En este tutorial, le mostraré cómo mostrar clústeres en sus datos le permite extraer información mucho mejor que si solo tuviera un gráfico de dispersión con una gran cantidad de información plantada allí. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Voy a repasar algunas técnicas DAX avanzadas que debe utilizar en combinación con el modelo de datos. Si los usa bien, las oportunidades analíticas se abren sustancialmente para usted y realmente puede mostrar ideas de una manera efectiva.
En este ejemplo en particular, estoy tratando de ver si hay alguna razón por la que estamos viendo una cierta agrupación de nuestros clientes en función de su rendimiento.
Al superponer algo de lógica (dentro de una fórmula DAX) en una tabla secundaria, puedo clasificar si un cliente es bueno, aceptable, malo o excelente.
En esta visualización, observamos a cada uno de los clientes de nuestro conjunto de datos. Hay muchos clientes y estamos analizando a los clientes en función de sus márgenes de beneficio en sus ventas totales. En el lado derecho, tenemos un grupo de clientes de alto rendimiento o clientes de mayor margen.
Para lograr esto, necesitamos crear una lógica que nos permita visualizar estos grupos de información y construir esa lógica basada en el grupo de ganancias en el que se encuentran estos clientes.
La clave aquí es que estos grupos de ganancias en realidad no existen en el modelo de datos, por lo que necesitamos construir esta lógica y luego superponerla.
Este ejemplo es solo una de las muchas formas en que podemos hacer esto. Podríamos ver el crecimiento de las ganancias, el crecimiento de los márgenes y una variedad de cosas donde necesitamos cualquier tipo de lógica y traerla aquí. Entonces podemos identificar cualquier patrón o grupo de información que realmente pueda extraernos alguna idea.
En cuanto al modelo de datos, lo primero que hay que tener en cuenta es que hemos creado una tabla de apoyo aquí. Una tabla de soporte generalmente se usa como una tabla de parámetros, pero en este caso, vamos a usar una lógica que integra la tabla de soporte en nuestro modelo central.
Dentro de nuestra tabla de apoyo, estamos analizando qué grupo de clientes en función de la rentabilidad en el que se sientan estos clientes.
Entonces, por ejemplo, si el cliente ha generado más de $25,000 en ganancias, será un cliente principal, mientras que aquellos entre $20,000 y $25,000 serán buenos clientes, y así sucesivamente.
En la tabla de clientes, utilizamos la tabla de soporte y luego construimos algo de lógica.
Algunos de ustedes podrían pensar que es mejor desarrollar toda esta lógica dentro de esta columna calculada, sí, absolutamente, pero a veces no lo encuentro práctico, especialmente cuando la tabla de soporte tiene, digamos, 10 piezas diferentes de lógica con las que tiene que trabajar.
En esta lógica, CALCULAMOS en qué grupo se sienta cada cliente. El grupo será devuelto por la función VALORES , y luego la función FILTRO es lo que crea la iteración para iterar a través de la lógica.
Para cada cliente aquí, ¿cuáles son las ganancias totales; se encuentra entre el MIN y el MAX de cualquiera de nuestros grupos? Si es así, devuelva ese grupo. Y así es como creamos estos Grupos de Beneficio.
Ahora que tenemos esta dimensión, podemos usarla dentro de nuestras visualizaciones para identificar estos grupos. Por lo tanto, crearemos un diagrama de dispersión, luego incluiremos nuestros márgenes de beneficio en el eje Y y las ventas en el eje X.
Pero, si arrastramos Customer Name, veremos aquí que hemos creado alguna información, pero en realidad no muestra ningún valor. Se mostraría mucho mejor si creamos grupos de información.
Entonces, para hacer esto, solo llenamos los puntos y cambiamos algunos colores de datos para asegurarnos de que algunos se destaquen. Al hacer estos simples ajustes, podemos identificar y extraer fácilmente mucha más información dentro de nuestras imágenes.
La tabla de soporte es un concepto realmente clave para moverse y comprender cuando se usa LuckyTemplates porque podemos integrarlo de muchas maneras.
Hay muchas maneras en las que podemos identificar grupos en función de una variedad de métricas, ya que hay tantos escenarios diferentes que nuestros datos pueden requerir que los analicemos.
Use DAX para segmentar y agrupar datos en LuckyTemplatesHay un poco de esta técnica, pero mostrar clústeres en sus datos usando la lógica es realmente poderoso, y hay muchas maneras en que puede replicar esto en otros escenarios o en sus propios datos.
En última instancia, eso es lo que quiero que extraiga de este tutorial que he creado, ya que las oportunidades analíticas crecen exponencialmente en torno a este tipo de técnica.
Esta es una técnica avanzada, así que no te preocupes demasiado si no tiene sentido de inmediato, pero definitivamente pruébala. Descubrirá rápidamente que descubre algunas ideas realmente interesantes que no tenía antes.
¡Salud!
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El uso de DAX para la evaluación de clústeres es un tema que me interesa mucho. ¡Estoy ansioso por probarlo
Carlos García -
¡Me encanta cómo se aborda la técnica DAX para evaluar clústeres! Definitivamente es un recurso valioso para mejorar el análisis de datos. Gracias por compartir esta información.
Patricia 89 -
Me siento tan aliviada de encontrar información útil sobre DAX y clústeres. ¡Gracias por despejar mis dudas!
Victoria de León -
¿Este artículo tiene actualizaciones futuras sobre técnicas avanzadas de DAX? Me gustaría aprender más sobre nuevas optimizaciones.
Carmen la Analista -
Este artículo hizo que evaluar clústeres pareciera bastante sencillo. Estoy lista para aplicar lo aprendido en mi próximo proyecto
Santiago Creativo -
¡Oye! Me has inspirado a retomar mis estudios de datos. Me parece que la técnica DAX es un gran aliado para la evaluación
Raúl el Analista -
Siempre pensé que el análisis de clústeres era complicado, pero este artículo me ha dado esperanza. Definitivamente probaré la técnica DAX este fin de semana
María de Madrid -
Veo que el uso de DAX puede ser complicado al principio, pero con ejemplos como este se hace más fácil. ¡Gracias por compartir!
Emma Pérez -
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Fernando de Buenos Aires -
¿Qué tipo de datos es recomendable usar al experimentar con DAX y clústeres? Me gustaría empezar pero no sé por dónde comenzar.
Claudio de Cali -
A veces, la teoría puede ser abrumadora. Este artículo hace que DAX y clústeres sean más comprensibles. Estoy emocionado de practicar
Roberto Tech -
No había considerado el uso de DAX en clústeres antes, así que esto es un gran hallazgo. Muchas gracias por la información.
Esteban el Sabio -
Me gustaría ver estudios de caso sobre cómo otras empresas han implementado DAX para clústeres. Sería inspirador
Clara Analista -
Gracias por subrayar la relevancia del uso de DAX en clústeres. Estoy con muchas ganas de explorar esta herramienta
Diego Santiago -
Comparto la experiencia de que evaluar clústeres usando DAX puede hacer una gran diferencia en los resultados. ¡Pruébenlo
Renata la Valiente -
Excelentes puntos sobre la técnica DAX. Me quedaría tiempo eternamente aprendiendo sobre esto. ¡Gracias por el esfuerzo!
Rafael el curioso -
He estado luchando con la implementación de DAX en mi trabajo diario. ¿Hay recursos adicionales que puedan recomendar
Pedro IT -
La técnica DAX realmente facilita la evaluación de clústeres en datos complejos. Recomiendo a todos que le echen un vistazo. ¡Excelente artículo
Álvaro Innovador -
¡Esto es genial! DAX y evaluación de clústeres juntos prometen resultados increíbles. Voy a compartir esto con mis colegas.
Cecilia Datos -
Hice un intento con DAX y mis clústeres. ¡Funciona increíble! Solo debo afinar algunos detalles. Agradezco el artículo
Victor Consultor -
También he tenido resultados positivos al usar DAX para evaluar clústeres. Este artículo es un referente. ¡Felicidades!
Sofia Analítica -
La manera en que explicas los conceptos de DAX y su relación con clústeres es excelente. Me siento inspirada a aprender más
Ana la Creativa -
Este artículo me ha dado una nueva perspectiva acerca de la evaluación de clústeres. Estoy ansiosa por aplicar esto en mis proyectos
Gloria la Científica -
Me gustaría ver más casos de éxito usando DAX en la evaluación de clústeres. ¿Alguien tiene experiencias que compartir
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¡Ja ja! Nunca pensé que encontraría algo divertido en evaluar clústeres. Este artículo es súper entretenido. ¡Buen trabajo!
Verónica Data -
¡Me encantaría un tutorial en video sobre esto! A veces es más fácil seguir los pasos de esa manera cuando se trata de DAX
Beatriz 2023 -
Seguí todos los pasos y logré aplicar DAX en mis datos. Los resultados fueron sorprendentes. ¡Gracias por estos consejos tan útiles
Hugo Estudiante -
¡Qué gran recurso! La sintaxis de DAX puede parecer intimidante al principio, pero este tutorial es muy claro y accesible.
Iván 87 -
Ya estoy probando las ideas que mencionaste. La técnica DAX me parece prometedora, pero necesito más recursos. ¡Gracias!
Luis 007 -
¡Increíble artículo! No sabía que se podría usar DAX para este propósito. Me siento muy emocionado de probarlo en mis propios datos.
Mariana 123 -
Ya he tenido algunos problemas utilizando DAX, pero creo que volveré a intentarlo siguiendo tus consejos. Gracias por la ayuda
Fabiola Contadora -
Descubrí este artículo por casualidad y me alegra haberlo hecho. La técnica DAX puede ser la clave para mis nuevos proyectos
Isabel Tecnología -
Me pareció fascinante cómo se puede combinar DAX y evaluación de clústeres. Definitivamente es un enfoque innovador.
Pablo Analytics -
Es importante tener en cuenta las limitaciones de la técnica DAX. ¿Podrían incluir más sobre esto en futuros posts?