Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
高品質の洞察を提供する魅力的な LuckyTemplates ダッシュボードとレポートを作成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。
優れた LuckyTemplates ダッシュボードを作成するために使用できる個別のテクニックはたくさんありますが、ここでは全体的なテクニックに焦点を当てたいと思います。これは、LuckyTemplates Learning Summit で私が使用したテクニックです。
ここでは、本当に洞察力に富んだ結果を導き出すために、さまざまなアイデアを組み合わせる必要があります。これらの洞察を通じて、組織内で質の高い行動を追求し、質の高い意思決定を行うことができます。
目次
Customer Insights のダッシュボードの作成
この例では、顧客に関する洞察に焦点を当てたいと思います。
明らかに、顧客はあなたのビジネスの鍵です。彼らに何が起こっているかを常に把握しておく必要があります。彼らは何を購入しているのでしょうか?彼らはいつこれらを購入しますか? このような顧客はどこで見つかりますか?
これらはすべて、ここにあるサンプル ダッシュボードにあります。
したがって、このダッシュボードを少しずつ分解していきます。ここでは、顧客についての素晴らしい洞察も得られる独自のダッシュボードを作成する方法を説明します。
データを実際に掘り下げることができる高品質のダッシュボードを作成するための鍵は、適切なモデルを作成することです。
上のダッシュボードの場合、これがダッシュボードを固定するモデルです。
これは、モデルがどれほど単純である必要があるかです。もちろん、実際にはバックグラウンドでさらに多くのことが起こっています。このメイン モデルの下には他のレイヤーがあります。
ただし、メイン モデルに関する限り、できるだけシンプルにしておく必要があります。優れたダッシュボードを作成するために、あらゆる場所で人間関係が交差する必要はありません。
このダッシュボードに実装したもう 1 つの機能は、顧客ランキングです。これは、データをさらにフィルタリングしながら、異なる顧客グループを動的に選択するための最良の方法です。
このランキングは実際には私の既存のデータにないので、作成する必要がありました。
このようなデータを作成するには、計算列を使用してモデルを構築する必要があります。
これは、優れたダッシュボードを作成するためのもう 1 つの重要な要素です。生データにこだわるだけでは十分ではありません。データをさらに深く掘り下げて、以前には存在しなかったさまざまなディメンションを作成する必要があります。
この場合、を使用して、 Salesに基づいて顧客をランク付けしました。
これにより、顧客売上ランクを示すこの列が得られました。
次に、 を使用して、ランキングに基づいてそれらの顧客をセグメント化しました。
ランクが特定のセグメントに入るパラメーターをどのように設定するかがわかります。これにより、顧客グループ用にこの列を作成できるようになりました。
これは、モデルの顧客部分内にある新しいディメンションです。
これらのランキングが得られたので、データをさらに深く掘り下げる方法を見てみましょう。
LuckyTemplates ダッシュボード内のフィルター処理
11 位から 40 位までの顧客を選択するとします。
ランキングのすぐ下にある [顧客選択] フィルターを使用して、どの特定の顧客に絞り込みたいかをさらに絞り込むことができることがわかります。
これらの顧客の一部をクリックすると、特定の顧客が特定の期間内にどのように購入しているかを確認できるようになりました。たとえば、以下では、2017 年の第 3 四半期と第 4 四半期のデータを見ることにしました。これは、顧客が時間の経過とともにどのように変化しているかを確認するのに最適な方法です。
また、これらの変更がTotal SalesとTotal Profitに基づいて評価されていることもわかります。
これらすべてが私のモデルを通じて可能であることを忘れないでください。したがって、これらの選択を適切に行ってモデルを深く掘り下げると、実際にモデルのさまざまな部分を流れる関係がわかります。
したがって、そこに関係がある限り、ビジュアライゼーション内のデータをフィルタリングできます。
ここでは、私が顧客の行動を観察する別の方法を紹介します。
顧客の商品購入状況がわかるので、どのような商品が売れているのかがよく分かります。
今回は、顧客を 1 から 10 までランク付けして見てみましょう。そのフィルターを適用すると、そのグループ内に 10 人の顧客がいることがすぐにわかります。
そこから、顧客の地域内訳のいずれかの地域をクリックして、さらに詳しい分析情報を得ることができます。
この場合、タンパには顧客が 1 人だけであることがわかります。
前に説明したフィルタに基づいて、さらにフィルタリングを続けることができます。そのため、たとえば、その 1 人の顧客がどの四半期で購入を開始したかを遡って確認できます。
作成できるその他の LuckyTemplates ダッシュボード
これは、 LuckyTemplates で作成できるさまざまなダッシュボードのうちの 1 つの例にすぎません。
このような強力なパフォーマンスに関する洞察を作成することもできます。
会計士やその他の財務専門家向けに、財務ダッシュボードを作成することもできます。
ここに別のダッシュボードがありますが、今回は予算編成に焦点を当てています。
以下のようなLuckyTemplates ダッシュボードを通じて、人員削減に関する分析情報を取得することもできます。
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結論
適切な要素を組み合わせれば、LuckyTemplates ダッシュボードからどれだけ多くの洞察を得ることができるかがわかりました。繰り返しますが、必要なのは単純なモデルだけです。そこから、ディメンションの追加を開始して、生データをさらに深く掘り下げることができます。
また、生データのみに依存することはできないことにも注意してください。より深い洞察を得たい場合は、ロジックとテクニックを何層にも適用する必要があります。
これらの重要な要素をカバーしたら、組織内でより説得力のあるレポートを取得できるようになります。
ではごきげんよう、
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