Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
ここでは、メジャー ブランチングと呼ばれる LuckyTemplates の開発戦略またはコンセプトを共有したいと思います。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。
これは、LuckyTemplates の特に DAX 数式に関する私のお気に入りのトピックの 1 つです。私は個人的にこのテクニックを使用しており、多くのチュートリアルで頻繁に適用しているのがわかります。これが、私が高品質で直感的な LuckyTemplates モデルを構築する方法です。
メジャー分岐は、LuckyTemplates をさらに進化させるための非常に重要な要素です。
このチュートリアルは、LuckyTemplates で高度な分析情報を発見することを目的とした、LuckyTemplates で行ったトレーニング ワークショップからのものです。これらの高度な分析情報を非常に迅速に発見できるのは、LuckyTemplates 戦略と分岐の測定を通じてです。
レポートに目を通し、私が作成した計算の一部をどのように導き出したのかを説明します。
目次
メジャーブランチングとは何ですか?
このレポートには、QoQ (前四半期比) の売上実績が含まれています。しかし、そこから、前四半期の売上実績に基づいた移動平均または傾向分析を導き出しました。
四半期ごとの売上だけではなく、前四半期との売上の移動平均も調べました。これにより、傾向をより簡単に確認できるようになりました。
そしてそこから前四半期比売上高差を導き出しました。また、マージンと顧客についても、販売実績と限界パフォーマンス全体にわたって同じことを行いました。これがメジャー分岐です。
ここでは本当に単純なことは何もありません。実際、メジャー分岐を利用すると、さらに深いレベルの分析に到達できます 。この例では、この戦略を組み込むためにモデルを設定する方法の概要のみを示します。
モデルへのメジャー分岐の組み込み
モデル内でこれらのブランチを複製する方法は、メジャー グループまたはメジャー テーブルを作成することです。ここの右側を見ると、主要な測定値があり、これはすべての中核となる計算です。木の「幹」のようなものだと考えてください。
そうすれば、中核となる対策から分岐があることがわかります。このテーブルには、時間比較ブランチまたはメジャー、移動平均ブランチ、および累積合計ブランチがあります。
これらのブランチ内にはさまざまなメジャーを設定できます。さらに深く進んで、複数のブランチ層を取得することもできます。
これが私がモデルを設定する方法であり、構造化の観点から非常に有益であると感じています。特定のメジャーを簡単に参照し、レポートにドラッグして、ビジュアライゼーションを作成できます。これにより、より高度なビジュアライゼーションを作成し、モデルに何がオーバーレイされているかをより深く理解し、最終的には非常に優れた洞察を得ることができます。
コア計算とメジャー分岐
シンプルな DAX は高度なもの、分岐、またはメジャー分岐のレイヤーの始まりとなるため、私は常にコア計算から始めます。この場合、非常に一般的なTotal Salesが得られます。
しかし、この中心的な尺度から、非常に多くの異なることを導き出すことができます。たとえば、時間の比較に手を広げることができます。これらすべての式を見ると、総売上高があることがわかります。
Moving Average ブランチを見ると、Total Sales も表示されます。
中心となる計算である総売上高は、これらすべてのさまざまなメジャーに分岐します。
ただし、これは分岐の最初の層にすぎず、ここからさらに分岐することもできます。別のレイヤーにジャンプして、コア メジャーである Total Sales と支店の最初のレイヤーであるSales LQ (前四半期) を参照します。
つまり、コア テーブルへの参照がまったくないことがわかります。あくまで参考策です。このようにモデルを構造化すると、比較的直感的に理解できるようになります。
LuckyTemplates での測定分岐の仕組み
LuckyTemplates は非常にスマートです。これらすべての対策部門の根底にあるものを理解します。分岐されたメジャーにはデータの列は反映されていませんが、LuckyTemplates はその下にあるものを記憶しています。
つまり、たとえばこの特定のメジャーでは、Total Sales を記憶し、Sales テーブルの特定の列を参照し、Sales LQ も参照します。
実行している分析に応じて、レイヤーを重ねていくだけです。優れた洞察を得るために複雑な数式を書く必要はありません。
LuckyTemplates の測定分岐を使用して、収益の増加に伴って利益率が拡大するかどうかを確認する
LuckyTemplates での予測: DAX を使用してパフォーマンスと予測を累積的に比較する
LuckyTemplates 用の高度な DAX: 独自の分析情報にわたるランキング ロジックの実装
結論
この LuckyTemplates 戦略またはテクニックにより、特に数式が大幅に簡素化されます。このチュートリアルでわかるように、どの式も複雑または過度に難しいものではありません。単純な数式パターンを重ね合わせ、その中に正しいコア計算やメジャーの分岐を入れることがすべてです。
まずは簡単なコアメジャーを設定するだけです。その後、反復によりより高度な計算に分岐できます。
その結果、あなたは重要な認識に達するでしょう。実際には、作成したこの 1 つのコア計算から複数の分岐を持つことができます。理解するのが難しい複雑な数式を記述する必要はありません。
ではごきげんよう!
Python における Self とは: 実際の例
R の .rds ファイルからオブジェクトを保存および読み込む方法を学習します。このブログでは、R から LuckyTemplates にオブジェクトをインポートする方法についても説明します。
この DAX コーディング言語チュートリアルでは、GENERATE 関数の使用方法とメジャー タイトルを動的に変更する方法を学びます。
このチュートリアルでは、マルチスレッド動的ビジュアル手法を使用して、レポート内の動的データ視覚化から洞察を作成する方法について説明します。
この記事では、フィルター コンテキストについて説明します。フィルター コンテキストは、LuckyTemplates ユーザーが最初に学習する必要がある主要なトピックの 1 つです。
LuckyTemplates Apps オンライン サービスが、さまざまなソースから生成されたさまざまなレポートや分析情報の管理にどのように役立つかを示したいと思います。
LuckyTemplates でのメジャー分岐や DAX 数式の結合などの手法を使用して、利益率の変化を計算する方法を学びます。
このチュートリアルでは、データ キャッシュの具体化のアイデアと、それが結果を提供する際の DAX のパフォーマンスにどのように影響するかについて説明します。
これまで Excel を使用している場合は、ビジネス レポートのニーズに合わせて LuckyTemplates の使用を開始するのに最適な時期です。
LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて