Modellazione dei dati in LuckyTemplates utilizzando tabelle di supporto

Quando eseguiamo un'analisi sul nostro modello, potremmo voler trovare un'intuizione non correlata a nulla all'interno delle nostre tabelle. È qui che entra in gioco il concetto di utilizzo di tabelle di supporto per la modellazione dei dati di LuckyTemplates.

Le tabelle di supporto non hanno alcuna relazione con le nostre tabelle, ma possiamo utilizzarle per supportare le visualizzazioni nei nostri report. 

Sommario

• Scenario di esempio per la modellazione dei dati in LuckyTemplates
• Creazione di una tabella di supporto per la modellazione dei dati in LuckyTemplates
• Creazione di tabelle di misure per la modellazione dei dati di LuckyTemplates
• Creazione di visualizzazioni personalizzate in LuckyTemplates
• Conclusione

Scenario di esempio per la modellazione dei dati in LuckyTemplates

Per questo esempio, creeremo una tabella di supporto per la nostra tabella Clienti . Possiamo sovrapporre informazioni a quella tabella di supporto. Quindi esegui la logica DAX per creare visualizzazioni che non sono possibili con ciò che abbiamo attualmente nella nostra tabella Clienti . 

Nella nostra visualizzazione Report , abbiamo una visualizzazione che mostra le transazioni totali di ciascun cliente. Per questo esempio, la transazione più alta da un cliente è 33 .

Quindi il più basso è 8 .

Ad esempio, vogliamo creare una visualizzazione che mostri la frequenza dei nostri clienti in base alle loro transazioni. È una visualizzazione che mostra le vendite totali dei nostri clienti di fascia alta, media e bassa che non esistono da nessuna parte nel nostro modello. Quello che possiamo fare è creare una tabella che conterrà quelle frequenze, in modo da poter eseguire la logica attraverso di essa.

Creazione di una tabella di supporto per la modellazione dei dati in LuckyTemplates

Esistono diversi modi per creare una tabella. Per questo esempio, utilizziamo l' opzione Inserisci dati all'interno della scheda Home . 

Chiamiamo questa tabella " Frequenza di acquisto ". Quindi imposta la prima colonna come Frequency Group e aggiungi i valori di frequenza come High , Ok e Low . Aggiungi anche le colonne Min e Max . Nella nostra tabella attuale , stiamo dicendo che i nostri clienti ad alta frequenza dovrebbero avere almeno 25-40 transazioni. I clienti a media frequenza dovrebbero avere 15-25 transazioni, mentre i clienti a bassa frequenza sono quelli con solo 0-15 transazioni .

Nella vista Relazione , posizioneremo la nostra tabella Frequenza di acquisto aggiunta sul lato destro. Questo perché la tabella Frequenza di acquisto è una tabella di supporto . Le colonne create in questa tabella non hanno alcuna relazione con nessuna tabella sul nostro modello di dati. Lo useremo solo per eseguire la logica DAX per supportare le visualizzazioni che vogliamo creare nei nostri report. 

Creazione di tabelle di misure per la modellazione dei dati di LuckyTemplates

Oltre alla tabella Frequenza di acquisto , creiamo anche un'altra tabella utilizzando l' opzione Inserisci dati . Chiamiamolo Dynamic Grouping . Creeremo quindi una misura all'interno di questa tabella.

Rinominare la misura come tabella Vendite per gruppo di frequenza . Puoi saperne di più sulla creazione di tabelle di misure tramite questo link .

Per la nostra misura, utilizzeremo un codice DAX piuttosto complicato. Questa misura calcola le vendite totali di ciascuno dei clienti all'interno della tabella Clienti . Identifica se le loro transazioni totali rientrano nel valore MIN e MAX della tabella Frequenza di acquisto , che è la tabella di supporto che abbiamo creato. 

La cosa fondamentale qui è che la tabella Frequenza di acquisto non ha alcuna relazione con la nostra tabella Clienti o altre tabelle. Tuttavia, creando una logica utilizzando una misura e un codice DAX, ora possiamo usarla per supportare o creare una visualizzazione con le nostre altre tabelle.

Creazione di visualizzazioni personalizzate in LuckyTemplates

Per creare la visualizzazione che desideriamo, dobbiamo solo trascinare la colonna Gruppo di frequenza della nostra tabella di raggruppamento dinamico sulla nostra tela.

Quindi, trascineremo la nostra misura Vendite per gruppo di frequenza nel nostro Gruppo di frequenza nell'area di disegno.

Di conseguenza, ora disponiamo di una visualizzazione che ci mostra le vendite totali del cliente dalle frequenze alta, bassa e media ( Ok ).

Successivamente, possiamo trasformarlo in una visualizzazione del grafico a ciambella. Quindi, vedremo che in base alla logica che abbiamo creato con la nostra tabella di supporto, la maggior parte dei nostri clienti si trova all'interno della frequenza media ( ok) .  

Ciò ha senso perché se controlliamo le transazioni totali dei nostri clienti, la maggior parte di loro ha circa 20-21 transazioni.

È all'interno della frequenza media di 15-25 ( Ok ) in base alla nostra tabella di supporto ( Frequency Group ).

Possiamo anche creare un'altra visualizzazione trascinando la misura ( Sales by Frequency Group ) all'interno della nostra visualizzazione Customer Names ...

… e la colonna Gruppo di frequenza dalla nostra tabella di supporto ( Frequenza di acquisto ).

Di conseguenza, la visualizzazione mostra ora il nome dei clienti, le loro vendite totali e la frequenza delle loro transazioni. 

Possiamo quindi convertire questa visualizzazione in un grafico a barre , se lo desideriamo.

Infine, abbiamo queste visualizzazioni per Sales by Frequency Group by Customer Names e Frequency Group , e Sales by Frequency Group by Frequency Group.

Conclusione

In sintesi, siamo stati in grado di creare una tabella di supporto e utilizzarla per la modellazione dei dati in LuckyTemplates. Queste sono alcune potenti tecniche che possiamo ottenere quando utilizziamo le tabelle di supporto.

Ora, pensa a come possiamo espandere la logica qui. In questo caso, abbiamo isolato le transazioni ma possiamo farlo anche per altri calcoli per un gruppo di persone in vendite, margini, crescita e molti altri.

Spero che tu sia riuscito a vedere la logica e l'importanza dell'utilizzo delle tabelle di supporto . Di nuovo, sono usati esclusivamente per supportare la logica e la visualizzazione che vogliamo creare e possiamo usarli in vari modi. Con questo, puoi aggiungere fantastiche tecniche analitiche nei tuoi modelli.

Ti auguro il meglio,