Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
さまざまなメトリクスにわたって、実際に何かの上位 N を表示したい状況が見つかるかもしれません。このチュートリアル ビデオで実行する例では、特定のメトリックのランキングによって決定されるフィルターをクライアントのセットに動的に配置する方法を示します。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。
これには少し説明がありますが、これがどのように機能するかを学ぶことができれば、これをデータセット内の他のディメンションに適用できるさまざまな方法が存在します。
この例では、トップクライアントの売上、利益、利益率を確認したいと考えています。また、LuckyTemplates のデータ モデルの機能を利用して、それを動的に実行できるようにしたいと考えています。
したがって、任意の期間でフィルタリングできるようにしたいと考えています。この例では、四半期、四半期、年を使用しています。
これに加えて、上位 5、20、または 50 のクライアントのみを表示するフィルターを作成できるランキング ロジックも統合したいと考えています。
これらのテクニックをすべて組み合わせることで、レポートで非常に強力な視覚化が得られ、ロジックに統合されたこれらのメトリクスに基づいて、特定の洞察や特定の分析を実際に掘り下げたり、取り消したりすることができます。
ここで実装する式の個々の部分を理解してみてください。
その後、1 つの DAX 式を単独で実行できることは限られているため、多くの DAX 式をまとめて統合する方法を理解し始めることができます。
私がよく話している「メジャーブランチング」テクニックを利用したメジャーの組み合わせは、 LuckyTemplates で魅力的な視覚化と分析を作成する方法です。
モジュールで、さまざまな例にわたるメジャー分岐について詳しく説明します。詳細については、このコースをご覧ください。
この洞察が得られるよう頑張ってください。
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