Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、売上と予算を比較できる究極の予算配分方法論の拡張バージョンを紹介します。 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。
予算配分式を使用すると、粒度が一致しないデータを解決できます。たとえば、予算は月次の粒度であり、売上データは日次レベルである可能性があります。
これが究極の予算配分式です。
数式は複雑に見えるかもしれませんが、手順を理解すると使いやすくなります。
ここで、この式を他の計算に分岐して拡張する方法を示したいと思います。
目次
予算の違いを示す
テーブルとチャートの両方に同じデータが含まれています。
グラフでは、予算に対する総売上高を重ねて表示しています。
予算の粒度は異なります。この例では、売上情報は日次の粒度であるのに対し、月次の粒度になっています。
予算を正しく割り当てたら、分岐を開始できます。
たとえば、予算の差を計算したいとします。売上と予算を知りたいです。
新しいメジャーを作成し、次のように入力します。
必要なのは、総売上高と予算割り当ての差を取得することだけです。
私は今、この計算に手を広げました。
この新しいメジャーを表にドラッグすると、予算の違いを確認できます。
この新しい情報を視覚化して現在のチャートの下に配置することもできます。
これにより、簡単に比較することができます。
累積差の取得
もう 1 つ実行できることは、Cumulative Totalを取得することです。
この計算は、傾向を強調する場合に特に役立ちます。この場合、累積的な観点から予算を下回っているかどうかを示したいと思います。
毎日の傾向を知るのではなく、これが時間の経過とともにどのように変化するかを確認したいと考えています。これを行うにはいくつかの方法があります。ただし、売上と予算を累積合計パターンに組み込むことで、この方法を示します。
ただし、累積合計パターンにはいくつかのニュアンスがあります。2 つの累積合計を個別に作成する必要があります。
次の式を使用して累積合計を計算しました。
表では、累積予算が 8,874 から始まり、その後増加していることがわかります。これは累積合計の傾向でもあります。
式に合計売上高を使用する累積合計パターンは、より単純なバージョンです。
ただし、累積予算の式では、粒度の違いにより、内に仮想テーブルを作成する必要がありました。
それを繰り返して、累積予算を作成する必要がありました。
ここで、 「累積合計差異」を知りたい場合は、 「累積合計」と「累積予算」の差を計算するだけです。
チャートを読む
その後、売上と予算のメジャーをレポートに組み込むことができます。これにより、データが累積的に表示されます。
さて、前のグラフを見ると、全体的なパフォーマンスを示すのが明確ではありません。
予算のラインを超えると、いくつかのスパイクがあります。その下にもさらにスパイクがあります。
これらの急増は、1 週間を通して起こったことが原因である可能性があります。この期間を通じて高い売上が得られない可能性があります。また、予算が毎日均等に割り当てられていることが原因である可能性もあります。
ただし、この特定のケースでは、累積差が結果を表すことになります。
売上対予算の式を使用して計算された累積差は、売上が少し遅れていることを示しています。
ただし、これは重要ではありません。
チャートを見ると、11 ~ 12 日間で 100,000 遅れていることがわかります。でも、平均して毎日8,000~9,000個売れています。
今後、この動的な計算は、データセット全体に加えられた変更に対しても自動的に調整されます。
スライサーを使用して、モデル内の任意のディメンションでフィルター処理できます。
結論
この手法は、予算配分式の最初の計算から分岐するためのシンプルで効果的な方法です。
これを簡単に説明できれば幸いです。実装は迅速かつ簡単です。そして通常、LuckyTemplates で非常に価値のある洞察を生み出すことができるのは単純なことです。
ではごきげんよう、
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