Cosè il sé in Python: esempi del mondo reale
Cos'è il sé in Python: esempi del mondo reale
Qui ti mostrerò come utilizzare la funzione AVERAGEX con DAX in LuckyTemplates. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.
Imparando e comprendendo come utilizzare questa funzione, apri molto rapidamente una gamma di analisi che può essere incredibilmente perspicace e preziosa.
Forse vuoi calcolare le vendite medie che fai al giorno, al mese, per cliente e così via. Ci sono così tante applicazioni per questo che è pazzesco.
E non dimenticare, puoi quindi espanderti nei confronti temporali e nell'analisi dell'intelligence temporale.
In questo esempio, lavoreremo con qualcosa che può essere facilmente applicato in quasi tutti i modelli. Calcoleremo le vendite medie giornaliere per determinati clienti che utilizzano AVERAGEX con DAX.
Sommario
Revisione del modello di dati
Prima di calcolare effettivamente le nostre vendite medie giornaliere, diamo prima un'occhiata al nostro modello di dati in LuckyTemplates in modo da avere un'idea con cosa stiamo lavorando.
Quindi, abbiamo un'organizzazione che sta effettuando vendite e i dati sono nella tabella delle vendite.
Questa organizzazione effettua vendite in un giorno particolare e i dati per questo possono essere trovati nella tabella delle date.
Stanno vendendo a qualsiasi cliente particolare, prodotti diversi e possono vendere in una gamma di regioni diverse. I dati per questi tre possono essere trovati separatamente nella tabella dei clienti, nella tabella dei prodotti e nella tabella delle regioni.
Utilizzando le informazioni del nostro modello di dati e le misure già disponibili, analizziamo le nostre vendite totali per cliente.
La nostra tabella sarà simile a questa qui sotto. Quindi abbiamo le vendite totali e sono organizzate in base ai nomi dei clienti.
Quindi trasformiamolo in una visualizzazione. Qui possiamo vedere i clienti migliori e peggiori dell'organizzazione.
Vendite medie al giorno utilizzando AVERAGEX
Ora possiamo dare un'occhiata a quanto vendiamo al giorno a ciascun cliente.
Quello che dobbiamo fare è per ogni cliente, è ripetere ogni singolo giorno, quindi fare una media dell'importo delle vendite per quei particolari clienti per l'intera durata.
Il modo per farlo è utilizzare AVERAGEX e la funzione VALUES con DAX.
Creiamo quindi una nuova misura e chiamiamola Average Sales per Day .
Quindi aggiungeremo AVERAGEX perché abbiamo bisogno di questa funzione di iterazione. AVERAGEX eseguirà l'iterazione ogni singolo giorno.
E poi inseriremo VALUES e la colonna Data. Questo è in realtà il modo in cui iteriamo ogni singolo giorno.
Ciò che VALUES fa è creare una tabella virtuale della sola colonna Date, e poi dice nel contesto attuale quale è un particolare cliente, iterare ogni singolo giorno.
Quindi aggiungeremo Total Sales . Dopo aver calcolato tutte le vendite totali, ne faremo la media utilizzando AVERAGEX .
La nostra formula sarà quindi simile a questa qui sotto.
Ora, se inseriamo nella visualizzazione le vendite medie al giorno , possiamo vedere, in media, quanto vendiamo al giorno a ciascun particolare cliente.
Possiamo persino attivare le etichette dei dati per avere un'idea delle cifre medie di vendita.
Guardando diversi intervalli di tempo
Un'altra cosa interessante che possiamo fare qui è che possiamo anche cambiare il periodo di tempo.
Per fare ciò, possiamo trascinare il nostro MonthInCalendar in modo da avere il mese e l'anno.
Quindi possiamo trasformarlo in un'affettatrice.
Ora possiamo vedere le vendite medie giornaliere di ciascuno dei nostri clienti in un determinato mese e anno.
La cosa veramente interessante è che questo è un modo dinamico di guardare a questo calcolo.
Come puoi vedere nell'immagine qui sotto, quando selezioniamo agosto 2014, l'immagine mostra i dati per questo periodo di tempo.
Ora, quando selezioniamo settembre 2014, la nostra immagine mostra le vendite medie giornaliere per cliente per questo periodo di tempo.
Revisione del processo
Per capire davvero come funzionano le funzioni AVERAGEX e VALUES qui, esaminiamo rapidamente cosa sta accadendo nel nostro esempio.
Per prima cosa, trasformiamo la nostra visualizzazione in una tabella in modo che abbia più senso.
E ancora, diamo una rapida occhiata alla nostra formula.
Ora, abbiamo qui i nostri diversi clienti. Per la Burt's Corporation, ad esempio, stiamo iterando ogni singolo giorno. Questo è entro gennaio 2015 perché abbiamo selezionato questo nella nostra affettatrice. Quindi calcoliamo le vendite totali per ogni singolo giorno.
Una volta calcolate tutte le vendite giornaliere, AVERAGEX entra e ne calcola la media.
E questo è ciò che accade per ogni cliente che abbiamo in questo particolare esempio.
Una volta modificato l'intervallo di tempo, diciamo febbraio 2015, verrà eseguito lo stesso calcolo ma questa volta all'interno di questo nuovo intervallo di tempo.
Se non abbiamo selezionato alcun intervallo di tempo, verrà ripetuto ogni singolo giorno nella tabella delle date.
Utilizzando la stessa formula AVERAGEX contro una dimensione diversa
Un'altra cosa che possiamo fare qui e che, ancora una volta, troverai molto interessante è usare la stessa identica formula contro una dimensione diversa.
Per prima cosa, duplichiamo la nostra tabella Vendite medie al giorno .
Quindi, diamo un'occhiata alle vendite medie giornaliere per ogni città.
E proprio così, la nostra tabella è ora ordinata per città.
Poi di nuovo è dinamico. Attualmente mostriamo i dati di febbraio 2015.
Se clicchiamo su marzo 2015, la nostra nuova tabella mostrerà anche le vendite medie giornaliere, presentate per città, per questo periodo di tempo che abbiamo selezionato.
Potremmo farlo di nuovo contro qualsiasi dimensione che abbiamo. Useremo esattamente la stessa formula e funzionerà perfettamente per tutte quelle dimensioni.
Conclusione
In questo post abbiamo visto come calcolare le vendite medie giornaliere per particolari clienti utilizzando AVERAGEX con DAX, e abbinata alla funzione VALUES.
Per ulteriori esercitazioni sulle funzioni DAX, consultare i collegamenti seguenti.
Ti auguro il meglio!
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