Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
In questo esempio, ci immergeremo nei dati di gestione dell'inventario ed estrarremo alcune fantastiche informazioni. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.
Sto aggiungendo un po' più di varietà ad alcuni degli sviluppi di LuckyTemplates che presento qui, e questa è una visione piuttosto unica sulla gestione del tuo inventario.
Tutti i dati hanno le loro sfumature, quindi l'apprendimento di una varietà di tecniche metterà qualsiasi analista in un'ottima posizione per i diversi dati che potrebbero essere messi di fronte a te.
Esaminando questo esempio di gestione dell'inventario, spero di espandere la tua mente su come utilizzare LuckyTemplates. L'analisi unica proviene da dove dobbiamo confrontare i nostri attuali livelli di scorte con le vendite che stiamo effettivamente vedendo in tempo reale nei nostri negozi .
Quello che dobbiamo fare è confrontare le vendite storiche con ciò che abbiamo attualmente in magazzino perché è così che devi gestire il tuo inventario (se ci pensi profondamente per un momento).
Comprendendo questo, puoi assicurarti di stare al passo con la domanda o di avere l'offerta per facilitare qualsiasi particolare promozione strategica o evento di vendita che stai avviando all'interno di un'azienda.
Ti mostro come costruire il tuo modello di dati, come implementare i calcoli DAX corretti e come mostrarlo in modo visivo che abbia senso e metta in evidenza l'intuizione per i tuoi consumatori.
Sommario
Andare oltre il processo
Un elemento importante per ottenere informazioni sull'inventario sono le informazioni sulle vendite. In altre parole, dobbiamo calcolare le nostre vendite. Tuttavia, per ottimizzare il nostro inventario, abbiamo bisogno di una tabella che sia un timestamp di un certo periodo.
Per i dati di inventario, avremo informazioni di inventario diverse ogni singolo giorno. D'altra parte, le informazioni sulle vendite sono storiche , quindi vogliamo analizzare le informazioni storiche sulle vendite per assicurarci di ottimizzare i nostri livelli di inventario in un determinato momento.
Ho collegato le tabelle di ricerca a queste tabelle dei fatti, i dati sulle vendite e il controllo delle scorte di inventario . Abbiamo clienti , codici di magazzino e prodotti .
L'unica differenza è la data . Ho creato una relazione inattiva qui perché non voglio filtrare questa tabella di controllo delle scorte di inventario in base alla data perché si tratta di un timestamp.
Se guardiamo il rapporto qui, vedremo che la fine di luglio è l'ultimo giorno delle nostre vendite, come esempio. Quindi quel giorno, sappiamo cosa possiamo contrassegnare con data e ora, e possiamo vedere tutte le vendite che abbiamo fatto.
E vogliamo confrontare il numero di vendite effettuate negli ultimi 90 giorni con la quantità di scorte effettivamente disponibili . Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo bisogno di alcune formule.
Andando oltre le formule utilizzate
Quindi ho creato una misura, in cui ho iniziato con Total Revenue .
Quindi per calcolare gli ultimi 90 giorni, ho utilizzato DATESBETWEEN , che ci consente di avere una data di inizio e una data di fine. Quindi qui abbiamo iniziato al 30 giugno 2016, che è l'ultimo giorno del set di dati. Calcoliamo quanti ricavi abbiamo realizzato negli ultimi 90 giorni per prodotto in base alle due date.
Quindi la data MAX sarà sempre uguale all'ultima data nel nostro set di dati, che è il 30 giugno. La data MAX - 90 , d'altra parte, ci ha fornito quella finestra di 90 giorni per calcolare il nostro ricavo totale per quel periodo per ciascun prodotto.
Quando guardiamo il nostro tavolo, vediamo i prodotti che abbiamo venduto di più negli ultimi 90 giorni. Quindi, possiamo confrontarlo con il valore totale dello stock corrente .
Per questo calcolo, iteriamo attraverso ogni singola riga della nostra tabella e non possiamo contare la quantità e il costo per articolo. Quindi il SUMX fa la somma del valore totale.
Con questo calcolo, possiamo vedere quante scorte abbiamo in sospeso per ogni prodotto.
Quindi, ho anche eseguito un rapporto azionario perché potremmo avere un livello di rapporto a cui vogliamo essere per tutti i nostri prodotti in modo da avere sempre scorte sufficienti di prodotti da vendere. Ho semplicemente diviso il ricavo totale negli ultimi 90 giorni per il valore totale delle azioni correnti .
Questo ci dà una cifra secondaria che possiamo analizzare e ordinare per vedere quali prodotti stanno vendendo e quali prodotti non si vendono bene. E poiché utilizziamo questa fantastica funzione di tabella, possiamo ordinarla bene e vedere chiaramente i rapporti azionari più bassi rispetto a quelli più alti.
Approfondimenti sull'inventario dal modello di dati
Dai risultati nella tabella, possiamo ottenere approfondimenti significativi oltre ai nostri livelli di scorte.
Bassi rapporti di stock significa che probabilmente non abbiamo molto stock a bordo e dobbiamo ottenerne di più, a seconda del rapporto che desideri impostare per evadere gli ordini in futuro.
D'altra parte, i rapporti di stock elevati sono ovviamente quei prodotti che vendono molto male. Non stanno vendendo molto, quindi forse dovremmo scontarli solo per venderli e non sederci, trascinando verso il basso la nostra attività.
Queste sono davvero ottime intuizioni che puoi ottenere dai dati di inventario.
Un'altra cosa è che questo è collegato al nostro modello di dati , quindi abbiamo effettivamente un numero di magazzini in cui potrebbe essere tenuto lo stock. Potremmo voler ottimizzarlo e vedere le nostre vendite in particolari regioni e il magazzino che si trovano.
Quando possiamo fare clic su Magazzino , possiamo vedere lo stock che abbiamo attualmente in quel particolare magazzino. Possiamo quindi abbinarlo a una sorta di informazione regionale. Non l'ho ancora fatto, in questo esempio, ma questo è il potere di utilizzare il modello di dati e mettere in atto questi filtri aggiuntivi.
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Conclusione
La chiave per ottenere grandi informazioni sull'inventario è comprendere molto bene il modello di dati.
Devi capire che hai due tabelle dei fatti qui e che devi collegare le tue tabelle di ricerca a queste due tabelle dei fatti in modo che i filtri funzionino correttamente. In questo modo, quando aggiungerai un contesto ai tuoi calcoli, i filtri in atto calcolano i risultati che hanno senso per te.
La combinazione di tutte queste tecniche su vari aspetti di LuckyTemplates è dove devi davvero arrivare per estrarre informazioni davvero valide.
Tutte queste tecniche in isolamento non fanno neanche lontanamente quanto quando si combina il modello di dati, con calcoli DAX e visualizzazioni di altissima qualità .
È qui che il vero potere sta nell'utilizzare LuckyTemplates come strumento analitico.
Ti auguro il meglio per capire come puoi adattare questi tipi di tecniche ai tuoi set di dati.
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