Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
Per questo tutorial, tratterò alcuni approfondimenti relativi al tempo di alta qualità direttamente dalle metriche della catena di approvvigionamento. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.
Questo è collegato a un tutorial che ho condotto in precedenza sulla gestione della catena di approvvigionamento. Implica una tecnica sulla gestione di un particolare scenario operativo su più date.
Ho anche esaminato i suggerimenti sulle migliori pratiche per costruire il modello giusto. Oltre a ciò, ho esaminato come creare relazioni inattive tra una tabella di date e una tabella dei fatti con più date. Infine, ho spiegato come attivare e disattivare tali relazioni in base ai requisiti di analisi.
Per questo tutorial, mi concentrerò sull'estensione delle informazioni sulla metrica della supply chain creando ulteriori calcoli relativi al tempo.
Non sempre è sufficiente ottenere informazioni comuni dalla tua filiera. Devi anche ottimizzare e confrontare i calcoli della tua catena di approvvigionamento con diversi intervalli di tempo . Qui è dove puoi applicare e stratificare le tecniche di intelligenza temporale.
Sommario
Lavorare sugli ordini in corso
Tornando ai dati di esempio, è possibile visualizzare la tabella Ordine in corso per data . Questa tabella mostra il numero di ordini o transazioni aperti tra la data dell'ordine e la data di consegna .
Puoi vedere quanti ordini sono in fase di transizione o quanti ordini ci sono ma non sono ancora stati consegnati. Inoltre, i numeri sono dinamici perché c'è un afflusso di ordini per una certa data che cambia nel tempo.
La cosa migliore di questa metrica della catena di approvvigionamento è il modo in cui l'ho impostata. È dinamico, quindi puoi esaminare vari magazzini o luoghi in cui si trova il tuo inventario.
Nella tabella Costi per codice magazzino è possibile visualizzare le richieste per un magazzino specifico.
Puoi anche approfondire ulteriormente la metrica della catena di approvvigionamento per approfondimenti specifici. Come ho già detto, tutto si riduce a due cose. Innanzitutto, devi ottenere il modello giusto e impostarlo correttamente con più date. In secondo luogo, è importante sapere come usare i modelli di formula DAX corretti.
Integrando i calcoli di time intelligence, puoi analizzare i tuoi ordini correnti in corso e confrontarli con un diverso periodo di tempo. L'intuizione chiave qui è vedere se c'è una domanda più alta, più bassa o costante nel tempo.
Di conseguenza, è possibile utilizzare le informazioni dettagliate per le campagne di vendita e marketing per migliorare la domanda del prodotto. Ecco come le metriche e le analisi della supply chain in LuckyTemplates sono molto utili per la tua azienda. Una volta compreso questo tipo di analisi, puoi davvero ampliare le cose all'interno della tua attività e far fronte alle richieste utilizzando programmi di marketing.
Utilizzo di calcoli relativi al tempo nella metrica della supply chain
Se hai già fatto campagne di marketing più volte, puoi eseguire un'analisi per ottenere una media nel tempo. Puoi controllare e confrontare i dati dai tempi.
Mostrerò come sovrapporre facilmente i calcoli dell'intelligence temporale all'analisi delle metriche della supply chain esistente.
Se osservi il calcolo per Orders in Progress LQ , puoi vedere quanto sia semplice la formula.
È iniziato con l'elenco degli ordini in corso, poi si è ramificato in un'intuizione di intelligenza temporale. Aggiungendo la funzione , puoi tornare a un diverso intervallo di tempo; per esempio, il trimestre precedente.
Quando sovrapponi quella misura a quella esistente nella visualizzazione, puoi ottenere un confronto con il trimestre corrente fino all'ultimo. La linea blu più scura mostra i risultati dell'ultimo trimestre mentre il trimestre in corso rientra nel terzo trimestre del 2019 .
A seconda del ciclo di vendita o della catena di approvvigionamento, questo calcolo dell'intelligence temporale potrebbe essere un'intuizione molto rilevante. Inoltre, se pensi in modo più ampio, puoi comunque trovare altri approfondimenti relativi alle metriche della catena di approvvigionamento in più date.
Calcolo delle differenze di ordine trimestrale
Ho questa tabella per gli ordini trimestrali Diff. per Data dove puoi facilmente confrontare la differenza tra i due trimestri. Ho appena creato la misura per diramarsi semplicemente dall'intuizione di base iniziale.
Ecco la formula per la differenza d'ordine. Fondamentalmente si tratta solo di sottrarre Orders In Progress LQ da Orders in Progress .
Guardando indietro alla tabella, ora puoi avere una rapida istantanea di come arrivano gli ordini per diversi periodi di tempo.
Questa è una delle metodologie di ramificazione delle misure chiave che voglio condividere con te. Consiglio vivamente di sviluppare report scalabili di alta qualità in LuckyTemplates utilizzando diverse tecniche di ramificazione.
Come ho già detto, questi calcoli di esempio sono dinamici, quindi puoi esaminare specificamente un magazzino specifico. Ci sono anche vari modi per ottenere preziose informazioni basate su questo. Ad esempio, puoi controllare l'inventario medio di un determinato magazzino nel tempo o anche confrontare diversi magazzini.
Questa tecnica che ti sto insegnando è un'analisi temporale di alta qualità. Sarebbe stato molto impegnativo affrontare questa intuizione, ma grazie a LuckyTemplates puoi farlo senza problemi utilizzando formule DAX corrette e tecniche avanzate.
Tecniche aggiuntive per la metrica della catena di approvvigionamento
Oltre a tutto ciò che ho discusso, puoi persino sovrapporre un filtro del tipo di prodotto. Puoi usarlo per esaminare come i tuoi prodotti o categorie di prodotti si comportano nel tempo all'interno della tua catena di approvvigionamento.
Il mio esempio principale esamina le transazioni degli ordini, ma puoi anche esaminare i costi di inventario nel tempo. Potresti anche voler analizzare altri dati come Costs , Revenue , Transaction o Order Quantities in qualsiasi metrica principale. Tutti questi dati possono aiutarti notevolmente a misurare o prevedere le tue esigenze di cassa.
Inoltre, puoi scoprire se la tua domanda durante il periodo della campagna di marketing è significativamente superiore alla tua domanda quotidiana. A seconda dei risultati, è possibile determinare se è necessario o meno ridurre i requisiti di cassa o aumentare l'inventario per evadere gli ordini.
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Conclusione
Ci sono molte informazioni preziose che puoi estrarre dalla metrica della tua catena di approvvigionamento. Ancora più importante, queste informazioni possono aggiungere valore in modo significativo alla tua attività.
Tutto inizia con l'ottimizzazione delle metriche della supply chain e l'estrazione di utili informazioni aziendali.
È stato fantastico parlare con te di business intelligence in LuckyTemplates. Apprezzerei anche se ti piacesse il video corrispondente di questo tutorial.
Buona fortuna esplorando la nostra piattaforma educativa!
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