Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このブログ投稿では、DAX を学習する必要がある理由を説明し、DAX が何であるかの概要を説明します。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。
LuckyTemplates で DAX をインテリジェントに使用すると何が達成できるかの例をいくつか示します。はじめましょう。
目次
売上分析
この例では、ビジネス内のさまざまな指標にわたる売上分析を行っています。このモデルは、米国東海岸のさまざまな地域に分類されます。
上の図の右上部分にあるように、クリックできるさまざまな時間枠があります。7 日間、14 日間、30 日間などの期間を設定できます。時間枠を素早く変更できるため、このモデルはさらに優れています。
さらに、時間枠を動的に変更し、必要な時間枠で見たい特定の詳細を調べることができます。
以下は、90 日を選択した場合に表示される詳細の例です。
そして、これは 180 日を選択した場合の売上の詳細を示しています。
上の図でわかるように、時間枠の横に、利益から収益、またはその逆に切り替えることもできます。
上の図は、180 日の期間内の収益の詳細を示しています。
一方、これは 180 日の期間内の利益の詳細を示しています。
DAX を学ぶ必要がある理由
多くの詳細を適切に表示するこのようなモデルを実現するには、LuckyTemplates 内で DAX がどのように動作するかを完全に理解する必要があります。
DAX は、LuckyTemplates の背後にある真の分析機能です。DAX をうまく活用していないと、LuckyTemplates の分析可能性の約 90% が失われます。
本当にそれを回避する方法はありません。私たちが常に夢見てきた分析の深みに到達するには、DAX の仕組みを徹底的に理解する必要があります。
まずは簡単な計算から始めて、DAX の基礎をすでに深く理解したら、より複雑な計算に進むことができます。
顧客分析
別の例を示します。このモデルは、当社の顧客分析を示しています。
ここで DAX が行っていることは、選択した顧客の名前に応じて分析を動的に更新することです。
確かに、必要な数式を記述することは、データをレポートするこのスケーラブルな方法を実現するのに役立ちます。
DAX が残りのモデルやテーブルと連携する方法により、生成できる膨大な量の洞察に基づいて比較的単純な数式を作成できました。
さらに、このモデルのエレガントで動的フィルタリングの背後には、数百行のコードはありません。ここで使用されている公式は派手なものではありません。
これを行う唯一の方法は、正しい数式または数式の組み合わせを構築する方法を理解することです。
必要な対策の構築
上の図の右側には、モデルで使用したいくつかのメジャー グループがあることがわかります。
モデル内に 40 ~ 50 のメジャーを作成するのは非常に一般的です。さらに、コースで説明したテクニックを適切に活用すれば、DAX を使用して必要な対策を構築しながら、モデルと分析を迅速に拡張できます。
同様に、私が作成したモデルの中には、100 を超えるメジャーを使用したものもあります。それぞれを別の分析に使用したり再利用したりできます。
DAX 計算エンジンの仕組み
LuckyTemplates での DAX コードの書式設定
DAX 数式のパターンを組み合わせる方法
結論
このブログでは、LuckyTemplates での DAX の使用方法をよく理解していれば達成できることをいくつか紹介しました。
私が紹介したこれらのモデルは、今すぐには実現できないかもしれませんが、DAX の仕組みを理解すれば確実に実行できるいくつかのことです。
これがあなたに興奮を与え、自分の能力を向上させる動機となることを願っています。
ではごきげんよう、
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