Recherche de modèles dans vos données à laide de la logique interne dans LuckyTemplates

Aujourd'hui, je vais montrer comment vous pouvez découvrir des modèles dans vos données lorsque vous utilisez LuckyTemplates. Il s'agit d'une technique analytique avancée utilisant la logique interne. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

LuckyTemplates est un outil analytique incroyable, et en utilisant efficacement les diagrammes de dispersion , vous pouvez présenter des informations étonnantes.

Ce que je trouve avec les graphiques en nuage de points, surtout s'il y a beaucoup de points de données, c'est que les graphiques deviennent extrêmement occupés et qu'il est difficile de voir quoi que ce soit de significatif ou de voir des modèles d'informations qui fournissent une valeur.

Donc, ce que j'ai conçu est une stratégie de développement dans laquelle vous pouvez superposer une logique interne pour répartir vos diagrammes de dispersion de manière stratégique.

Dans cet exemple particulier, nous examinons si la fréquence des achats a eu une incidence sur les marges et la croissance des ventes de nos groupes de clients .

C'est vraiment un aperçu de très haute qualité.

Je passe en revue comment vous pouvez apporter une logique à votre modèle qui n'existe pas dans vos tables principales. Cela vous permet de trouver des informations à partir de choses qui pourraient être quelque peu sans rapport, mais vous permet de découvrir un modèle dans vos données que vous ne trouveriez pas normalement dans vos ensembles de données.

Table des matières

• Utilisation du diagramme de dispersion et de la logique interne
• Conclusion

Utilisation du diagramme de dispersion et de la logique interne

L'utilisation d'un graphique en nuage de points est un très bon moyen de présenter des modèles dans vos données, en montrant des clusters dans vos données.

Dans cet exemple, nous allons utiliser trois calculs ou éléments de logique différents et sans rapport, et voir s'il existe une relation entre eux . Nous verrons s'il existe une relation entre les marges bénéficiaires des clients, la croissance de leurs ventes et le nombre de transactions que nous effectuons avec eux.

Nous pouvons en extraire de nombreuses informations importantes, et c'est pourquoi je souhaite montrer comment vous pouvez réellement les développer dans vos modèles et comment vous pouvez explorer dynamiquement ces modèles ou groupes d'informations .

Dans ce modèle, nous avons quelques tables de recherche en haut, qui mènent toutes à notre table Sales.

Donc, ce que j'ai fait ici, c'est que j'ai créé une mesure de marges bénéficiaires et une mesure de croissance des ventes .

Ensuite, j'ai créé cette logique dans notre table Customers. Dans ce tableau, j'ai déterminé si les clients sont à haute fréquence, à basse fréquence ou à fréquence moyenne, ce qui est basé sur les transactions que les clients ont effectuées cette année-là.

Pour ce faire, j'ai utilisé CALCULATE et FILTER . cette logique calcule le nombre de transactions effectuées par chaque client en 2017.

Dans la fréquence de l'acheteur, j'ai utilisé la fonction SWITCH et qualifié les groupes en identifiant >= dix, cinq et zéro comme fréquence supérieure, moyenne et basse, respectivement.

En créant cette logique interne à l'intérieur de ce tableau, cette dimension supplémentaire est créée, nous pouvons ensuite l'utiliser dans n'importe quelle visualisation. Nous pouvons utiliser cette dimension dans notre nuage de points, ce qui diviserait ensuite le nuage de points en différents groupes.

Sur le graphique, nous pouvons voir clairement les hautes, moyennes et basses fréquences. À partir de là, nous pouvons obtenir des informations sur nos marges bénéficiaires, par exemple. Vous pouvez également penser à des éléments tels que les tranches d'âge, les données démographiques ou les performances. Vous pouvez avoir des performances sur la croissance des marges, et les performances des marges au cours du dernier trimestre ou de l'année, etc. Il existe de nombreuses façons de le faire.

Maintenant, pour configurer cela, j'ai créé les mesures, que j'ai placées à l'intérieur des axes X et Y. Ensuite, j'ai utilisé la légende pour la décomposer afin de créer ces différentes couleurs.

J'ai aussi changé les couleurs pour les faire ressortir.

Avec les dimensions créées, nous pourrions vraiment creuser, décomposer et voir quel est le motif.

SWITCH True Logic expliqué pour LuckyTemplates
Comment découvrir des clusters dans vos ensembles de données à l'aide de DAX dans LuckyTemplates
Comment utiliser les outils d'analyse intégrés pour LuckyTemplates
Utiliser DAX pour segmenter et regrouper des données dans LuckyTemplates

Conclusion

L'apprentissage clé ici consiste à intégrer la logique dans vos tableaux . Cela peut vraiment ouvrir beaucoup de perspectives différentes.

En utilisant ces types de techniques de développement, il vous permet de visualiser les informations de manière beaucoup plus convaincante dans LuckyTemplates. Ce que je veux que vous reteniez de ce tutoriel, c'est que parfois les visualisations standard ne suffisent pas.

Parfois, vous devez réfléchir de manière analytique au problème, décider de ce que vous voulez présenter, puis superposer une logique DAX avancée pour faire valoir votre point de vue.

C'est un très bon exemple de la façon de procéder, ainsi que de montrer comment utiliser LuckyTemplates de manière efficace.

Tous mes vœux,