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 は、シナリオ分析と what-if 分析の例を実行するための優れたツールです。実際、この種の複雑な分析を実装するのにこれほど効果的で直感的な分析ツールを見たことも、出会ったこともありません。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。
重要なのは、データセット内の基礎となる要素について、これまでに行ったことよりも分析的に考える必要があるということです。主要な変数を分離し、それらに基づいて「what-if」分析またはシナリオ分析を実際にどのように実行するかを決定する必要があります。
このブログ投稿では、LuckyTemplates 内でさまざまな要素 (特に DAX 数式) をまとめて、最終的に独自のモデルでこの種の分析を開始する方法を説明します。
目次
LuckyTemplates でのシナリオ分析の実行
LuckyTemplates の上部のリボンから開始できるようになった「what-if」パラメーターを使用すると、「what-if」分析の作成が非常に簡単になりました。これらを有効にしたら、(自動的に作成される) メジャーを使用し、それらを有効にしてデータ内の必要な変数にショックを与えるだけです。
これらは、価格や需要量、商品コストなどです (これらの変数についてはチュートリアルでさらに詳しく説明します)。
LuckyTemplates 内でのシナリオ分析の重要な学習点の 1 つは、反復関数をよく理解する必要があるということです。ビデオの例では、SUMX などの反復関数内で、特定の変数を分離し、それらに正しい「what-if」パラメーターをオーバーレイする方法を紹介します。これが実際に効果的に実行できる唯一の方法なので、この概念を確実に習得するように努める必要があります。
現実のシナリオ
1 つの製品または製品グループの価格を値下げし、その割引を通じてどのような利益が得られるか、または過去の利益または予測の利益がどのようになるかを確認したいというメールが届きました。それによって他の製品の需要が増加した場合、利益または売上はどれくらいになるでしょうか。
これは現実のシナリオですよね?たとえば、より多くの人があなたの店に来るように、商品の価格を下げたいと思うかもしれません。最終的に、彼らはあなたの製品のより幅広いポートフォリオを購入するかもしれません。一般に、選択されていない製品や割引されていない製品すべてについて、製品の需要が高まる可能性があります。
これは、 LuckyTemplates内で分析できる実際のシナリオの例です。個々の計算を段階的に実行するのではなく、すでに設定済みなので、その方法を実行するだけです。
まずは機能を見てみましょう。選択した商品の価格を変更できるように設定しました。たとえば、2%、5%、10%、20% から選択できます。
20% を選択すると、すべての商品の価格を 20% 下げることになるため、売上の変化は基本的に 20% 減少することがわかります。
製品の隔離
私がやりたいのは、どの製品の価格を変更するかを分離することです。製品を選択し、価格を 20% 引き下げるとします。逆に、選ばれなかった商品については一定の割合で需要が増加します。製品 1 を選択し、その価格を 20% 引き下げるとします。この価格変更により、他のすべての製品の需要が 8% 増加することになります。
では、これは全体的な販売実績にどのような影響を与えるのでしょうか? ここでは、時間の経過に伴う総売上高の増加率を確認できます。
厳選シナリオ販売
実際にこれを作成するために使用した式の一部を見てみましょう。明らかに、これは履歴的なものであるため、単価と注文数量を乗算した SUMX を使用して総売上高を計算しました。
次のステップは、選択した製品のみの総売上高を計算することです。これを取得するために、新しいメジャーを作成し、それをSelected Scenario Salesという名前にしました。変数を使用して総売上高を合計し、価格調整を追加しました。
そして、式の一番下の部分では、選択された製品についてのみ計算しました。
そこで、Product 1 をクリックしてカーソルを置くと、ツールチップに 979 万と表示され、これは [Selected Sales] にも反映されています。
さまざまな製品をクリックすると、データが動的であるため、選択内容に応じて変化していることがわかります。
[選択されたシナリオの販売] が行っていることは、調整された価格変更のみを対象として合計販売を計算することです。ただし、選択されていないものにそれを追加する必要がありますよね。選択されなかった部分は 8% 高く調整されます。
非選択シナリオ販売
選択されていないシナリオの売上のメジャーを作成するには、「すべての売上 – 選択された売上」を使用します。
DemandScenarios の場合、選択されていない販売を使用し、それに需要調整を追加します。選択されていない売上を取得し、選択されていない場合は需要パラメーターによって調整されると言っています。
最後に、それらを CALCULATE ステートメント内にも入れます。
これで、 「選択されたシナリオ」と「選択されていないシナリオ」という 2 つの数値が得られました。シナリオ I の売上にジャンプすると、選択したシナリオの売上と選択されていないシナリオの売上の 2 つを加算します。
シナリオパフォーマンス
したがって、製品 1 はこれによって調整され、他のすべての製品は需要によって調整されます。この情報を使用して、何も起こらなかった場合のシナリオの売上をすべての売上で割ったパフォーマンスを計算できます。
これらが、この特定のシナリオに関わる中心的な計算になります。これは現実に起こり得るシナリオの完璧な例です。たとえば、トップ 3 の製品を削除して、それがどのような影響を与えるかを確認することを考えているかもしれません。たとえば、トップ 3 の製品を 10% 減らしたとします。膨大な数の人々が来店し、他のすべての製品の需要が 15% 増加することが予想されます。
この計算を使用すると、割引によって利益が得られるかどうか、または割引を行う価値があるかどうかをすぐに判断できます。また、感度分析を実行して、この現在のモデルを使用して実際の損益分岐点がどこにあるのかを確認することもできます。
この手法は、LuckyTemplates の背後にある真の分析能力を示しており、独自の分析に組み込むことができる多くのシナリオの 1 つの派生にすぎません。
結論
これがどのように機能するかを理解できれば、モデル内および独自のデータセットに対して複雑な作業を非常に迅速に実行できるようになります。これが最終的に達成してほしい重要なことです。
これを 1 〜 2 回実行すると、すぐに、非常に高品質の分析情報を生成する非常に効果的な LuckyTemplates モデルの作成を開始できるようになります。
LuckyTemplates でのシナリオ分析の概念と応用をさらに詳しく知りたい場合は、コースをご覧ください。この強力なタイプの分析を作成するには、さらに高度なテクニックを学ぶ必要があります。
これの実装を頑張ってください。
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