Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
En esta publicación de blog, mostraré algunos de los trabajos analíticos que más disfruto hacer... y eso es trabajar en predicciones futuras usando funciones DAX de LuckyTemplates. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Siempre me fascina tratar de entender lo que podría pasar en el futuro.
Le mostraré una técnica sobre cómo casi puede predecir la rentabilidad futura. Lo bueno de esta técnica es que se puede utilizar de muchas maneras diferentes. Podría ayudar a predecir transacciones futuras, demanda futura, ingresos futuros, costos futuros, etc.
Una gran cantidad de informes se realiza sobre la base de información histórica. Entonces, si puede construir sus modelos y análisis para permitir algún tipo de predicción de resultados futuros, aquí es donde generará un valor significativo para sus partes interesadas, quienes luego verán y tomarán medidas sobre el gran análisis que está haciendo.
Nos sumergiremos en muchas funciones DAX y cómo, al combinar algunas de ellas, puede extraer resultados predictivos que pueden mostrar información de una manera efectiva y dinámica dentro de LuckyTemplates.
Tabla de contenido
Análisis predictivo con funciones de LuckyTemplates y DAX
Vamos a trabajar con un ejemplo de cómo puede predecir la rentabilidad para futuros períodos de tiempo en función de los matices.
Podemos utilizar la información sobre lo que hemos logrado históricamente para predecir lo que podríamos lograr en el futuro. He traído una serie de factores diferentes indirectamente al visualizar las funciones de inteligencia del tiempo.
En realidad, probablemente haya un par de formas en que puede hacer esto y hay una serie de escenarios y factores que podría querer incorporar en estos cálculos.
Bueno, ciertamente puede hacerlo usando las mismas técnicas que voy a usar aquí, pero tal vez solo ajústelas ligeramente para obtener los resultados deseados.
Beneficios totales
Lo primero que haremos será calcular cuáles son nuestros beneficios totales para el mes actual. Usaremos la fórmula Ventas Totales menos Costos Totales. Bastante sencillo, ¿verdad?
El siguiente paso es crear nuestra predicción. Echemos un vistazo más de cerca a nuestra visualización aquí. Las barras azules indican los resultados previstos a los que llegaremos al final de este tutorial.
Para hacer esto, vamos a utilizar cálculos de inteligencia de tiempo basados en cómo una empresa se ha desempeñado históricamente en períodos de tiempo iguales en el pasado , pero también teniendo en cuenta lo que está sucediendo a corto plazo .
Podría haber algunos factores cíclicos a corto plazo, factores políticos o factores socioeconómicos que afectarán los resultados. Así que los vamos a tener en cuenta todos, y así es como puedes hacerlo.
Impacto a largo plazo
Beneficios hace un año
Para el impacto a largo plazo, vamos a utilizar las funciones CALCULATE y DATEADD . Así que entremos y recuperemos exactamente las ganancias del mismo mes del año anterior usando esta fórmula:
Ganancias hace dos años
También queremos volver a las ganancias de hace 2 años y ver las cosas desde una perspectiva mensual.
¿Por qué estamos haciendo esto? Digamos, por ejemplo, que actualmente estamos en diciembre, por lo que debemos tener en cuenta las ganancias de diciembre pasado y el diciembre anterior.
Esto nos dará la rentabilidad esperada para este mes en promedio.
Impacto a corto plazo
Hay factores a corto plazo que podrían afectar el rendimiento, por lo que también debemos tenerlos en cuenta en la perspectiva.
No es bueno simplemente mirar hacia atrás el año pasado y el año anterior y decir: "Eso es suficiente para nuestra predicción". También tenemos que tener en cuenta de alguna manera el impacto a corto plazo.
Entonces, lo que haremos será retroceder a cuál fue nuestra ganancia del mes pasado y cuál fue nuestra ganancia hace dos meses usando estas dos fórmulas:
Ganancias hace un mes
Ganancias hace dos meses
Predicción de ganancias
Lo último que debemos hacer para lograr nuestra Predicción de ganancias es obtener todos los resultados.
Sumemos las ganancias del año pasado, las ganancias de hace dos años, las ganancias del mes pasado y las ganancias de hace dos meses, y dividamos la cantidad entre 4.
Eso nos dará un promedio o una predicción sobre cómo podrían ir nuestras ventas.
Lo que es tan poderoso es que ahora podemos usar esta técnica particular para generar visualizaciones.
También podemos visualizarlos junto con el resto de nuestro modelo.
Esta es nuestra predicción de ganancias en comparación con lo que realmente hicimos en un mes en particular. Lo estamos viendo desde la perspectiva del estado (izquierda) y el contexto del producto (derecha).
Obviamente, esto no es perfecto y habrá agujeros que podrías detectar. Pero en última instancia, esto puede servir como guía y le mostrará cómo hacerlo.
Con cualquier predicción, puede haber muchos matices. Son cosas sobre las que no tienes ningún control y no sabes cuándo van a aparecer.
En realidad, es muy difícil construir esto en un modelo. Entonces manejas la información lo mejor que puedes.
Conclusión
En esta publicación de blog, quería mostrar una combinación de funciones de inteligencia de tiempo y unirlas todas para crear algún tipo de predicción. En este caso, hemos analizado la rentabilidad para períodos de tiempo futuros.
Hemos utilizado la función CALCULATE , la función DATEADD y funciones de inteligencia de tiempo.
La información de calidad real proviene de la combinación de todas estas técnicas juntas, y eso es lo que quiero que siempre logre en su análisis utilizando fórmulas de LuckyTemplates y DAX. Espero que puedas implementar este en tu propio entorno.
Para obtener más información sobre las funciones de inteligencia de tiempo, consulte este módulo completo en LuckyTemplates Online .
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