Dadurch erhalten wir individuelle Transaktionen. Wenn ein Kunde an einem Tag drei verschiedene Produkte gekauft hat, sind das drei Transaktionen.
Wenn wir uns die Verkaufstabelle ansehen, stellen wir möglicherweise fest, dass zwischen den Spalten „Gesamtzahl der Transaktionstage“ und „ Gesamttransaktionen“ kein großer Unterschied besteht. Aber in einigen Fällen wird es solche geben, wie zum Beispiel bei Carlos Scott, der an einem Tag mehrere Transaktionen durchführte.
Transaktionen in den letzten 60 Tagen
Als Nächstes möchten wir herausfinden, wie viele Transaktionen in den letzten N Tagen oder im Fall unseres Demodatensatzes in den letzten 60 Tagen durchgeführt wurden.
Wir werden isolieren, wie viele Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum im Vergleich zur Gesamtzahl getätigt wurden.
Denken Sie daran, dass es sich hierbei um eine dynamische Berechnung handelt. Wenn wir uns also durch die Zeit bewegen, bewegen sich 60 Tage mit uns. Wir werden nur 60 Tage rückwärts schauen.
Um diese Formel zu entwickeln, verwendeten wir eine Kombination aus Formeltechniken und Funktion. Wir verwenden hier Variablen und bei Funktionen arbeiten wir mit CALCULATE und FILTER . Werfen wir einen Blick auf einen Teil hier.
1. Verwendung von Variablen (VAR)
Wir verwenden VARIABLEN, um das letzte Verkaufsdatum von Käufen zu ermitteln (im aktuellen Kontext). Da es sich um einen Demodatensatz handelt, habe ich LASTDATE verwendet, um uns ein Datum als Grundlage zu geben.
Normalerweise werden Sie diese Formel nicht verwenden, da Sie einen Live-Datensatz betrachten. In diesem Fall können Sie stattdessen auch diese Formel verwenden:
2. Arbeiten mit der CALCULATE-Funktion
In diesem Fall habe ich die COUNTROWS- Formel verwendet. Aber theoretisch können wir auch die Kennzahl „Gesamttransaktionen“ verwenden.
Wir zählen immer noch die Anzahl der Transaktionen, aber wir ändern lediglich den Kontext hinsichtlich der Art und Weise, wie wir sie berechnen.
Genau das macht die CALCULATE-Funktion; Wir sehen uns die Gesamttransaktionen der letzten 60 Tage in einem Zeitfenster an.
3. Die FILTER-Funktion
Der dritte Schritt besteht darin, die Datumstabelle für die letzten 60 Tage mithilfe der FILTER-Funktion zu filtern. Diese spezielle Funktion öffnet ein neues Fenster zur Berechnung der Gesamttransaktionen in einem bestimmten Zeitraum.
Mit ALL(DATES) werden wir zunächst alle Filter freigeben, die möglicherweise aus der Datumstabelle stammen. Dann fügen wir die Filter wieder hinzu, indem wir jedes einzelne Datum durchlaufen und bewerten, ob es zwischen (Last Date – 60) und dem Last Date liegt .
Nutzen Sie Zeitintelligenz in LuckyTemplates, um Ihren Vertrieb und Ihr Marketing zu verbessern
Das Endergebnis ist wirklich ein starkes Zeug. Wir können dies wiederverwenden, um eine neue Kennzahl zu erstellen. Beispielsweise können wir die Formel wie folgt auf bis zu 180 Tage umrechnen:
Anschließend können wir die Ergebnisse auf die Leinwand ziehen und die Tabelle verzweigen, um die Geschwindigkeit des Kaufzyklus eines Kunden zu bestimmen.
Wir können die Verkaufstabelle analysieren und uns dann die schwierigen Fragen stellen. Warum tätigen unsere Kunden in den letzten 60 Tagen mehr Transaktionen als in den letzten 180 Tagen?
Liegt es daran, dass wir ihnen einen Sonderrabatt gewährt haben, oder an einer Marketingaktion, die wir durchgeführt haben? Sobald wir die Antworten haben, können wir sie nutzen, um unsere Marketingstrategien zu verbessern.
Die Analyse der Transaktionshäufigkeit ist für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung , insbesondere wenn Sie ein Hochfrequenzhändler sind oder ein Online-Unternehmen betreiben.
Abschluss
Die Erkenntnisse, die Sie aus der Zeitintelligenz in gewinnen können , können viele Aktionen und Entscheidungen bei Ihren Marketing-, Inventar- und Finanzinitiativen vorantreiben.
Die Technik kann in der richtigen Umgebung auf so viele verschiedene Arten eingesetzt werden. Denken Sie daran, dass es nicht immer Transaktionen sein müssen; Es können Verkäufe, Kosten, Gewinne usw. sein, die mit genau derselben Technik überprüft werden könnten, die ich vorgestellt habe.
Wenn Sie lernen, dies in Ihre Berichte zu integrieren, werden Sie qualitativ hochwertige Arbeit entwickeln, die Ihre Kunden und Ihr Unternehmen zu schätzen wissen.
Um noch fortgeschrittenere Analysetechniken für LuckyTemplates zu erlernen, schauen Sie sich den Modullink unten von LuckyTemplates Online an.
Viel Glück!
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