DAX を使用した LuckyTemplates のマスター仮想テーブル

このブログ投稿では、誰もが驚かれると確信している、本当に強力な分析テクニックを紹介します。仮想テーブルは、 LuckyTemplates 内の興味深い分析情報を視覚化するために使用できる独自の分析手法です。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

これから紹介する例は、適用できる多くのテクニックのうちの 1 つにすぎません。私が「アルゴリズム」という用語を使用しているのは、これを拡張してさらに高度なものにすることができるからです。

仮想テーブル アルゴリズムは、 DAXがいかに強力であるか、そして DAX 式の内部をどの程度高度に活用できるかを示します。

目次

• 仮想テーブルアルゴリズムを使用する場所
• 売上、利益、利益率: 全体像を見る
• 顧客ランキングの決定
• 顧客売上ランク
• 顧客利益ランク
• 仮想テーブルの使用
• SUMX を反復関数として使用する
• 仮想テーブルの利点
• 結論

仮想テーブルアルゴリズムを使用する場所

さまざまな変数を考慮して顧客をランク付けしたい場合があります。しかし、最終的には、 1 つの変数だけを使用してそれらを元に戻す必要があります。

これを実現するには、これらすべてのさまざまな変数と要因をディメンション (この場合は私の顧客) に従って分析できるアルゴリズムを作成する必要があります。

しかし、それを 1 つの数字に戻したいとも考えます。こうすることで、3 ～ 10 個の変数を考慮するのではなく、この 1 つの要素に基づいて顧客の調子が良いか悪いかを判断できます。

売上、利益、利益率: 全体像を見る

このチュートリアルでは、売上、利益、利益についてはすでに説明しました。次に行うことは、その 1 つの数値を与えるアルゴリズムをこの数字により、顧客の対応が良かったか悪かったかが分かります。

場合によっては、1 つのことを個別に見ている場合 (たとえば、販売など)、全体像が得られないことがあります。これは、利益を評価する必要があるためです。利益が少ない顧客の方が、多くの売上を上げた顧客よりも優れている可能性があります。

余白も非常に重要です。取引量が少ない顧客から非常に高い利益を引き出している場合、その顧客は優良顧客として分類できます。

したがって、全体的な目標は、これら 3 つの変数 (総売上高、総利益、利益率)をすべて調べて、上位顧客と下位顧客が誰であるかを知るアルゴリズムを作成することです。

顧客ランキングの決定

これらの計算を表で 1 つずつ詳しく説明しました。顧客売上ランク、顧客利益ランク、顧客利益ランクがあります。

これら 3 つのランクをカウントアップして、最高の顧客と最低の顧客を割り出します。

顧客売上ランク

個々の尺度に使用した公式を見てみましょう。私はRANKXを使用しました。これは、すべての顧客と特定の式またはメジャーを比較してランク付けするのに最適です。

顧客売上ランクでは、総売上に基づいて顧客を1 から任意の順にランク付けしました。

テーブルの一番上にウィリアム・アンドリュースがいるのがわかります。彼は私たちのトップ顧客なのでランク 1 です。

顧客利益ランク

前の測定と同じ手法を適用して、顧客利益ランクを算出しました。

ここで、当社の上位顧客が実際には僅差で上位顧客ではないことがわかります。彼らの利益率は実際にははるかに低いです。

したがって、上位顧客を利益率で見てみると、実際には売上高でははるかに低いことになります。

仮想テーブルの使用

前に述べたように、この 1 つの番号を作成したいので、仮想テーブルを使用してそれを行う方法を説明します。これを行うにはいくつかの方法がありますが、仮想テーブルを使用すると数式を簡素化できます。

実際には、これらの個別の数式をそれぞれ作成したり分解したりする必要さえありません。これらを仮想テーブル内に配置し、仮想テーブル内に配置した列を利用できます。

この 1 つの式 (これを全体ランキング係数と呼びます) 内で、変数 を使用してCustomer Sales Rank、Customer Profit Rank、およびCustomer Margins Rankメジャーなどの個別の式を作成しました。

SUMX を反復関数として使用する

これは、仮想テーブルを使用して、さまざまな顧客ランクをすべて合計する部分です。イテレータも作成する必要があったので、ここでSUMX 関数が登場します。

SUMXでは、テーブルを反復処理する必要があります。これは仮想テーブルを使用して行うことができます。仮想テーブルの驚くべき点は、自分で作成した任意のテーブルを配置できることです。

私が行ったのは、 SUMMARIZE を使用してすべてのランキングのテーブルを作成できる仮想テーブルを作成することです。個別に計算や測定を参照する必要がなく、仮想的に作成できます。すべてはこの 1 つの尺度内に収まります。

Customer Name、Sales Rank、Profit Rank、Margin Rank を1 つずつ並べてリストする仮想テーブルを作成することができました。

さらに驚くべきことは、この反復関数内ですべての顧客を反復処理し、仮想テーブル内に配置した列を参照できることです。

これにより、単一のメジャー内のさまざまなランクと内部計算がすべて合計されます。このテクニックを活用すると、複数の小節に分割する必要がなくなります。

アルゴリズムに追加するさまざまな計算をすべて含むこの 1 つのメジャーを作成するだけで済みます。非常に高度で複雑なアルゴリズムを作成し、それらをすべて 1 つのきちんとしたメジャーにまとめることができます。

最後に、総合ランキング係数メジャーをテーブルに取り込むことができます。これで、作成したアルゴリズムの出力を確認し、分析に利用できるようになりました。

これは、売上、利益、マージンから得られるすべての数値に対する 1 つの数値にすぎません。たとえば、当社の顧客である Peter Boyd は、売上高で 36 位、収益性で 8 位、利益率ランキングで 29 位にランクされており、全体のランクリングは 73 位です。これは、これらすべての要素を使用して上位の顧客を分類する方法です。

仮想テーブルの利点

多くの LuckyTemplates ユーザーは、データ モデル内に物理的に存在する列やテーブルを介して計算や高度なロジックを常に実行する必要がないことにさえ気づいていません。

仮想テーブルがモデル内のどこにも物理的に存在しない場合でも、仮想テーブルを作成し、これらのテーブルを通じてロジックを実行できます。

これらのテーブルは、さまざまなシナリオで利用および実行できる洞察を生成する高度なロジックを実行するための完璧かつ高速な方法です。

結論

LuckyTemplates を使用すると、メジャー内でより高度なアルゴリズムを作成できます。銀行や保険会社は、常にさまざまな要素に基づいて物事をランク付けし、アルゴリズムを実行しようとしているため、この手法から大きな恩恵を受けることができます。

彼らは、誰かが債務不履行になる可能性がどのくらいか、または保険金を支払わなければならない可能性がどのくらいかを知ることができます。このようなタイプの計算をメジャー内で実装できることは、非常に強力です。

これが LuckyTemplates 内でどのように機能するか、特にメジャーに関して理解できれば、LuckyTemplates 内で素晴らしい分析作業を開発できるようになります。

LuckyTemplates のさらに高度な分析手法については、 にある以下のコース モジュールを確認してください。