Exemple de tableau de bord LuckyTemplates utilisant des données logistiques

Ce didacticiel présente un exemple de tableau de bord LuckyTemplates qui contient des données de transport, d'expédition et de logistique.

L'exemple qui sera utilisé dans ce didacticiel est celui des données logistiques réelles d'un . Vous pouvez voir 4 segments d'analyse différents avec des images.

Table des matières

• Présentation de l'exemple de tableau de bord logistique LuckyTemplates
  • Utiliser des filtres pour raconter une histoire
  • Décomposer les données en segments
• Plus d'exemples de tableaux de bord logistiques dans LuckyTemplates
• Conclusion

Présentation de l'exemple de tableau de bord logistique LuckyTemplates

Cet exemple de tableau de bord montre une expérience de navigation transparente.

Si vous passez votre souris sur une image, un texte apparaîtra en fonction des données qu'elle contient. Dans cet exemple, la souris passe sur l'image avec un camion et le mot ROAD apparaît.

Si vous cliquez sur l'image, vous serez redirigé vers une autre page contenant des informations sur l'expédition et le transport de produits par route. Les détails sur l'expédition réelle comme le poids, l'origine et la destination sont également fournis.

Utiliser des filtres pour raconter une histoire

Lorsque vous évaluez un ensemble de données, vous devez comprendre l'histoire que vous essayez de raconter. L'histoire change en fonction des filtres ou des dimensions choisis .

Le filtrage des données dépend de vos préférences ou de ce que vous souhaitez mettre en évidence. Vous pouvez ventiler les données par emplacement ou par entreprise. Dans cet exemple, les données sont filtrées en fonction de l'option de transport.

Si vous sélectionnez un segment, vous verrez des icônes de navigation sur le côté gauche du tableau de bord. Les icônes afficheront plus d'informations et d'analyses sur le segment sélectionné. Dans cet exemple, le segment Mer est utilisé.

Si vous cliquez sur la dernière icône, vous verrez des données telles que Total Profit, Total Profit %, Total Income et Total Expense. Vous verrez également des visuels qui montrent les données au fil du temps.

Il s'agit de l'ensemble de données logistiques utilisé dans le tableau de bord. Ce tableau est composé de 224 lignes et 121 colonnes.

Pour son modèle de données, vous verrez qu'il a le format cascade où les tables LookUp sont en haut et les tables Fact en bas.

Vous remarquerez également que la table Shipment a une relation un à un avec la table Finance. Une autre façon de procéder consiste à créer une table LookUp avec la colonne commune des tables de faits, Shipment ID . Ensuite, créez une relation un-à-plusieurs entre la table de recherche et la table d'expédition.

Avec toutes les informations logistiques, vous devez avoir un élément de ligne avec l'ID d'expédition pour obtenir des informations transactionnelles à partir des expéditions réelles. Ainsi, les données clés de l'ensemble de données sont l'ID d'expédition.

Décomposer les données en segments

Avec des ensembles de données comme celui-ci, vous devez séparer les segments d'informations qui ont du sens et disposer de tables de recherche et de tables de filtrage. Les choses que vous pouvez facilement identifier feraient une bonne table LookUp. Les emplacements en sont un exemple , car cet ensemble de données contient des codes contenant l'origine et la destination des expéditions.

Si vous regardez le tableau, vous verrez les codes et les noms des expéditeurs. Vous pouvez également avoir une table LookUp avec un index unique pour les expéditeurs, puis relier cet index aux codes des expéditeurs. Cela réduira la complexité de votre modèle et la taille du fichier de ces données particulières.

Vous devez également rechercher des colonnes avec des valeurs numériques, car c'est là que vous allez créer vos mesures. Vous pouvez créer des mesures simples pour calculer le profit, le poids et le volume, puis les filtrer par les dimensions de la table LookUp.

En ajoutant des tables LookUp, votre modèle de données aura plus de tables LookUp descendant vers leurs index respectifs dans la table Shipment Fact.

Vous pouvez également combiner et simplifier les tables de faits en extrayant toutes les dimensions de texte dans des tables de recherche pertinentes telles que les clients, les destinations ou les types de marchandises. Ils deviendront alors des colonnes de valeurs uniques qui peuvent créer des dimensions supplémentaires qui s'y rapportent. Cela vous permettra également d'étendre facilement l'analyse que vous effectuez, par exemple en utilisant des calculs d'intelligence temporelle , des modèles de formules DAX ou des techniques de classement .

C'est ainsi que vous créez une analyse convaincante dans LuckyTemplates. Ce rapport montre également la polyvalence de ce que vous pouvez faire avec n'importe quel type de jeu de données dans LuckyTemplates.

Plus d'exemples de tableaux de bord logistiques dans LuckyTemplates

Vous pouvez consulter quelques vitrines de données logistiques dans le défi LuckyTemplates sur la page LuckyTemplates. Vous pouvez également télécharger tous les fichiers PBIX si vous souhaitez pratiquer et apprendre plus de techniques de tableau de bord.

Si vous souhaitez examiner à quoi ressemble cet exemple de tableau de bord dans une version Web publiée, accédez à sur le site Web LuckyTemplates et sélectionnez Tableau de bord logistique .

Si vous souhaitez réutiliser le rapport, vous pouvez utiliser le modèle et le remplacer par votre propre ensemble de données. De cette façon, vous pouvez bénéficier et exploiter toute la logique qui a été construite à l'intérieur du tableau de bord. Vous pouvez également l'améliorer en modifiant le modèle et les calculs, et en l'organisant selon vos préférences.

Conclusion

Un excellent rapport de données donne les meilleures informations et perspectives. Il doit contenir des visualisations convaincantes pour offrir aux utilisateurs la meilleure expérience de navigation. Utilisez et optimisez tous les outils disponibles dans LuckyTemplates pour créer un rapport de données et améliorer vos compétences en développement de données.