Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
En este blog, repasaremos cómo puede crear pronósticos automatizados a partir de datos históricos en LuckyTemplates . Esto es común en las empresas para hacer pronósticos y presupuestos. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Ahora bien, ¿alguna vez ha querido crear pronósticos automáticos basados en información histórica ? En el pasado, esto era relativamente difícil de hacer con herramientas como Excel, pero puede hacerlo fácilmente dentro de LuckyTemplates .
Históricamente, es posible que haya recuperado información y la haya resumido en una tabla y la haya usado como punto de referencia. Pero en el video, le muestro cómo puede crear puntos de referencia y pronósticos de forma dinámica . Esta es una forma más efectiva y eficiente de proyectar números hacia adelante y le permite comparar su desempeño real con respecto a un período anterior o una combinación de períodos anteriores.
Lo que vamos a hacer es observar períodos de tiempo históricos y usarlos como valores en nuestra ecuación para proyectar un pronóstico a futuro.
Voy a utilizar funciones de inteligencia de tiempo en LuckyTemplates para mostrar cómo puede hacer esto de una manera muy dinámica.
Al combinar varias técnicas en LuckyTemplates con DAX , puede lograr estos conocimientos realmente excelentes. En este caso, solo estamos profundizando en los pronósticos y tratando de crear puntos de referencia futuros, para que podamos comparar nuestros resultados reales con algo que realmente tenga sentido.
Tabla de contenido
Cómo crear pronósticos automatizados a partir de datos históricos
En muchos casos, su pronóstico se deriva de sus resultados históricos. Entonces, le mostraré cómo puede obtener rápidamente datos históricos, consolidarlos y luego crear un pronóstico a partir de ellos, que aún se alinea con todo su modelo de datos.
Supongamos que ya tenemos algo de información de ventas y tenemos nuestro cálculo de ventas aquí.
Por lo tanto, debemos encontrar una manera de proyectarnos hacia 2018. Queremos calcular nuestro pronóstico de ventas en 2018. Si observa este filtro en el lado derecho, en realidad he filtrado solo para 2018, por lo que solo estamos viendo 2018 aquí.
Ahora creamos otra tabla de medidas haciendo clic en Enter Data y le dará la opción de crear una tabla de medidas. Llamemos a esta tabla Pronóstico de Ventas . Si puede adquirir el hábito de crear estas tablas de medidas, se beneficiará enormemente en términos de organización de su modelo.
Lo siguiente es que creamos una nueva medida usando funciones de inteligencia de tiempo para hacer nuestras proyecciones de ventas a partir de los números de 2017. Así que vamos a New Measure, y llamemos a esto Sales LY y vayamos a CALCULATE por Total Sales . Podríamos hacer lo mismo con cualquiera de nuestras métricas, pero en este ejemplo, vamos a trabajar en Ventas.
Y necesitamos un DATEADD , que es una de las mejores funciones de inteligencia de tiempo solo por la flexibilidad que tiene con él. Luego, retrocedemos un año aquí ( -1 ) y colocamos nuestro intervalo ( AÑO ) aquí arriba. Luego, presione Entrar.
Si tomamos esto y lo arrastramos a la tabla, veremos que ahora estamos proyectando todos los datos de 2017 . Entonces obtuvimos nuestra primera columna de información de las tres que vamos a calcular hoy.
En este escenario de muestra, también tenemos que retroceder dos años porque queremos calcular un pronóstico de tres años. Entonces, para hacer el segundo año, simplemente copiamos el patrón y solo hacemos un par de ajustes.
Cambiamos el nombre de la medida y el parámetro dentro, y ahora estamos proyectando nuestras ventas de hace dos años. También haremos exactamente lo mismo para el de hace 3 años.
Y ahora tenemos tres años de información que ahora podemos crear en nuestro pronóstico.
Uso de variables para crear una medida para un pronóstico de 3 años
Hay otra manera de hacer esto de manera eficiente para crear un pronóstico de LuckyTemplates. Usaremos variables para crear una medida, en lugar de tres, y obtendremos exactamente el mismo resultado que buscamos.
Así que vamos a Nueva Medida una vez más y para esto, llamémosla Pronóstico de Ventas . Pasamos a VAR (variables), luego a Sales LY en la siguiente línea. Hacemos lo mismo en el siguiente par de hileras de hace 2 y 3 años .
Después de lo cual, podemos saltar hacia abajo e ir a RETORNO, y aquí es donde podemos poner la lógica. Usamos DIVIDE con nuestros tres años de datos, por lo que sumamos Ventas LY, Ventas hace 2 años y Ventas hace 3 años . Luego, lo dividimos por 3 . También pondremos nuestro resultado alternativo, que es 0 .
Simplemente ponemos las tres medidas que hicimos antes dentro de las variables, obtenemos el mismo resultado. Lo recomiendo encarecidamente, ya que es más eficiente. Ahora tenemos nuestro pronóstico de ventas y tenemos un promedio de estos tres.
Además, queremos ver un aumento en nuestras ventas, ¿verdad? Así que hagamos un pronóstico para mostrar una tasa de crecimiento del cinco por ciento . Para hacer esto, simplemente agregamos un FACTOR en nuestra fórmula y luego multiplicamos la última fila por el factor .
Crear la visualización
Una vez que se crean todas las fórmulas necesarias, las convertimos en visualizaciones y vemos claramente nuestro pronóstico de LuckyTemplates. Y ahora tenemos un pronóstico de ventas virtual que muestra cuánto necesitamos hacer todos los días para alcanzar nuestro pronóstico.
También podemos poner esto dentro de un patrón total acumulativo . Así que vamos y creamos una nueva medida, y la llamamos Pronóstico acumulativo . En la siguiente línea, ponemos CALCULATE Sales Forecast . Luego, ve a FILTRAR TODOS LOS SELECCIONADOS por Fechas .
Una vez que tengamos eso, lo ponemos aquí y lo convertimos en un total acumulativo, y ahora tenemos un pronóstico acumulativo que podríamos medir acumulativamente en comparación con nuestros resultados reales tan pronto como lleguemos a 2018.
La mejor manera de hacer esto es que se vincula con el modelo de datos . Por lo tanto, sus pronósticos se pueden filtrar por cualquier cosa en el modelo de datos porque se derivan de información histórica que se encuentra en una tabla dentro del modelo de datos.
Con esto, podemos filtrar fácilmente por nombre de producto aquí. Tomamos nuestro pronóstico de ventas para el nombre del producto y ahora hemos pronosticado mis productos.
Esto también nos permite seleccionar un producto en particular, digamos Producto 47. Y a medida que cambiamos los filtros aquí, podemos ver cuánto necesitamos vender por día para este producto, y/o ver claramente su resultado acumulativo.
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Conclusión
En este tutorial, hemos repasado muchas cosas, como la inteligencia de tiempo y los patrones totales acumulativos para crear una previsión de LuckyTemplates.
He visto esta pregunta varias veces en comentarios y foros, y solo quería mostrar cómo es relativamente sencillo crear un pronóstico a partir de información histórica en LuckyTemplates.
Espero que encuentre que puede beneficiarse de esto e implementarlo en sus propios entornos. Encuentre alguna manera de utilizar algunas de las técnicas que hemos visto en este tutorial. Sumérgete en el video a continuación e intenta usar las técnicas que mostré en tu propio trabajo de desarrollo.
¡Mis mejores deseos!
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