Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
In questo blog, confronterò l' allocazione dei clienti esistente nei depositi o negli hub con un'allocazione appena calcolata in base a una distanza selezionata . Questo tipo di analisi consente alle aziende di comprendere a fondo la redditività dei clienti.
Ci sono due set di dati simili qui che sono Customer data selection e Customer data current . Ho utilizzato questi set di dati per visualizzare sia l'attuale allocazione del cliente che l'allocazione appena calcolata combinate in un report.
In aggiunta a ciò, c'è una tabella delle ubicazioni di magazzino a termine che potrebbe essere depositi o fabbriche. Questa tabella è stata aggiunta a entrambe le tabelle dei clienti ( sezione Dati cliente e Dati cliente attuali ) per consentire la visualizzazione simultanea dei dati.
Sommario
La configurazione dello scenario e del rapporto di confronto
Immagina di disporre di un'infrastruttura di consegna per l'inoltro di posizioni di magazzino, armadietti per pacchi o hub ai clienti.
Storicamente, un'allocazione si è sviluppata tra le sedi di azioni a termine esistenti. Sono state acquisite nuove attività ed è tempo di considerare se l'attuale configurazione è ancora giustificata.
Diamo una panoramica del report che ho generato per questo scenario .
Innanzitutto, questa mappa mostra l'attuale assegnazione dei clienti al deposito.
Quindi, questa tabella mostra la distanza, le entrate e le richieste.
Queste schede rappresentano i totali e la distribuzione percentuale per l'ubicazione dell'azione a termine selezionata.
Nell'angolo in alto a destra c'è una carta multiruolo che non è filtrata. Pertanto, mostra le entrate e le richieste complessive nel set di dati per riferimento.
C'è anche un'affettatrice per selezionare una posizione di magazzino a termine. Certamente, questo potrebbe essere un deposito, una fabbrica o qualunque cosa tu voglia analizzare.
Di conseguenza, lo slicer dell'FSL controlla entrambe le mappe qui.
La mappa inferiore mostra i risultati attivati dall'affettatrice Seleziona distanza .
Queste carte centrali mostrano le entrate e le richieste in base alla distanza selezionata. Questo è utile per analizzare la differenza tra l'attuale allocazione del cliente e l'allocazione appena calcolata in base a una selezione.
Misure DAX per il confronto dell'allocazione dei clienti
Questo è il calcolo della distanza che ho usato per questo scenario. Si noti che le variabili nella formula dipendono dal modo in cui sono stati impostati i dati. Dovrai modificarli in linea con i tuoi dati per ottenere il risultato corretto.
Le misure per dimensione e colore per visualizzare colori variabili sono diverse sia per l'allocazione corrente che per l'allocazione basata sulla selezione.
Questa è la misura corrente del colore del punto della mappa per l'attuale assegnazione del cliente.
D'altra parte, questo è il Map Point Color nella misura di selezione per l'allocazione del cliente basata sulla selezione.
Come puoi vedere, le mie misure sono in tre tabelle separate. Di solito li nascondo nelle cartelle una volta completato il mio modello. Ma quando si costruisce, è molto più pratico tenerli a portata di mano.
Conclusione
In effetti, questo report di esempio fornisce un'analisi potente in quanto è possibile effettuare selezioni per ridistribuire tutti i clienti nelle sedi esistenti. Imparando il calcolo del centro di gravità e l' analisi di Huff Gravity , puoi gestire facilmente vari progetti di location intelligence.
Spero che questo blog contribuisca alla tua curva di apprendimento e aumenti la consapevolezza su quanto sia importante utilizzare i componenti geografici nei tuoi dati.
Ricorda che non si tratta di creare il rapporto più bello, ma piuttosto un esempio. Ad esempio, l'aggiunta di narrazioni o grafici intelligenti può migliorare il modello per la presentazione di alto livello. Tuttavia, questa è solo la fase di analisi.
Dai un'occhiata ai link sottostanti per ulteriori esempi e contenuti correlati.
Grazie.
Paolo
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