Analyse de classement dans LuckyTemplates : informations avancées à partir densembles de données combinés

Dans ce didacticiel, je vais vous montrer une analyse de classement avancée dans LuckyTemplates. À titre d'exemple, je vais utiliser le rapport que j'ai soumis pour le 10e défi LuckyTemplates sur le forum LuckyTemplates.

J'ai discuté des autres pages de ce rapport dans d'autres tutoriels. Pour l'instant, je voudrais me concentrer sur une page spécifique du rapport qui combine deux ensembles de données.

Notez que j'ai déjà des pages séparées pour les données des fournisseurs et les données des usines . Mais lorsque ces deux ensembles de données interagissent, les utilisateurs peuvent obtenir des informations encore plus approfondies. C'est pourquoi je suis allé de l'avant et j'ai fait une diapositive combinée.

Table des matières

• Construire la page combinée vendeurs/usines
• Mesures pour l'analyse de classement
• Utilisation du forum LuckyTemplates pour l'analyse de classement
• Conclusion

Construire la page combinée vendeurs/usines

Si vous avez vu les autres didacticiels sur la façon dont j'ai créé ce rapport, vous remarquerez que toutes les diapositives que j'ai utilisées se ressemblent presque, à l'exception de certains visuels uniques. C'est parce que j'ai créé un modèle d'arrière-plan sur PowerPoint et que je l'ai utilisé dans l'ensemble du rapport.

Cela a donné à mon rapport un aspect cohérent et a également facilité les choses, sachant que tout ce que j'avais à faire était de changer le titre et les données sur chaque page. Le fond est resté le même tout du long.

Sur cette page, j'ai utilisé un slicer chiclet à gauche pour les données Plant et un autre slicer chiclet à droite pour les données Vendor.

Le segment de chiclet se trouve sous le volet de visualisation, mais si vous ne le voyez pas encore, vous pouvez l'ajouter à votre propre bureau LuckyTemplates en le téléchargeant via AppSource.

Le tableau du milieu contient toutes les données. Comme vous pouvez le voir, il contient à la fois la liste Usine et la liste des fournisseurs.

Il contient également les minutes d'indisponibilité , le temps d'indisponibilité moyen , les défauts et les classements pour ces trois mesures. Il a également le classement moyen général et le classement général .

Notez que les données sont actuellement triées en fonction du classement général, des plus performantes aux moins performantes.

Mesures pour l'analyse de classement

Examinons maintenant les mesures réelles qui ont créé les résultats que vous voyez dans le tableau. Je vais commencer par les minutes d'indisponibilité, qui utilisent simplement la des minutes d'indisponibilité totales.

Maintenant que j'ai la mesure de base prête, je peux commencer à classer les minutes d'indisponibilité. J'ai appelé cette mesure Top Performing Vendors & Plants by Downtime Minutes . Mais parce que j'ai un espace limité sur la table, je l'ai simplement nommé Rank By Downtime Minutes sur le visuel.

Certains utiliseraient une instruction pour des cas comme ceux-ci. Mais ce que j'ai fait, c'est créer une instruction sur l'emplacement de l'usine.

Fondamentalement, cette déclaration dit que s'il y a une valeur dans l'emplacement de l'usine, je veux montrer le rang. Sinon, il doit rester vide.

J'ai fait cela pour m'assurer que l'espace pour le total reste vide. Cette colonne est uniquement destinée à classer les données sur chaque ligne, il n'est donc pas logique d'avoir un total en bas.

Il existe plusieurs façons d'y parvenir. Mais lorsque j'évaluais les résultats que je voulais obtenir, j'ai pensé que l'utilisation de IF HASONEVALUE était la meilleure option compte tenu de la manière dont toutes les mesures de ce rapport interagissent les unes avec les autres.

Vous remarquerez qu'à travers le tableau, les autres colonnes de classement sont également vides. C'est parce que l'approche que j'ai utilisée sur chacun d'eux était similaire.

La partie suivante montre l'utilisation de la fonction . Ensuite, j'ai utilisé pour m'assurer que je classe à la fois l'emplacement de l'usine et le fournisseur même si j'ai un en place. Fondamentalement, la fonction CROSSJOIN permet de combiner les données pour obtenir le classement.

Vous remarquerez que je voulais que les minutes d'indisponibilité soient supérieures ou égales à zéro avant qu'elles ne soient classées. C'est parce que je voulais exclure toute usine ou fournisseur qui avait un espace vide sous Minutes d'indisponibilité.

Pour le démontrer, je vais trier les données en fonction des minutes d'indisponibilité. Pour le moment, il est trié en fonction du classement général.

Voici à quoi cela ressemblera lorsque je trie le tableau par minutes d'indisponibilité.

Notez que les données les plus hautes contiennent un zéro. Mais en réalité, il y avait certaines entrées dans l'ensemble de données où les minutes d'indisponibilité étaient en fait vides. Ceux-ci ont été retirés de l'équation.

Passons à la mesure suivante, qui classe le temps d'arrêt moyen. Fondamentalement, j'ai simplement dupliqué la mesure de classement pour les minutes d'indisponibilité et modifié les données référencées.

Il s'agit d'une technique appelée mesure de branchement . Fondamentalement, cela signifie construire une mesure à partir d'une mesure. J'avais une mesure existante que j'ai dupliquée et ajustée pour s'adapter à la nouvelle mesure dont j'ai besoin.

La création de branches de mesures rend l'ensemble du processus de développement de rapports plus efficace.

De cette façon, je n'ai pas à perdre de temps à créer des mesures à partir de rien, surtout si la mesure dont j'ai besoin est très similaire à une mesure existante.

Maintenant, je vais passer à la mesure suivante, qui est le Rank By Defects . Encore une fois, j'ai dupliqué la mesure que j'ai utilisée plus tôt et j'ai juste changé les zones qui seront spécifiques aux défauts.

Il y a une modification supplémentaire que j'ai apportée ici, en particulier le fait que je ne voulais pas que quoi que ce soit soit . Donc, même si une ligne sous Défauts n'a aucune valeur, je veux qu'elle soit tout de même incluse dans le classement.

Passons à la moyenne globale. C'est la mesure que j'ai utilisée pour obtenir la moyenne générale.

Comme vous pouvez le voir, j'ai dû créer des variables pour cette mesure. Le premier que j'ai créé s'appelle AddRank. Fondamentalement, j'ai juste pris les trois mesures sur lesquelles j'ai travaillé plus tôt et je les ai toutes ajoutées pour obtenir un nombre total.

Ensuite, j'ai créé le prochain VAR , que j'ai appelé Result. Ici, j'ai utilisé la fonction sur la variable AddRank avec un diviseur de trois.

Et puis sur mon instruction RETURN en bas, j'ai utilisé IF sur le vendeur.

C'est une approche différente de la HASONEVALUE que j'ai utilisée plus tôt, bien qu'ils aient la même pensée. Il dit simplement que s'il y a un fournisseur répertorié, alors montrez-moi un résultat. Sinon, il devrait renvoyer un BLANK .

Maintenant, je vais passer au classement général. Bien sûr, cela sera toujours similaire aux autres mesures de classement que j'ai utilisées plus tôt.

J'ai utilisé HASONEVALUE pour l'emplacement de l'usine, puis j'ai à nouveau mon instruction RANKX en utilisant la fonction CROSSJOIN pour m'assurer que j'obtiens mes résultats à la fois par emplacement de l'usine et par fournisseur. J'ai également fait référence à la mesure pour Overall Avg Rank Vendors and Plants , qui est la mesure sur laquelle je viens de travailler avant cela. Je veux juste m'assurer que le numéro ne sera pas vide.

La grande chose à ce sujet est que la table entière peut être triée en utilisant l'un des rangs. Donc, si je voulais trier mes données à l'aide des minutes d'indisponibilité, je peux le faire. Cela montrera que le meilleur résultat pour l'usine serait la Nouvelle-Bretagne et que le vendeur serait Linktype.

Mieux encore, cela n'ajuste pas les autres classements de la page. C'est parce que j'ai utilisé dans ma mesure, et non .

Vous voyez, ALLSELECTED ne classera les données qu'en fonction des données sélectionnées. Si j'applique un filtre, par exemple, seules les données apparaissant dans le tableau seront classées. Les données exclues à cause du filtre ne seront pas incluses dans le classement.

Tout dépend du type de résultats que vous recherchez. Dans ce cas, je ne voulais pas que les classements globaux changent, peu importe si je ne regarde que des éléments de données spécifiques. C'est pourquoi j'ai choisi d'utiliser ALL .

Utilisation du forum LuckyTemplates pour l'analyse de classement

L'analyse de classement peut être délicate, surtout si vous travaillez avec des fonctions comme RANKX . L'avantage de LuckyTemplates est que nous avons d'excellents supports de cours et une culture de collaboration au sein de la communauté. Rien que sur le , vous pouvez trouver de nombreuses discussions sur l'analyse de classement.

Rendez-vous sur le Forum pour que vous sachiez à quoi vous attendre.

Lorsque vous atteignez la page d'accueil du forum, vous verrez la fonction de recherche ici.

Je vais taper RANKX pour montrer combien d'informations vous pouvez obtenir du Forum seul. Sur la base des résultats de la recherche, il y a plus de 50 discussions sur le sujet.

Vous verrez un mélange de bonnes solutions sur les questions posées. C'est une communauté très collaborative, c'est pourquoi vous verrez d'autres personnes se lancer dans les discussions et partager les meilleures pratiques.

Lorsque je fais défiler les résultats, je vois cet excellent contenu de Brian Julius, l'un de nos . Il s'agit de savoir comment développer des bris d'égalité personnalisés lors de l'utilisation de RANKX.

Si je clique dessus, vous verrez que cela vous donne le lien vers le cours où je peux trouver encore plus d'informations sur le sujet.

Visiter le forum LuckyTemplates seul peut déjà vous donner des tas d'informations, surtout si vous vous sentez coincé dans votre propre analyse de classement. Vous pouvez même obtenir un et accéder au reste de notre plateforme d'apprentissage afin de pouvoir développer davantage vos compétences en tant qu'utilisateur de LuckyTemplates.

Considérations RANKX - Les concepts de formule LuckyTemplates et DAX
affichent les résultats supérieurs ou inférieurs à l'aide du classement dans LuckyTemplates
Extraction d'informations uniques dans LuckyTemplates à l'aide de mesures DAX de classement

Conclusion

LuckyTemplates est un outil tellement complet qui permet aux utilisateurs d'obtenir autant d'informations que possible à partir des données avec lesquelles ils travaillent. Dans le scénario dont nous avons discuté, vous pouvez obtenir une analyse de classement avancée de manière transparente une fois que nous avons pris en compte des techniques telles que la ramification des mesures.

C'est également formidable si vous profitez des ressources que nous avons ici chez LuckyTemplates. Même si vous avez des connaissances avancées dans la création de rapports et de tableaux de bord, il y a toujours de nouvelles astuces et techniques à apprendre.

Tous mes vœux,

Jarret