Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
LuckyTemplates で動的な利益率を計算する方法について説明したいと思います。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。
LuckyTemplates をしばらく使用している場合、これは非常に簡単だと私は考えています。しかし、始めたばかりの場合、これを組み合わせるのは難しいかもしれません。
この種の情報は、ほとんどの組織が必要とするものです。動的な製品マージンを取得する方法を学べば、そのデータをドリルダウンして、さらに優れた洞察を得ることができます。
目次
合計利益の取得
組織の売上や収益を計算しようとしている場合、モデルは通常次のようになります。これは、前のチュートリアルで説明したウォーターフォール手法を使用します。
さて、Sales テーブル内には、通常、数量、単価、単価などの基本的な収益情報が含まれています。
利益率を直接算出するために必要なデータがないため、ここでいくつかの測定分岐を実行します。つまり、簡単な対策から始めて、そこから積み上げていくということです。
テーブルにはすでに収益が含まれており、これはTotal Salesのを取得することで計算されます。
利益率を求めるには、総利益を総収益で割ります。Total Revenue はすでにわかっているので、 Total Profitを計算します。
もちろん、テーブルには総利益もありません。総単位コストもありますが、総コストが必要です。これは、注文数量と総単位コストを乗算することで得られます。
そのために、レポートに戻って新しいメジャーを作成します。
クイックメジャーを作成したい人もいるかもしれませんが、私はお勧めしません。常に簡単な対策を講じることが最善です。
これを総コストと呼び、 を使用して計算します。したがって、 Sales テーブルを使用し、次にOrder Quantity を使用します。
これをテーブルに追加すると、Total RevenueとTotal Costsが得られます。どちらも動的です。
これら 2 つが揃ったので、Total RevenueとTotal Costsの差を計算して、Total Profitの計算を開始できます。
利益率の確保
総利益が計算されたら、次のステップは利益率を取得することです。Total ProfitとTotal Revenueにはを使用します。代替結果の場合はゼロも追加します。
このメジャーをテーブルにドラッグして、すでに持っているデータに対応する利益率を表示してみましょう。
明らかに、それをパーセント形式にする必要があります。これは、測定ツール内の書式設定で修正できるものです。この場合、小数点以下 1 桁だけを計算しましょう。
これで、利益率が適切な形式になっていることがわかります。
動的な利益率から得られるさらなる洞察
利益率の獲得は始まりにすぎません。これを取得すると、さらに深く掘り下げて、より良い洞察を得ることができます。
たとえば、条件付き書式設定を使用して、利益率が最高か最低かに基づいて利益率の背景色を変更できます。
データは次のようになります。
書式設定が完了したら、データを最高位から最低位、またはその逆に並べ替えることができます。
ここで、さらに多くの洞察を得るためにいくつかの視覚化を実行してみましょう。これらの中間計算は必要ないので、省略できます。
これで、利益率のみが設定されます。
そこから、棒グラフを作成してデータを適切に視覚化できます。
ここが問題です。データが多すぎるため、グラフ上のすべての名前が同じ番号になっているように見えます。
これには簡単な解決策があります。過去のチュートリアルでもグループ化テクニックについて説明しました。
この場合、これらのグループ化テクニックを適用できます。たとえば、顧客を個別に扱う代わりに、顧客をグループに分類できます。たとえば、利益率が 50% ~ 60% の顧客をグループ化できます。これにより、視覚化が大幅に向上します。
個々の顧客を確認するだけでなく、州ごとの利益率を確認することもできます。
これは、結果が動的である場合に得られる大きな利点です。モデルに含まれるフィルターはすべて変更できます。ここでは上位 5 つの州のみを表示するか、下位 5 つの州のみを表示するかを選択することもできます。
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結論
これらは、潜在的に使用できるいくつかの優れたDAX テクニックです。利益率に関するこれらの洞察は、さまざまなシナリオや組織に適用できます。
さらに良いことに、利益率を扱っていない場合でも、これらの手法を独自の LuckyTemplates レポートで再現できます。単純な DAX 式とメジャー分岐を理解することが重要です。
ここで紹介した手法は、状況が同じであれば、どのような計算でも再利用できます。必要に応じて、このテクニックを他のテクニックと組み合わせることもできます。
ではごきげんよう、
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