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 内で行っているシナリオ分析作業から、最適な結果が何かを見つけられたらいいのに、と考えたことはありますか? このチュートリアルでは、これを発見する方法を正確に示し、what-if パラメーターおよびシナリオ分析作業に感度分析テクニックも含めます。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。
そこで、シナリオの実行を通じてモデルを構築および最適化する方法を説明し、それらのシナリオで感度を調査または実行します。
シナリオ分析は、LuckyTemplates 内で高度な分析を実行したり、高度な分析の洞察を発見したりするための真に強力な方法です。
感度分析と関連する視覚化をレポートに組み込むことで、消費者は、複数のシナリオが同時に発生した場合と、選択に基づく単一の結果が発生した場合に何が起こるかを確認できるようになります。
LuckyTemplates でこの手法を利用すると、データ内で発生する可能性のあるシナリオに基づいて最適な結果が何かを確認する機会を消費者に与えることができます。
目次
感度解析手法
この分析で重要なことは、データ モデルを正しく設定することです。データ モデル内には、Sales テーブルに関連するルックアップ テーブル(日付、顧客、製品、地域) があります。
さらに重要なのは、これら 3 つのシナリオ テーブル またはシナリオ サポート テーブルを作成することです。LuckyTemplates の古いバージョンでは、これを手動で行う必要がありました。しかし、最新の LuckyTemplates バージョンでは、What-If パラメーター機能を使用してこれを作成できるようになりました。
これらのシナリオ テーブルでは、需要、コスト、価格に衝撃を与えることができます。
これら 3 つの変数 または要素を計算に組み込むことができ、複数のシナリオを実行できるため、私はこれをシナリオの多層化、またはシナリオへの多層アプローチと呼んでいます。
これは、感度分析を実行して、この例の現在の環境で最も最適化されたシナリオがどれであるかを確認する方法です。
需要、価格設定、コストに関してこのような予測やシナリオを立てると、それが総利益や売上に最終的に与える影響がわかります。
数式に基づいてシナリオを作成する
次に、すべての要素を数式に通します。シナリオ利益の計算では、反復関数を使用します 。テーブルの特定の行で調べている要素を分離できます。
この場合、すべての行を反復処理しているのはSalesテーブルです。そして、需要、価格、コストの変化によって衝撃を与えることができます。
考えてみると、これらの要素やシナリオ テーブルはテーブルをサポートしているため、モデル内のどこにも接続されていません。そして、この公式を使用してそれらをモデルに統合します。
全体的な結果だけを示すのではなく、感度を示します。この特定の式の反復関数内でシナリオの多層化アプローチを使用して、これらの感度を作成しています。
このチャートでは、行に価格の変化を表示し、上部と列に需要の変化を表示しています。
このグラフでは、需要の変化と価格の変化が実際に結果にどのような影響を与えるかを確認できます。そして、マトリックス内で、条件付き書式を使用してそれらに色を付けることができます。これは、視覚化を改善するためのもう 1 つの非常に優れた要素です。
以下のグラフでは、コストの変化がわかります。したがって、たとえばコストが減少すると、需要が増加します。
より包括的な分析を行うために、さらに要素を追加することもできます。日付、地域などを入力できます。
さらなる分析のためのその他の要素
ここに日付スライサーを 追加すると、時間枠を変更できるようになります。これは本当に素晴らしいことです。これにより、特定の時間枠をドリルダウンできるようになり、チャートに表示される結果が変わります。
データ モデルの機能を利用すると、動的方法で任意の要素を含めることもできるため、データのさまざまな側面を深く掘り下げることができます。
そのため、モデル内のあらゆるものを利用でき、顧客、製品、地域などをフィルタリングできます。
これらの非常に特殊な領域では、これらの機密性を引き続き実行できます。領域を選択すると、結果も動的に変更されます。
そうすることで、これらのシナリオを最適化することができます。基本的には感度分析を簡単かつ効果的に実行します。
DAX を使用した LuckyTemplates での感度分析の例LuckyTemplates での
多層シナリオ分析の使用 LuckyTemplates での
複数の「What If」シナリオの階層化 – 高度な DAX 概念
結論
ご覧のとおり、これは本当に強力なものです。これは本当に質の高い分析作品で、これを目の前にしたら誰もが感動するでしょう。
この作業は歴史的に達成するのが非常に困難でした。LuckyTemplates では、まるで魔法のように、この作品を作成できます。これらの洞察は、非常に直観的かつ効果的かつスケーラブルな方法で作成できます。
これをいかに早く実行できるかがわかると思います。複雑な数式はあまり含まれていません。必要なのは、反復関数をよく理解することだけであり、それがこのテクニックを実装するための鍵となります。
ご自身の分析にこのようなテクニックを活用して頑張ってください。
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