Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このブログでは、同じビジュアライゼーション内で異なる時間枠のデータを比較する方法を説明します。時間関連の DAX でこの優れた手法を使用すると、LuckyTemplates に関する驚くべき洞察を得ることができます。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。
私はこのアプローチをから発見しました。実際、メンバーの 1 人が、特定の株式レポートをどのように扱い、データを比較するかという質問に対する解決策として、このテクニックを提案しました。フォーラムで提供されているサンプル データを見てみましょう。
目次
同じ日付の 2 つの異なる時間枠
問題の株式レポートは、株式履歴テーブルに基づいて、過去 6 か月間の月末の株式ポジションを表示するように設計されていました。
このレポートでは、日付スライサーを使用して特定の期間内のデータを確認できます。基本的に、スライサーでは日付より前のすべてが表示されます。
ユーザーは、現在の日付の結果を確認し、それを別の期間と比較することで、得られるLuckyTemplates の分析情報の量を最大化したいと考えています。しかし、彼はまた、その 2 番目の期間の延長も望んでいます。
ここが問題です。レポート ページ内には自然なコンテキストが存在するため、それを行うことが困難になります。LuckyTemplates ページレベルのフィルターを使用する以外に、別のソリューションが必要です。
折れ線グラフを使用して問題を見てみましょう。
通常のフィルターを使用すると、2 つの異なる時間枠は以下の視覚化のようになります。青と黄色の線はそれぞれ同じ日付を表しますが、異なる時間枠からのものです。
ユーザーは、特定の時点までのデータ ポイントの 1 セットのみを表示し、長期間にわたるデータ ポイントの 2 セットも表示したいと考えています。つまり、青い線は黄色の線よりもかなり短くする必要があります。青い線は基本的に、ある時点でデータの表示を停止します。
ある意味、これは予測の観点から見ることができます。これは、2 番目の時間枠のデータを将来に投影しながら、現在の時間枠の特定の時点までのデータのみを表示するようなものです。
2 つの日付テーブルの使用
フォーラムで提案された戦略には、2 つの日付テーブルの使用が含まれます。ビジュアライゼーションでは、最初の日付テーブルは青い線を表し、2 番目の日付テーブルは黄色の線を表します。
Stock Historyテーブルは、このモデルのファクト テーブルです。1st Dates テーブルには、 Stock History とのアクティブな関係があります。
ただし、Dates2 テーブルにはファクト テーブルとのアクティブな関係もあります。これは、自然なコンテキストがこれら 2 つの場所から得られることを意味します。これがこの解決策の鍵です。
時間枠はスライサーによって異なることを覚えておく必要があります。これは、スライサーが線で示されるデータを決定することを意味します。
1 行目の後ろで何が起こっているかを見ると、株価履歴に適用された単純な関数がわかります。
2行目はタイムインテリジェンス関数を適用しています。
これは、株価履歴テーブルで関数を使用する基本的なタイム インテリジェンス パターンです。次に、を使用してDates2 テーブルを参照します。
1 番目の Dates テーブルは使用せず、2 番目のテーブルのみを使用していますが、両方ともビジュアライゼーションに表示されます。これは、繰り返しになりますが、両方ともファクト テーブルとのアクティブな関係があるためです。フィルターが適用されるたびに、両方の日付テーブルもフィルターされます。
これで、モデル内を簡素化することもできます。たとえば、日付列だけを取得し、他の列を削除することを選択できます。
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結論
これは、2 つの異なる時間枠のデータを比較するユニークな方法でした。これにより、できるだけ多くの LuckyTemplates の洞察を得る他の可能性が開かれます。
このアプローチは、たとえば予算編成やシナリオ分析を行うときに使用できます。さまざまな期間にわたってさまざまなシナリオを実行し、期待される収益を確認してみることができます。これは、アプローチに創造性を加えれば、LuckyTemplates でどれだけのことができるかを示しています。
ではごきげんよう、
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