Modélisation des données dans LuckyTemplates à laide de tables de support

Lorsque nous effectuons une analyse sur notre modèle, nous souhaitons peut-être trouver un aperçu qui n'a aucun rapport avec quoi que ce soit dans nos tableaux. C'est là qu'intervient le concept d'utilisation de tables de support pour la modélisation des données LuckyTemplates.

Les tableaux de support n'ont aucune relation avec nos tableaux, mais nous pouvons les utiliser pour prendre en charge les visualisations dans nos rapports. 

Table des matières

• Exemple de scénario pour la modélisation des données dans LuckyTemplates
• Création d'une table de support pour la modélisation des données dans LuckyTemplates
• Création de tables de mesures pour la modélisation de données LuckyTemplates
• Création de visualisations personnalisées dans LuckyTemplates
• Conclusion

Exemple de scénario pour la modélisation des données dans LuckyTemplates

Pour cet exemple, nous allons créer une table de support pour notre table Customers . Nous pouvons superposer ce tableau de support avec des informations. Exécutez ensuite la logique DAX pour créer des visualisations qui ne sont pas possibles avec ce que nous avons actuellement sur notre table Customers . 

Sur notre vue Rapport , nous avons une visualisation qui montre le total des transactions de chaque client. Pour cet exemple, la transaction la plus élevée d'un client est 33 .

Alors le plus bas est 8 .

Par exemple, nous voulons créer une visualisation qui montre la fréquence de nos clients en fonction de leurs transactions. Il s'agit d'une visualisation qui montre les ventes totales de nos clients à haute, moyenne et basse fréquence qui n'existent nulle part sur notre modèle. Ce que nous pouvons faire, c'est créer une table qui contiendra ces fréquences, afin que nous puissions exécuter la logique à travers elle.

Création d'une table de support pour la modélisation des données dans LuckyTemplates

Il existe différentes manières de créer un tableau. Pour cet exemple, utilisons l' option Entrer des données dans l' onglet Accueil . 

Appelons ce tableau " Fréquence d'achat ". Définissez ensuite la première colonne sur Frequency Group et ajoutez les valeurs de fréquence High , Ok et Low . Ajoutez également les colonnes Min et Max . Dans notre tableau actuel, nous disons que nos clients à haute fréquence devraient avoir au moins 25 à 40 transactions. Les clients à moyenne fréquence devraient avoir 15 à 25 transactions, et les clients à faible fréquence sont ceux qui n'ont que 0 à 15 transactions.

Dans la vue Relation , nous positionnerons notre table de fréquence d'achat ajoutée sur le côté droit. C'est parce que la table de fréquence d'achat est une table de support . Les colonnes créées sur cette table n'ont aucune relation avec les tables de notre modèle de données. Nous l'utiliserons uniquement pour exécuter la logique DAX afin de prendre en charge les visualisations que nous voulons créer sur nos rapports. 

Création de tables de mesures pour la modélisation de données LuckyTemplates

Outre la table de fréquence d'achat , créons également une autre table à l'aide de l' option Saisir des données . Appelons-le Dynamic Grouping . Nous allons ensuite créer une mesure à l'intérieur de ce tableau.

Renommez la mesure en table Sales by Frequency Group . Vous pouvez en savoir plus sur la création de tableaux de mesures via ce lien .

Pour notre mesure, nous allons utiliser un code DAX assez compliqué. Cette mesure calcule les ventes totales de chacun des clients dans la table Customers . Il identifie si leurs transactions totales se situent dans les valeurs MIN et MAX du tableau de fréquence d'achat , qui est le tableau de support que nous avons créé. 

L'essentiel ici est que la table de fréquence d'achat n'a aucune relation avec notre table Customers ou toute autre table. Cependant, en créant une logique à l'aide d'une mesure et d'un code DAX, nous pouvons maintenant l'utiliser pour prendre en charge ou créer une visualisation avec nos autres tables.

Création de visualisations personnalisées dans LuckyTemplates

Pour créer la visualisation que nous voulons, il nous suffit de faire glisser la colonne Frequency Group de notre tableau Dynamic Grouping sur notre canevas.

Ensuite, nous ferons glisser notre mesure Sales by Frequency Group vers notre Frequency Group sur le canevas.

En conséquence, nous avons maintenant une visualisation qui nous montre les ventes totales du client à partir des fréquences haute, basse et moyenne ( Ok ).

Après cela, nous pouvons transformer cela en une visualisation graphique en anneau. Ensuite, nous verrons que sur la base de la logique que nous avons créée avec notre tableau de support, la plupart de nos clients se situent dans la fréquence moyenne ( Ok) .  

Cela a du sens car si nous vérifions le total des transactions de nos clients, la plupart d'entre eux ont environ 20 à 21 transactions.

C'est dans la fréquence moyenne 15-25 ( Ok ) basée sur notre tableau de support ( groupe de fréquences ).

Nous pouvons également créer une autre visualisation en faisant glisser la mesure ( Ventes par groupe de fréquences ) dans notre visualisation Noms de clients …

… et la colonne Groupe de fréquence de notre tableau de support ( Fréquence d'achat ).

Par conséquent, la visualisation affiche désormais le nom des clients, leurs ventes totales et leur fréquence de transaction. 

Nous pouvons ensuite convertir cette visualisation en un graphique à barres si nous le souhaitons.

Enfin, nous avons ces visualisations pour Sales by Frequency Group by Customer Names and Frequency Group , et Sales by Frequency Group by Frequency Group.

Conclusion

En résumé, nous avons pu créer une table de support et l'utiliser pour la modélisation des données dans LuckyTemplates. Ce sont des techniques puissantes que nous pouvons réaliser lors de l'utilisation de tables de support.

Maintenant, réfléchissez à la façon dont nous pouvons étendre la logique ici. Dans ce cas, nous avons isolé les transactions, mais nous pouvons également le faire pour d'autres calculs pour un groupe de personnes dans les ventes, les marges, la croissance et bien d'autres.

J'espère que vous avez pu voir la logique et l'importance d'utiliser des tableaux de support . Encore une fois, ils sont purement utilisés pour soutenir la logique et la visualisation que nous voulons créer et nous pouvons les utiliser de différentes manières. Avec cela, vous pouvez ajouter des techniques analytiques fantastiques dans vos propres modèles.

Tous mes vœux,