¿Alguna vez ha querido mostrar los tres, cinco o diez mejores resultados en una dimensión en particular? Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Bueno, en este video te mostraré exactamente cómo puedes hacer eso con un ejemplo específico.
El ejemplo en el que vamos a trabajar es uno en el que quiero encontrar a mis tres principales vendedores automáticamente en cualquier región de mi conjunto de datos. También quiero poder profundizar en cualquier estado en particular y analizar solo las tiendas en esos estados y los vendedores que trabajan en esas tiendas en particular.
Entonces, una idea muy, muy poderosa. Podrías usar esto de muchas maneras. Es posible que desee recompensar a sus mejores vendedores. En el pasado, obtener toda esa información puede haber llevado mucho tiempo.
En este caso, lo que puede hacer es construir la lógica interna en sus cálculos y luego profundizar de manera muy rápida y dinámica en esa información específica. Puede cruzar cualquier período de tiempo porque podemos utilizar el modelo de datos que hemos incorporado detrás de escena.
Tal vez quieras recompensar a la gente. O tal vez quieras mirar tus tres últimos. O tal vez desee cambiar la cantidad de vendedores superiores o inferiores en función de la clasificación que realmente está viendo.
Todas estas oportunidades analíticas están disponibles para usted. Es exactamente la misma técnica.
Todo lo que tiene que hacer es volver a trabajar algunos de los parámetros que ingresa en la fórmula y luego puede habilitar un tipo diferente de información. Es una técnica similar que ofrece un resultado ligeramente diferente.
He usado esto en múltiples modelos e informes diferentes que he desarrollado y encuentro que en términos de extracción de datos y la velocidad para extraer este tipo de información, es insuperable.
Ser capaz de revisar dinámicamente cualquier período de tiempo específico y luego extraer una lista de cualquier dimensión de manera dinámica ahorra mucho tiempo y permite tantos tipos diferentes de análisis excelentes que puede aplicar a sus propios conjuntos de datos.
Buena suerte con este.
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