LuckyTemplates で移動平均を再利用する 4 つのテクニック

このチュートリアルでは、LuckyTemplates で移動平均をさまざまな方法で使用して傾向を強調する方法を説明します。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。

1 つの移動平均を計算し、同じ式を他の移動平均の計算に簡単に移すことができます。必要なのは、式内の1 つのパラメーターを変更することだけです。

これは、LuckyTemplates 内の非常に貴重なアイデアおよび開発コンセプトであるため、私がよく話しているテクニックです。データ内で探しているさまざまな洞察の検索が確実に高速化されます。特に、日々のデータを無視することなく、データの根本的な傾向を簡単に示す方法を探している場合はそうです。

このチュートリアルは、 LuckyTemplates 内でメジャー分岐を利用する方法についての優れたレビューでもあります。

Quarterly Insightsのこのサンプル レポートでは、実際に事前にさまざまな移動平均を作成しました。これらの数式を比較的迅速に再利用して、さらなる洞察を得る方法を教えたいと思います。

目次

• LuckyTemplates での総売上高の移動平均の計算
• 利益率の平均を調べる
• 総利益の平均の計算
• LuckyTemplates の合計顧客の移動平均
• 結論

LuckyTemplates での総売上高の移動平均の計算

Sales 1M MAの計算を見てみましょう。ここでのAVAGEX関数は、特定の日を調べ、将来の時間枠を開きます。その後、そのウィンドウ内のすべての結果の平均が計算されます。これは、 DATESINPERIOD関数とLASTDATE関数も追加したためです。

Total Salesを計算しているため、 数式は先月の毎日の合計売上を調べ、1 日あたりのすべての売上の平均を計算します。それがこの式が行っていることです。

もう 1 つの優れた点は、毎回式を再作成する必要がないことです。既存の数式をコピーして貼り付け、並べ替えるだけです。レポートの洞察からわかるように、最初の計算では実際に総売上高が計算されます。

よく見ると、1 日あたりの総売上高を表示していることがわかります。ただし、このビジュアライゼーションから、平均傾向を重ね合わせたものであることにも気づくでしょう。

示されているように、総売上高の平均傾向は、選択した特定の期間に基づいてわずかに増加しています。

利益率の平均を調べる

同じことが、マージン 1M MAのこの式でも見られます。これは、当社が達成してきたマージンの移動平均です。

この式は、前のサンプル計算とまったく同じロジックを実行しています。唯一の違いは、Total Salesの代わりにProfit Marginが表示されることです。

データをさらに詳しく調べてみると、毎日のマージンがかなり変動していることがわかります。これは、地域や製品などの多くの要因に依存する可能性があります。ただし、この場合、利益率の移動平均がはっきりとわかり、少し動的です。

総利益の平均の計算

さて、もう一つ紹介したいテクニックがあります。実際に利益率の移動平均を再作成し、それをProfits 1M MAという別のメジャーにコピーしました。

最後の部分をProfit MarginsからTotal Profitに変更したことがわかります。したがって、この移動平均は特定の時間枠の総利益に相当し、これをビジュアライゼーションに追加できます。 

それをレポートにドラッグし、いくつかの操作を行って、外観、色、色合い、その他すべてをクリーンアップするだけです。さて、見てみると、1日あたりの利益が少し跳ねている一方で、わずかに増加しています。

LuckyTemplates の合計顧客の移動平均

最後に教えるのは、特定の期間における総顧客数の移動平均についてです。サンプル レポートにあるように、2017 年の第 2 四半期の顧客の合計は175です。

データをよく見てみると、実は顧客数は日々変化しています。ここでの傾向は非常にダイナミックであると言えます。

 さて、式に移りましょう。これに新しい移動平均を作成するには、既存の数式をコピーして、[新しいメジャー]をクリックします。数式を貼り付けて、古いタイトルをCustomers 1M MAに変更します。最後に、最後の部分をTotal SalesからTotal Customersに変更します。 

LuckyTemplates で移動平均の数式を再利用するためにできることはこれだけです。ただただ驚くべきテクニックがここにあります。その後、それをレポートに追加して視覚化を改善できます。

これで、1 日あたりの総顧客数を表す移動平均の傾向線が得られたことがわかります。

私が今教えたことは、移動平均をより効果的に表示するための優れた方法です。結局のところ、自分のトレンドが LuckyTemplates の他のすべてのものと結合されることは望ましくありません。LuckyTemplates でこれらの移動平均を利用して優れた視覚化を行うことで、常に正しい洞察を得ることができます。

LuckyTemplates で移動平均を使用して傾向を表示する
DAX で AVERAGEX を使用して 1 日あたりの平均を測定する
AVERAGEX 関数の仕組みを理解する

結論

したがって、おそらく 1 つの移動平均計算を作成するだけで、1 分以内に 4 つまたは 5 つの移動平均計算を簡単に生成できます。

私が今取り上げた内容は、LuckyTemplates Learning Summit 中に私が実施したセッションから得たものです。サミットに登録したい場合は、3 日間のイベントと 6 つのセッションに無料でアクセスできるほか、LuckyTemplates を活用するための高度な分析方法を多数紹介する高品質のリソースをダウンロードできます。詳細については、この確認してください。

このチュートリアルを楽しんで、できるだけ早くこのロジックをモデルに組み込めるかどうかを確認してください。すぐにメリットがわかるはずです。