Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
この特定の例では、 LuckyTemplatesを使用して利益に関する分析情報を迅速に発見する方法を説明します。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。
どのビジネスにとっても利益は重要ですよね? 利益がどのように得られるのか、どこから得られるのか、そしてなぜそのような結果が得られるのかを理解したいと考えています。
LuckyTemplates では、直感的なテクニックを使用して、多くの情報を抽出できます。
結局のところ、データ モデルを効果的に利用する必要があるということです。
まず第一に、データ モデルを効果的に構築する必要がありますが、その後、正しい関係を作成し、その上に正しいDAX メジャーをオーバーレイする必要もあります。
これらすべてを行う方法を説明します。これらのテクニックを実装できれば、非常に優れた洞察を発見し、情報を非常に迅速に動的に掘り下げることができるようになります。
Excel を使用している場合、財務レポート用のこのような分析情報を思いつくまでに、数式を作成し、多くの列を使用して、長い時間がかかる可能性があります。
一方、LuckyTemplates では、データ モデルと DAX 数式を使用して、これを行うのにわずか 5 分しかかかりません。
目次
LuckyTemplates データ モデルとテーブル
概要レイヤーから開始することもできますが、さらに詳細なレベルで調査することもできます。
LuckyTemplates のさまざまな領域と機能をすべて理解していれば、すべてのセットアップにそれほど時間はかかりません。
この例では、さまざまな次元の単純なデータ モデルがあります。私たちには、顧客、販売員、製品、場所、日付があります。何も複雑なことはありません。
売上に関するすべての情報は Sales テーブルにあるので、すぐにそこにジャンプします。
ここでは、毎日、関連付けられた場所、販売担当者、購入日、購入した顧客、および販売数量とともに製品を販売したことがわかります。
LuckyTemplates の驚くべき点は、ファクト テーブルに必要な情報が非常に少ないだけで、このような優れた分析情報を得ることができるということです。
ここには価格と収益の情報はありませんが、それらはすべて DAX 数式内で動的に作成されます。
現在、その情報は存在しています。ファクトテーブルに存在しないだけです。このテーブルの長さはわずか 7 列ですが、実際には他のすべての情報がルックアップ テーブルに格納されています。
Products テーブルには、販売価格、現在の価格、元の販売価格、およびコストがあります。
そういう意味では、そのまま利益情報を取りに行くだけで済みます。
数式の作成
最初にメジャーテーブルを作成します。これを行うには、 「データの入力」に進みます。
ここにプレースホルダーを置き、これをKey Majorと呼びます。「load」または「enter」をクリックすると、右側に表示されるテーブルが作成されます。
これもモデル内に配置されますが、何の関係もないため、そのままにしておきます。
ここで、最初のメジャーを作成します。「主要メジャー」テーブルをクリックして、「新規メジャー」に移動すると、数式を作成できます。
このメジャーを総売上高と呼び、ここではSUMX を使用します。Sales テーブルに移動し、Sales テーブルのすべての行について、RelationshipによってQuantityを掛けます。
関連は、関連するCurrent Priceによってルックアップ テーブル (Products テーブル) に戻ることができます。これで、総売上高が得られました。
次に、 Total Costを作成します。新しいメジャーにコピーして貼り付け、式の一部を変更するだけです。
Sales をCostsに置き換え、Current Price の代わりにCostに変更します。
Total Sales と Total Cost を取得したら、 Total Profitを取得できます。
もう一度、[新しいメジャー] をクリックして、単純に総売上から総コストを差し引いた総利益を求めます。これをいかに早く作成できるかがわかります。
わずか数分で総利益が得られます。データ モデルを使用することで、利益がどこから来ているのかを理解するためのすべての洞察をどれだけ早く得ることができるかをご覧ください。
さらなる利益に関する洞察
では、お客様を見てみましょう。どの顧客が私たちの利益のほとんどを生み出しているのかと疑問に思うかもしれません。
ここで顧客のパフォーマンスを確認できます。ランク付けしたり並べ替えたりすることができます。
そして、これを Locations に変更したいとします。これをコピーして貼り付け、販売先の場所の名前を入力するだけです。
また、どの製品が当社の利益のほとんどを生み出しているかを確認することもできます。営業マンもいたので持ち込みも可能でした。
これで、すべてのルックアップ テーブルから主要なディメンションが得られました。次に、これらのテーブルをすべて視覚化に変更します。
5 分以内に、顧客、場所、製品、販売員ごとの利益を確認できます。
私たちができるもう 1 つの素晴らしいことは、結果を月と年で確認することです。そこで、それをドラッグしてスライサー、つまりドロップダウンに変えます。
時間の経過とともに利益を確認できるだけでなく、特定の時間枠を通じて利益を確認することもできます。たとえば、2017 年 5 月を調べて、それを合計と比較したいと考えます。
2017 年 5 月に、当社は 317,000 ドルの利益を上げました。これらの上位 10 社の顧客が当社の利益の約 20% に相当することがすぐにわかります。
データ モデルの力を利用すると、これをさらに迅速に進めることができます。たとえば、州にジャンプして州ごとの利益を確認したいとします。
次に、視覚化 (おそらくそのような円グラフ) を作成し、これを利益別に並べ替えることができます。
これにより、たとえば 2017 年 5 月のニューヨークなど、利益がどこから来ているかを確認できるようになります。また、バージニアなど、選択ごとに動的に変化します。
結論
ここで強調したい主な点は、LuckyTemplates のデータ モデルといくつかの DAX 式を利用することで、これらの分析情報をいかに迅速に得ることができるかということです。
ここでできることはたくさんあります。これは単なる予備的な例です。
5 分以内にこれらすべての情報を確認できます。
Excel 時代に戻りますが、実際にこの点に到達するまでに、非常に多くの数式とデータを作成する必要がありました。それはまさに悪夢でした!
このような分析情報を LuckyTemplates 内で自分で再現できれば、本当に魅力的なレポートの開発に向けて順調に進んでいます。
さまざまな LuckyTemplates レポートをエンドツーエンドで開発する方法を学びたい場合は、コースを確認してください。
この 1 つのコースには、8 つの異なるデータ シナリオをエンドツーエンドでカバーする 7 時間以上のビデオがあります。これは、LuckyTemplates スキルを次のレベルに引き上げたいと考えている人のためのユニークなコースです。
このチュートリアルで実行したすべてのテクニックを実装していただけると幸いです。
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