LuckyTemplates での多層シナリオ分析の使用

私は LuckyTemplates でのシナリオ分析が大好きです。結果を効果的に予測するために「ショック」を与えることができる変数を計算内に入力できることは、意思決定を行う際に非常に強力です。 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。

LuckyTemplates では、これを非常に効率的に実行でき、多くの数式手法をデータ モデルと組み合わせて、さまざまなディメンションにわたって将来の結果にどのような影響を与えるかを指数関数的に確認できます。

このビデオの録画以来、LuckyTemplates チームは実際に「What If」パラメーターをさらに簡単に作成できるようにしました。これは素晴らしいことであり、作業のスピードが向上します。

しかし、私がここで本当に紹介したかったのは、シナリオを別のシナリオの上に重ねる方法です。これにより、分析力が大幅に向上します。

1 つの例を見てみましょう。

目次

• LuckyTemplates でシナリオ分析を使用できるのはいつですか?
• データモデルとスライサーの確認
• 多層シナリオ分析でのイテレータの使用
  • イテレータを使用する必要がある理由
  • 総売上高の計算式での SUMX の使用
• LuckyTemplates でのシナリオ分析の使用
• 計算式を確認する
• 結論

LuckyTemplates でシナリオ分析を使用できるのはいつですか?

プロモーションを実施して価格を下げることもできます。その結果、製品の需要が増加する可能性があります。

需要の高まりにより、原材料のコストを下げることができる可能性があり、大量購入できるようになりました。私の言いたいことはわかりますね。

これらすべてのシナリオを次々に重ねて、予測に基づいて、それが状況をどのように変え、収益性にどのような影響を与えるかを確認できます。

ただし、 DAXを使用して実際に複数のシナリオを階層化する方法に実際に入る前に、まずこのデモで使用するデータを確認してみましょう。

データモデルとスライサーの確認

ここで取り組んでいるデータの背景を少し説明するために、データ モデルを簡単に見てみましょう。時間を節約するために、最初からすべてを作業するのではなく、事前にこれを設定しました。

基本的に、私たちは販売データに取り組んでいます。また、当社は顧客、当社の製品、販売を行った地域、取引が行われた日付に関する情報も持っています。

ご覧のとおり、ここには価格の変化、コストの変化、需要の変化をサポートする表があります。

これら 3 つのサポート テーブルをスライサーとして使用し、その計算を分析に組み込みます。

コスト変化率の計算式を確認してみましょう。

ここで言いたいのは、IF には 1 つの値があり、それからコスト変化のパーセンテージがあり、それは Average または sum である可能性があるということです。これは、コスト変更率で 10% や 15%などのオプションを 1 つ選択した場合に、結果が返されることを意味します。

しかし、それが 0 の場合、つまり何も選択されていない場合、コストの変化はゼロということになります。

価格変化率と需要変化率の計算式を作成するには、同様のパターンが必要となるため、他の 2 つについては説明しません。

多層シナリオ分析でのイテレータの使用

LuckyTemplates で実際に多層シナリオ分析を行うには、いくつかの反復関数を使用する必要があります。

Total Salesを見て、なぜこれが必要なのかを説明しましょう。

イテレータを使用する必要がある理由

以下に総売上高の計算式を示します。

ここで行われるのは、総収益のSUMを計算することです。

ただし、この式の問題は、総収益に影響を与える他の変数を組み込むことができないことです。

たとえば、需要が増えたらどうなるでしょうか? それは当社の売上にどのような影響を与えるでしょうか? 単価が上がったらどうなるでしょうか？これらを考慮に入れる必要があります。

したがって、反復関数SUMXを使用して式を修正してみましょう。

総売上高の計算式での SUMX の使用

ここで総売上高の計算式が得られました。ただし、SUM の代わりにSUMX を使用し、次にOrder Quantity を使用して、それにUnit Priceを掛けます。

LuckyTemplates でのシナリオ分析の使用

この時点で、使用するデータ モデルとスライサーをすでに確認しました。イテレータが必要な理由についても説明しました。

ここで、新しいメジャーを作成し、それをScenario Profitと名付けましょう。

次に、 Order Quantityを追加し、それに 1 とDemand Change を加えた値を掛けてみましょう。ここで何が起こるかというと、需要が変化すると、量が急激に増加します。

次に、別の行にジャンプしてみましょう。Unit Priceに1 とPrice Change を加えた値を掛けます。さて、価格が上昇すると、単価が衝撃を受けることになります。

したがって、価格の変化と需要の変化は総売上高に衝撃を与える可能性があります。

しかし、私たちの公式はここで終わりではありません。まだコストを考慮する必要があります。

つまり、 SUMXを引いたものとなり、次に sales テーブルに移動し、Order Quantityに 1 を掛けて需要の変更を加え、さらにTotal Unit Costに 1 を加えてCost Change を掛けます。

それでは閉めさせていただきます。

次に、シナリオ利益の計算式がどのように機能するかを見てみましょう。

計算式を確認する

式を再確認するために、シナリオ利益と月と年を含む表を作成してみましょう。

スライサーで何も選択しない場合、テーブルには単純に 2016 年の総利益が表示されます。この年のみがフィルターされているため、テーブルには 2016 年の数値のみが表示されます。

次に、考えられるシナリオを見てみましょう。

たとえば、原材料のコストが 10% 増加すると、これがシナリオ利益に反映されます。

しかし、このコストの増加が価格に影響を与えることはわかっています。したがって、コストの増加の結果として、価格を 15% 引き上げるとします。

繰り返しますが、この価格の変化はシナリオ利益に反映されています。

しかし、価格が上昇したため、需要が減少する可能性があります。たとえば、需要は 5% 減少します。言うまでもなく、シナリオ利益も減少します。

これまで見てきたように、コストパーセント、価格パーセント、需要パーセントの変化はすべて分析に組み込まれるため、シナリオの利益に影響を与えます。

結論

で多層シナリオ分析を作成する方法について簡単に説明しました。

時間を見つけてこのテクニックを本格的に学んでいただければ幸いです。あらゆるデータ シナリオにわたって、これを応用できるアプリケーションが膨大にあります。

シナリオ パラメーターを取得するメジャーを、コア データ モデル全体で計算を実行するメジャーに統合する方法を理解できれば、将来に対する予測的な洞察を発見する機会は無限に広がるでしょう。

これで幸運を祈ります。

乾杯、