Comment évaluer des clusters dans vos données à laide de la technique DAX dans LuckyTemplates

Dans ce didacticiel, je vais vous montrer comment la présentation de clusters dans vos données vous permet d' extraire des informations bien supérieures à celles d'un graphique en nuage de points contenant de nombreuses informations. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Je vais passer en revue certaines techniques DAX avancées que vous devez utiliser en combinaison avec le modèle de données. Si vous les utilisez bien, les opportunités d'analyse s'ouvrent considérablement pour vous et vous pouvez vraiment présenter des informations de manière efficace.

Dans cet exemple particulier, j'essaie de voir s'il y avait une raison pour laquelle nous constatons un certain regroupement de nos clients en fonction de leurs performances .

En superposant une logique (au sein d'une formule DAX) sur une table secondaire, je suis en mesure de classer si un client est bon, correct, médiocre ou excellent.

Ensuite, en utilisant cette nouvelle dimension dans mon diagramme de dispersion, je peux voir si un regroupement de résultats apparaît en fonction de la logique que je viens de mettre en œuvre.

Table des matières

• Comment visualiser les clusters dans vos données
  • À l'intérieur du modèle de données
  • Intégrer la logique dans la dimension
  • Création de la visualisation
• Conclusion

Comment visualiser les clusters dans vos données

Dans cette visualisation, nous examinons chaque client de notre ensemble de données. Il y a beaucoup de clients et nous analysons les clients en fonction de leurs marges bénéficiaires dans leurs ventes totales. Sur le côté droit, nous avons un groupe de clients très performants ou de clients à marge plus élevée.

Pour y parvenir, nous devons créer une logique qui nous permet de visualiser ces groupes d'informations et de construire cette logique en fonction du groupe de profit auquel appartiennent ces clients.

L'essentiel ici est que ces groupes de profit n'existent pas réellement dans le modèle de données, nous devons donc construire cette logique, puis la superposer.

Cet exemple n'est qu'une des nombreuses façons dont nous pourrions le faire. Nous pourrions examiner la croissance des bénéfices, la croissance des marges et une variété de choses pour lesquelles nous avons besoin de n'importe quel type de logique et l'introduire ici. Nous pouvons alors identifier n'importe quel modèle ou groupe d'informations qui peut vraiment extraire des informations pour nous.

À l'intérieur du modèle de données

En regardant le modèle de données, la première chose à noter est que nous avons créé une table de support ici. Une table de support est généralement utilisée parfois comme table de paramètres, mais dans ce cas, nous allons utiliser une logique qui intègre la table de support dans notre modèle de base.

Dans notre tableau de support, nous analysons dans quel groupe de clients, en fonction de la rentabilité, se trouvent ces clients.

Ainsi, par exemple, si le client a généré plus de 25 000 $ de bénéfices, il sera un client de premier plan, tandis que ceux entre 20 000 et 25 000 $ seront un bon client, et ainsi de suite.

Intégrer la logique dans la dimension

Dans la table des clients, nous utilisons la table de support, puis construisons une logique.

Certains d'entre vous pourraient penser qu'il est préférable de développer toute cette logique à l'intérieur de cette colonne calculée - oui, absolument - mais parfois je trouve que ce n'est pas pratique, surtout lorsque le tableau de support a, disons, 10 éléments de logique différents sur lesquels vous devez travailler .

Oui, vous pourriez simplement développer une colonne calculée très compliquée, mais je pense qu'il serait tellement plus facile de les mettre dans une table de support, puis d'écrire une logique simple comme celle-ci, qui les intégrerait.

Dans cette logique ici, nous CALCULONS dans quel groupe chaque client se trouve. Le groupe va être renvoyé par la fonction VALUES , puis la fonction FILTER est ce qui crée une itération pour parcourir la logique.

Ensuite, pour chaque client ici, quel est le total des bénéfices ? est-ce qu'il se situe entre le MIN et le MAX de l'un de nos groupes. Si c'est le cas, renvoyez ce groupe. Et c'est ainsi que nous créons ces groupes de profit .

Création de la visualisation

Maintenant que nous avons cette dimension, nous pouvons l'utiliser dans nos visualisations pour identifier ces clusters. Nous allons donc créer un nuage de points , puis placer nos marges bénéficiaires sur l'axe Y et les ventes sur l'axe X .

Mais, si nous faisons glisser Customer Name , nous verrons ici que nous avons créé des informations, mais cela ne montre pas vraiment de valeur. Ce serait beaucoup mieux mis en valeur si nous créions des grappes d'informations.

 Donc, pour ce faire, nous remplissons simplement les points et changeons quelques couleurs de données pour nous assurer que certaines se démarquent. En faisant ces ajustements simples, nous pouvons facilement identifier et extraire beaucoup plus d'informations à l'intérieur de nos visuels .

La table de support est un concept vraiment clé pour se déplacer et comprendre lors de l'utilisation de LuckyTemplates car nous pouvons l'intégrer de nombreuses façons.

Il existe de nombreuses façons d'identifier les clusters en fonction de diverses mesures, car il existe de nombreux scénarios différents que nos données pourraient nous obliger à analyser.

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Conclusion

Cette technique est un peu complexe, mais la présentation de clusters dans vos données à l'aide de la logique est vraiment puissante, et il existe de nombreuses façons de reproduire cela dans d'autres scénarios ou dans vos propres données.

C'est finalement ce que je veux que vous extrayiez de ce tutoriel que j'ai créé, car les opportunités analytiques se développent de manière exponentielle autour de ce type de technique.

Il s'agit d'une technique avancée, alors ne vous inquiétez pas trop si cela n'a pas de sens immédiatement, mais essayez-la définitivement. Vous constaterez rapidement que vous découvrez des idées vraiment intéressantes que vous n'aviez pas auparavant.

Acclamations!