Dimensioni di segmentazione basate sulla classifica: tecnica analitica avanzata per LuckyTemplates

In questo esempio, diventeremo piuttosto avanzati in LuckyTemplates utilizzando DAX. Ci concentreremo sulla segmentazione delle dimensioni in base alla sua posizione in quella particolare tabella. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

Questo è un concetto straordinario di come utilizzare le colonne calcolate all'interno di LuckyTemplates. Questo può portare ulteriori approfondimenti che non sarebbero mai stati possibili con strumenti tradizionali come Excel.

L'utilizzo efficace di queste tecniche e quindi l'implementazione di fantastiche visualizzazioni attorno a esse, in cui mi immergerò anche io, può davvero mostrare i tuoi dati in modo convincente.

Sommario

• Visualizzazione di dati segmentati
• Segmentazione e classificazione dei dati
• Conclusione

Visualizzazione di dati segmentati

Ho sempre parlato dell'incredibile potere analitico di LuckyTemplates, ma non vedrai questo livello di analisi se utilizzi le formule DAX una per una. Il suo vero potere viene fuori quando usi una combinazione di diverse formule e tecniche impilate insieme.

Questo è quello che ti mostrerò attraverso la visualizzazione qui sotto.

Ancora una volta, i dati mostrati qui non possono essere analizzati in modo così approfondito se non si sovrappongono più formule . Chiamo questa tecnica measure branching . Per aggiungere a ciò, ho anche sovrapposto una logica di colonna calcolata per scomporre ulteriormente i risultati. È il modo migliore per avere una visione davvero eccezionale in un caso come questo.

In questo grafico a dispersione che si trova nella parte in basso a destra del report, ad esempio, vedrai che ci sono diversi colori che rappresentano diversi gruppi di dati. In questo caso, i punti rappresentano le città, con ogni colore che mostra il meglio, il peggio e quelli la cui classifica va bene.

Vedrai anche che il nostro asse y mostra la variazione del margine trimestre su trimestre . L'asse x, invece, mostra la variazione delle vendite trimestre su trimestre .

Questo è il tipo di informazioni che otteniamo quando segmentiamo i nostri dati in base alla ramificazione delle misure. Ti mostra se un grande aumento delle vendite è derivato da un grande aumento del margine e viceversa. Ti mostra la correlazione tra questi punti dati.

Naturalmente, questo è solo un set di dati demo, quindi non vedrai un enorme cluster. Ma una volta applicata questa tecnica ai tuoi dati, puoi ottenere informazioni ancora più avanzate.

Con tutte queste formule e tecniche combinate, noterai anche una differenza nell'aspetto generale della visualizzazione. Ti mostrerò cosa intendo rimuovendo la legenda per City Group.

Si noti che ho creato la legenda del gruppo di città utilizzando la logica della colonna calcolata . Quindi, quando rimuovo quella legenda, il modo in cui i dati vengono mostrati cambia. Non porta tutta l'intuizione di cui abbiamo bisogno.

Tutto ciò che vediamo ora sono punti dati generali. Non ci mostra dove sono i nostri peggiori o migliori clienti. Questo da solo toglie un sacco di intuizioni che dovremmo ottenere.

Vediamo ora che questi strati aggiuntivi di logica ci permettono effettivamente di vedere le cose sotto una luce molto migliore .

Ora, lasciami riportare City Group come leggenda.

Come puoi vedere, la visualizzazione migliora notevolmente.

Segmentazione e classificazione dei dati

Questa volta, voglio mostrarti come ho segmentato questi gruppi di clienti per creare quella legenda.

All'interno della colonna calcolata, ho utilizzato per ottenere il rango di ciascuna città in base alle dimensioni fornite. In questo caso, li classifichiamo in base alle vendite.

Nella formula ho incluso le regioni nella nostra tabella e le loro vendite totali .

RANKX è estremamente utile qui perché ci offre un modo per organizzare tutti quei dati e ottenere informazioni su di essi.

Possiamo verificare non solo quali città stanno andando bene, ma anche quali non stanno andando altrettanto bene, motivo per cui si trovano in fondo alla colonna.

Questa funzione è anche la base della prossima logica che userò.

Quindi, oltre a RANKX , ho utilizzato anche per creare una dimensione aggiuntiva.

Con quel livello aggiuntivo, ora posso vedere quali sono le mie città con le migliori prestazioni, così come quelle con le peggiori prestazioni. Quindi, se il City Sales Rank è inferiore o uguale a 10, vengono etichettati come parte del "Migliore".

Questa è una tecnica davvero eccezionale che puoi utilizzare per creare più modi per segmentare i tuoi dati. Si noti che questo non è utile solo in un grafico a dispersione. Questo può essere applicato anche a diversi tipi di visualizzazione.

Ad esempio, puoi anche usarlo in un grafico a ciambella come mostrato di seguito.

Vedrai anche che il grafico a ciambella e il grafico a dispersione si muovono l'uno accanto all'altro. Quindi, se clicco sulla parte che rappresenta i numeri peggiori sul grafico a ciambella, anche il grafico a dispersione si regola.

Questo ci consente di concentrarci su sottoinsiemi di dati o altre dimensioni.

Tecniche di segmentazione dei clienti utilizzando il modello di dati: LuckyTemplates e DAX
Utilizzare DAX per segmentare e raggruppare i dati in LuckyTemplates
Segmentazione dei dati basata su gruppi di percentuali: DAX avanzato in LuckyTemplates

Conclusione

Prova a immergerti in queste tecniche e ad implementarne alcune nei tuoi modelli. Sono fiducioso che vedrai buoni risultati e sarai soddisfatto dei risultati in termini di ciò che otterrai nei rapporti e nella dashboard.

Spero che tu possa vedere come la combinazione di queste diverse tecniche può portarti a livelli di analisi davvero avanzati. Fare questo su LuckyTemplates può darti report davvero dettagliati e visualizzazioni di alta qualità proprio come quello nel nostro esempio.

Ti auguro il meglio.