Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
DAX 対策と視覚化のアイデアを組み合わせた、素晴らしいテクニックを紹介したいと思います。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。
このチュートリアルでは、時間の経過に伴うクライアントのパフォーマンスの軌跡を強調表示する方法を説明します。クライアントや顧客が時間の経過とともにどのようにあるグループから別のグループに移動したかを簡単に確認できる方法で視覚化します。
これをランキング計算を作成して実行します。ここにはクライアントの数とリストがありますが、これらのクライアントが上位のクライアントなのか下位のクライアントなのかが分からない場合、それを視覚的に確認するのは簡単ではありません。
目次
顧客をランク付けするための DAX 測定
そこで、顧客を毎年ランク付けする新しい尺度を作成することにしました。これは単純なランキング式なので、単に「顧客ランキング」と呼ぶことにします。RANKXを使用し、次にALL Customers、次に Total Revenue に移動し、最後に降順 ( DESC ) を配置します。
以下のビジュアライゼーションでは、一部の顧客は常に上位にランクされていることがわかりますが、Roger Griffin はある年は上位にランクされましたが、別の年には順位が低くなり、別の年には少し上位にランクされました。
この種の分析では、実際に何人の顧客がいるのかを知ることができれば便利ですよね。そこで、 Total Customersの別のメジャーを作成します。Customer テーブルにはCOUNTROWSという関数を使用します。
これをカード視覚化してみると、3,000 人を超える顧客がいることがわかります。
条件付き書式を使用した視覚化のアイデア
1,000 人が 1 つのグループ、または 1,000 ~ 2,000 人がグループ、2,000 人以上が別のグループであると言えます。でもそれを視覚化して見せたいと思っています。ここではランキング形式を使いたくない。
したがって、 「条件付き書式」に進み、次に「背景色」に進みます。
ルールに従ってフォーマットしていきます。顧客ランキングの基準 (Based on フィールド用)を選択し、ルールを入力します。値が 0 より大きく 1,000 未満の場合、背景を明るい紫色にします。1,000 を超え、2,000 以下の場合は、濃い紫の色合いを使用します。数値が 2,000 より大きく、たとえば 20,000 以下の場合、最も暗い紫色になります。
これらのルールは、顧客ランキングの計算式によって決定されます。次に、「OK」をクリックします。そして今回、ラベルを少し追加することで、これらの顧客がどのようにジャンプしたり、パフォーマンスを発揮したのかを時間の経過とともに確認できるようになりました。
明るい色合いが当社の上位顧客であったことを忘れないでください。このビジュアライゼーションにはそのランキングはどこにもありませんが、トップランクの顧客が確認できます。その後、翌年には順位が下がったようです。
LuckyTemplates ビジュアル – 顧客の購入日を紹介する
LuckyTemplates のカスタム条件付き書式設定テクニック Power
BI で DAX を使用した顧客傾向の分析
結論
これらは、顧客がどのように時間移動しているかを示したり、強調したりするための優れた視覚化のアイデアです。
ここでさまざまなテクニックを使用して、独自の方法でそれらを紹介できます。ここでは年を使用しています。任意の数値または期間を使用できます。レポートに合わせて色やルールを自由に調整できます。
追加情報としてこのツールチップを追加することもできます。このようなものを作成したい場合は、ツールチップへの動的なマップ ビジュアライゼーションの配置に関する私のビデオ チュートリアルをご覧ください。
このチュートリアルが、レポート分析を興味深く、より説得力のある方法で紹介するためのユニークな視覚化のアイデアを提供することを願っています。
ではごきげんよう!
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