Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Este tutorial revisará cómo usar TOPN como una función de clasificación virtual para generar información interesante basada en la lógica de clasificación en LuckyTemplates. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
El uso como una función de clasificación virtual le permite producir de forma dinámica los mejores y peores resultados para cualquier medida.
Este ejemplo le mostrará cómo calcular las ubicaciones que generan los ingresos más altos y más bajos por cliente.
Tabla de contenido
Número total de ciudades con compras
Esta tabla contiene los ingresos de cada cliente.
Desea averiguar qué ubicaciones tienen los ingresos más altos y más bajos.
Supongamos que un cliente compró sus productos en una variedad de ubicaciones diferentes.
Usando a Stephen Howard como ejemplo, puede ver que compró productos de seis ciudades diferentes:
Ahora desea saber cuántos ingresos se generaron para cada ciudad. Luego, desea clasificar virtualmente las ciudades y calcular cuáles pertenecen a los dos primeros y últimos.
Esta fórmula cuenta la cantidad de ubicaciones en las que un cliente ha comprado:
La función calcula cada lugar único donde se ha comprado un producto.
Sin embargo, esta fórmula no puede brindarle los resultados de clasificación que necesita.
Aquí es donde entra la función TOPN. Te permite tener una clasificación virtual dentro de una fórmula.
Cálculo de las dos ciudades principales
Para calcular las dos ciudades principales con los ingresos más altos para cada cliente, debe usar esta fórmula:
La función calcula los ingresos totales usando un contexto diferente para las dos ciudades principales.
Centrémonos ahora en la declaración TOPN en la fórmula:
El primer parámetro para esta declaración TOPN es la clasificación total que necesita un cálculo virtual. Por lo tanto, 2 se usa para obtener las dos ciudades principales.
Si es 4, devolverá las cuatro ciudades principales.
Debe asegurarse de que solo está iterando a través de los lugares donde un cliente ha comprado. Esta es la razón por la que se usa Index en lugar de un elemento en el modelo.
El uso de Index garantiza que solo cuente las regiones en las que compraron sus clientes, y no todas las regiones de su modelo.
Si colocara la función junto con el nombre real de la ciudad, obtendría los ingresos totales generales de las dos ciudades principales, no de cada cliente individual.
La función TOPN crea un contexto completamente nuevo para cada resultado de la tabla.
Está creando una tabla virtual que contiene solo las dos ubicaciones principales en las que ha comprado un cliente.
Cálculo de las dos ciudades inferiores
Esta es la fórmula utilizada para calcular las dos ciudades inferiores:
Es exactamente la misma fórmula que la primera, pero debe cambiar DESC a ASC .
A continuación se explica cómo verificar si esta fórmula es correcta:
Si trae las ciudades con compras a la tabla, puede ver que el número de iteraciones coincide con el resultado del Total de ciudades.
Por ejemplo, Aaron Bradley compró en cuatro lugares diferentes. Entonces, hay cuatro iteraciones que se muestran en la segunda tabla.
Puede ver los cuatro montos de compra diferentes que tiene el cliente para cada ubicación.
Si calculas y comparas las cifras de las dos tablas, verás que ambas coinciden. Todas las cantidades de Aaron Bradley equivalen a 173.128,00, que es el Ingreso total. Las dos ciudades superiores tienen un Ingreso de 124.191,20 y las dos inferiores 48.936,80.
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Conclusión
Este tutorial analizó cómo usar TOPN como una función de clasificación virtual para crear imágenes de clasificación efectivas en LuckyTemplates.
Puede ajustar la función TOPN en COUNTROWS, o para crear información más valiosa en sus informes. Es una herramienta muy flexible y reutilizable de usar.
Mis mejores deseos,
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