En este ejemplo, vamos a avanzar bastante en LuckyTemplates usando DAX. Nos centraremos en segmentar las dimensiones en función de su clasificación en esa tabla en particular. Puede ver el video completo de este tutorial en la parte inferior de este blog.
Este es un concepto sorprendente de cómo puede utilizar columnas calculadas dentro de LuckyTemplates. Esto puede brindar información adicional que nunca hubiera sido posible con herramientas tradicionales como Excel.
Utilizar estas técnicas de manera efectiva y luego implementar excelentes visualizaciones a su alrededor, en las que también me sumergiré, realmente puede mostrar sus datos de una manera convincente.
Tabla de contenido
Visualización de datos segmentados
Siempre he hablado sobre el increíble poder analítico de LuckyTemplates, pero no verá este nivel de análisis si usa fórmulas DAX una por una. Su verdadero poder surge cuando se utiliza una combinación de diferentes fórmulas y técnicas apiladas juntas.
Eso es lo que les voy a mostrar a través de la siguiente visualización.
Una vez más, los datos que se muestran aquí no se pueden analizar con tanta profundidad si no se superponen varias fórmulas . A esta técnica la llamo ramificación de medida . Para agregar a eso, también superpuse alguna lógica de columna calculada para desglosar aún más los resultados. Es la mejor manera de obtener una gran perspectiva en un caso como este.
En este gráfico de dispersión que se encuentra en la parte inferior derecha del informe, por ejemplo, verá que hay diferentes colores que representan diferentes grupos de datos. En este caso, los puntos representan ciudades, y cada color muestra las mejores, las peores y aquellas cuya clasificación está bien.
También verá que nuestro eje y muestra el cambio de margen de trimestre a trimestre . El eje x, por otro lado, muestra el cambio de ventas de trimestre a trimestre .
Este es el tipo de información que obtenemos cuando segmentamos nuestros datos por ramificación de medidas. Le muestra si un gran aumento en las ventas se derivó de un gran aumento en el margen, y viceversa. Le muestra la correlación entre estos puntos de datos.
Por supuesto, este es solo un conjunto de datos de demostración, por lo que no verá un gran grupo. Pero una vez que aplica esta técnica a sus propios datos, puede obtener información aún más avanzada.
Con todas estas fórmulas y técnicas combinadas, también notará una diferencia en la apariencia general de la visualización. Le mostraré lo que quiero decir con la eliminación de la leyenda de City Group.
Tenga en cuenta que creé la leyenda del grupo de ciudades utilizando la lógica de columna calculada . Entonces, cuando elimino esa leyenda, la forma en que se muestran los datos cambia. No aporta tanta información como necesitamos.
Todo lo que vemos ahora son puntos de datos generales. No nos muestra dónde están nuestros peores o mejores clientes. Eso solo elimina una gran cantidad de información que deberíamos obtener.
Vemos ahora que estas capas adicionales de lógica en realidad nos permiten ver las cosas bajo una luz mucho mejor .
Ahora, permítanme arrastrar a City Group de vuelta como una leyenda.
Como puedes ver, la visualización mejora mucho.
Segmentación y clasificación de sus datos
Esta vez, quiero mostrarles cómo segmenté estos grupos de clientes para crear esa leyenda.
Dentro de la columna calculada, utilicé para obtener la clasificación de cada ciudad en función de las dimensiones dadas. En este caso, los clasificamos en función de las ventas.
En la fórmula, incluí las Regiones en nuestra tabla y sus Ventas Totales .
RANKX es extremadamente útil aquí porque nos brinda una forma de organizar todos esos datos y obtener una idea de ellos.
Podemos comprobar no solo qué ciudades lo están haciendo bien, sino también cuáles no, por lo que se encuentran muy abajo en la parte inferior de la columna.
Esta función también es la base de la siguiente lógica que voy a usar.
Entonces, además del RANKX , también utilicé para crear una dimensión adicional.
Con esa capa adicional, ahora puedo ver cuáles son mis ciudades con mejor rendimiento, así como las que tienen peor rendimiento. Entonces, si el Rango de ventas de la ciudad es menor o igual a 10, se etiquetan como parte de los "Mejores".
Esta es una técnica realmente excelente que puede utilizar para crear más formas de segmentar sus datos. Tenga en cuenta que esto no solo es útil en un gráfico de dispersión. Esto también se puede aplicar a diferentes tipos de visualización.
Por ejemplo, también puede usarlo en un gráfico de anillos como se muestra a continuación.
También verá que el gráfico de anillos y el gráfico de dispersión se mueven uno al lado del otro. Entonces, si hago clic en la parte que representa los peores números en el gráfico de anillos, el gráfico de dispersión también se ajusta.
Esto nos permite concentrarnos en subconjuntos de datos u otras dimensiones.
Técnicas de segmentación de clientes mediante el modelo de datos: LuckyTemplates y DAX
Utilice DAX para segmentar y agrupar datos en LuckyTemplates
Segmentación de datos basada en grupos porcentuales: DAX avanzado en LuckyTemplates
Conclusión
Intente sumergirse en estas técnicas e implementar algunas de ellas en sus propios modelos. Confío en que verá buenos resultados y estará satisfecho con los resultados en términos de lo que obtendrá en sus informes y tablero.
Es de esperar que pueda ver cómo la combinación de estas diferentes técnicas puede brindarle niveles de análisis realmente avanzados. Hacer esto en LuckyTemplates puede brindarle informes realmente detallados y visualizaciones de alta calidad como la de nuestro ejemplo.
Mis mejores deseos.
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