Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
En este tutorial, repaso un ejemplo de agrupación y bandas de LuckyTemplates mediante la fórmula DAX. Este es un ejemplo bastante avanzado, pero muestra una forma increíble de visualizar sus informes. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
A veces, es posible que desee visualizar sus informes de una manera determinada que muestre una perspectiva particular de manera efectiva. Sin embargo, esto sería bastante difícil de hacer en un informe de Excel tradicional. Por otro lado, crear visualizaciones atractivas y únicas como esta en LuckyTemplates es muy fácil.
En este ejemplo, calculo mis ventas totales para mis clientes en un año en particular. Pero en lugar de solo tener estas ventas totales por año, quiero ver quiénes de mis clientes crecieron mucho, los que no lo hicieron y los que tuvieron un crecimiento promedio. Esto es lo que llamamos bandas y agrupación o segmentación de LuckyTemplates.
Ejemplo de agrupación y bandas de LuckyTemplates
Elaboro una lógica para lograr eso, luego incorporo esta lógica para crear visualizaciones de comparación. Te mostraré cómo hacer esto desde cero.
Tabla de contenido
Cálculo del crecimiento de las ventas
Primero, queremos calcular Ventas totales , obviamente comenzamos desde aquí.
Luego, nos ramificamos a Ventas LY (último año), que es un cálculo de inteligencia de tiempo simple.
Desde aquí, podemos calcular el crecimiento de ventas porque todo lo que tenemos que hacer es dividir las ventas totales entre las ventas LY y restar 1.
Luego podemos crear una tabla como esta con nuestras Ventas totales y nuestro Crecimiento de ventas para que podamos ver los resultados.
Pero por el momento, esto realmente no se agrupa, y aquí es donde necesitamos usar las bandas. Esto por sí solo no agrupa a nuestros clientes por nada. En este caso, no sabríamos cuál fue el crecimiento y a qué grupo pertenecían estos clientes.
Creando las bandas o grupos
Para lograr esta agrupación y agrupación de LuckyTemplates, primero debemos crear los grupos o bandas que clasificaríamos como buen crecimiento, crecimiento promedio y mal crecimiento.
Para ello, vamos a utilizar la función Introducir datos . Aquí es donde creamos nuestra tabla, Grupos de crecimiento de ventas .
Haga clic en Introducir datos para crear una tabla.
Simplemente ingresamos los detalles que queremos tener en las columnas de esta tabla y luego hacemos clic en Cargar .
Esto solo se convertirá en una mesa de apoyo . No se integra en nuestro modelo en absoluto.
dentro del modelo de datos
Ahora tenemos nuestros grupos de clientes en esta tabla.
Con esto ya podemos crear la lógica o cálculo para agrupar a todos estos clientes.
Elaboración de la lógica de ventas por grupo de crecimiento
Para crear una nueva fórmula o cálculo, hacemos clic en Nueva medida .
Llamemos a este Ventas por grupo de crecimiento . Iremos Ventas totales para proporcionar un contexto diferente. Luego, en nuestra lógica de FILTRO , usaremos Customer Name . Queremos evaluar qué fila permanece en función del crecimiento de ese cliente, por lo que vamos a y luego nuestra tabla de soporte ( Grupos de crecimiento de ventas ). Luego, escribiremos nuestra lógica para ejecutar esta tabla de soporte.
A medida que arrastramos esta fórmula al contexto Fecha, en realidad nada cambia, que es exactamente como debería ser.
Está destinado a igualar las Ventas totales porque luego tenemos que superponer el contexto de nuestros segmentos de clientes para obtener un desglose.
Superposición del contexto de los segmentos de clientes
Convertimos esta tabla en una matriz para incorporar nuestros segmentos de clientes en columnas. Podemos ver que esto se desglosa en función del crecimiento interanual (YoY) de ese cliente en particular.
Desde aquí, podemos crear la visualización (haga clic en el gráfico de barras apiladas y traiga Segmentos de clientes a las columnas) donde podemos ver a cada cliente, pero también tener una delimitación clara si son clientes de buen crecimiento o clientes de bajo crecimiento. . Simultáneamente, todavía estamos destacando Ventas totales aquí.
Luego, lo clasificamos correctamente.
Ahora tenemos resultados claros.
También podemos mostrar estos resultados (en la tabla de la izquierda) como un gráfico de barras con las bandas personalizadas dentro. Podemos tener más información que solo la visualización estándar.
Además, a través de esta lógica que hemos desarrollado, podemos crear una variedad de visualizaciones . Podemos crear un gráfico de dispersión utilizando este cálculo.
Con esta lógica, podemos superponer nuestros Segmentos de Clientes en la Leyenda. Eso va a desglosar los clientes de crecimiento bueno versus malo, lo que aporta esa información o elemento adicional a nuestras visualizaciones.
Uso de DAX para segmentar y agrupar datos en el ejemplo de segmentación de LuckyTemplates
Uso de DAX avanzado en
la segmentación de datos de LuckyTemplates basada en grupos de porcentaje: DAX avanzado en LuckyTemplates
Conclusión
Este es un ejemplo de agrupación (segmentación) y bandas de LuckyTemplates realmente poderoso. Esta no es la única forma en que puede utilizar esta técnica. Hay muchas formas de aplicar esta técnica.
Si puede comprender la lógica por la que paso en este tutorial, recorrerá un largo camino. Piense en qué lógica o bandas podría hacer en cualquier cálculo y en cualquier métrica que calculará. Es solo una cuestión de configurarlo y ejecutarlo a través de una lógica muy similar.
¡Mis mejores deseos!
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