Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、レポート内の KPI (主要業績評価指標) の傾向を強調するLuckyTemplates データ視覚化テクニックを紹介します。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。
このデモンストレーションに使用しているデータとダッシュボードは、2018 年の LuckyTemplates Learning Summit の一部でした。
この手法を LuckyTemplates 内の独自のレポートに組み込むことができます。これは、長期にわたるパフォーマンスの傾向やビジネス パフォーマンスの指標を示す優れた方法です。この LuckyTemplates データ視覚化手法には、傾向を非常によく示す特定のインデックス計算が組み込まれています。
また、消費者は高レベルの情報を効果的に確認できるようになります。レポートに数字だけが含まれている場合、実際には全体像が示されていないことがあります。時には十分ではありません。根本的な傾向に何が起こっているのか、そして数字の背後に何があるのかを確認したいと考えています。
トレンドを強調する鍵はを利用することですので、さっそく見ていきましょう。
目次
移動平均を使用して KPI を示す
すべての詳細な結果において日次レベルの結果のみを表示すると、信じられないほど混雑したグラフが作成されることになります。これらは基本的にトレンドを効果的に強調していない古い波線のようなものになります。
そこで、これらすべての主要なパフォーマンス指標の移動平均を作成しました。主要なパフォーマンスごとに同じ移動平均を作成して、時間の経過に伴う傾向と毎日の結果を確認できるようにしました。
ここでは、私が作成し、 「移動平均」という名前を付けたメジャー グループを確認できます。これらのメジャーはすべて、このダッシュボードの最上位レベルにある実際のチャート (KPI) に対応しています。
ここで私が使用した式を見てみましょう。この計算は各メトリックでまったく同じであるため、この式を独自のレポートで簡単に複製できます。
この数式では、売上高に注目し、1 か月の移動平均を計算しています。AVERAGEX関数は、今日または任意の日から遡って 1 か月の時間枠を開き、その 1 か月の時間枠内で行われたすべての売上を平均します 。
Marginsメトリクスを見ると、まったく同じ手法またはパターンが使用されていることがわかります。ここで利益率を入力しただけです。これは、以前の計算からの新しい測定値です。
これには、メジャー分岐と呼ばれる手法も組み込まれています。この場合、中核となる対策からさらに分岐していきます。
その他の視覚化テクニック
このビジュアライゼーションを強調して仕上げるために、中核となる対策が記載されたカードをこのビジュアライゼーションに組み込みました。
コアメジャーは計算の最初の層です。一例として、このTotal Salesメジャーがありますが、これは非常に一般的です。
それをカードの中に入れて、ビジュアライゼーションの上に重ねました。残りのパフォーマンス指標についても同じことを行いました。そのため、LuckyTemplates データの視覚化が非常に際立っています。
さらに、行の前に数字が表示されるように書式設定しました。カードの前には置かれません。これにより、レポートが視覚的により説得力のあるものになります。
たとえば、それを前に持ってきたり、前に持ってきたりすると、線が数字の上に乗っていることがわかります。
LuckyTemplates で移動平均を使用して傾向を表示する
DAX を使用して LuckyTemplates で傾向分析を行う方法
LuckyTemplates で移動平均を再利用する方法
結論
これは、特にこれらの主要なパフォーマンス ビジネス トレンドに関して、本当に優れた視覚化手法です。これは、これらの傾向を視覚化しながら、すべての自然なフィルタリングを実現できる優れた方法です。
この視覚化手法は、消費者が選択した特定の期間の傾向をすぐに確認して理解できる貴重な洞察を提供します。
このテクニックを独自の LuckyTemplates レポートに簡単に組み込めることを願っています。
乾杯!
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