LuckyTemplates で DAX を使用して月ごとの平均結果を分析する

このチュートリアルでは、平均的な結果の分析手法を説明します。LuckyTemplates で実行できるいくつかの種類の調達および購買分析について詳しく説明します。 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。

具体的には、企業が行う可能性のある月間平均購入額を見ていきます。

月次コンテキストで平均を計算するには、どのDAX 数式の組み合わせが必要かを説明します。また、これらの数式や関数をデータ モデルと組み合わせる方法も示します。これを効果的に行うことで、さまざまな次元にわたる情報を迅速に抽出できます。

毎月の購入を部門別、地域別、または各マネージャーごとに分析したい場合でも、LuckyTemplates を使用するとこれらすべてが効果的かつ効率的な方法で可能になります。

これを行うために別の数式を記述する必要はありません。

できることは、調達タイプのシナリオ用に構築したデータ モデルを活用することです。データ モデルにあるさまざまなテーブルからさまざまな要素やディメンションを取り込み、作成した数式でオーバーレイできます。

さらに、そこからさらに発展させることもできます。たとえば、データ内のこれらのさまざまなディメンションについて、時間の経過に伴う購入の違いを分析できます。分析には、多くの時間比較やタイム インテリジェンス タイプの手法も含めることができます。

したがって、この例では、平均的な基準で物事を見ていきます。個々の購入をすべて見るのではなく、部門の平均購入がどのようになっているのかを確認したいと考えています。LuckyTemplates を使用して実際にこれを解決するために、テクニックを組み合わせて使用​​する方法を説明します。

目次

• 月間平均購入額を計算する
• 一定期間にわたる平均購入額の���較
• 結論

月間平均購入額を計算する

まず、現在行っている請求額の合計を取得するためのメジャーを作成しました。式は次のとおりです。

そこで、時間の経過に伴う平均を計算します。時間をかけて見て、どのような時間枠で購入を行っているのかを見ていきます。この場合、2015 年 1 月から 2017 年 1 月までずっとあります。

日付テーブルを軸にドラッグするだけで、日付ごとの請求合計を確認できます。

ここで、部門ごとに毎月の請求額を計算したいと思います。その洞察を確認するために、請求合計を取得し、部門を軸にドラッグします。

また、Date テーブルからスライサーをオーバーレイすることも簡単です。スライサーを簡単に変更して、コンテキストと結果の両方に影響を与える特定の時間枠を確認できます。

しかし、たとえば、この日付のコンテキスト内で、ここで月に平均して、部門ごとに実際にどれくらいの費用が費やされているかを確認したいとします。これを行うには、 AVERAGEX関数の使用方法と、その関数内にどのような仮想テーブルを配置するかを理解するだけで済みます。

そこで、新しいメジャーを作成し、「Average Monthly Purchases」という名前を付けます。AVEAGEXを使用し、その中に毎月の仮想テーブルを置きます。Date テーブル内で Month と Year ディメンションを見つけます。これにより反復処理が行われます。

AVERAGEX は反復関数であるため、反復するテーブルを与える必要があります。この場合、月ごとおよび年ごとの仮想テーブルを与えています。このコンテキスト内では月数を年単位で計算するだけなので、これが平均を作成することになります。

次に、請求メジャーを追加すると、平均が得られることがわかります。フォーマットして色を変更して目立つようにします。

一定期間にわたる平均購入額の比較

平均購入額を確認することは良いことですが、平均購入額を確認して以前と比較することもまた素晴らしいことです。

これを行うには、ここにあるものを拡張するだけです。単純な測定から始めて、より多くの洞察を得るために、より多くの DAX テクニックに手を広げていきます。

式をAverage Monthly Purchases LYと呼び、 Average Monthly PurchasesのCALCULATE関数を使用します。DATEADDとDATESがあり、間隔の数は -1 なので、YEARになります。

このコンテキストに基づいて、選択した期間における月間平均購入額と前年のまったく同じ期間を比較できるようになりました。

AVERAGEX 関数の仕組みを理解する
DAX の計算: 平均結果の合計
DAX を使用して LuckyTemplates で調達購買決定を分析する

結論

このチュートリアルで上に示したすべての手順を実行しました。このシナリオに共感していただければ、LuckyTemplates を使用してこの種の購入シナリオに関する意思決定を最適化する方法について多くのことを学べると確信しています。

LuckyTemplates の優れた点は、一度このテクニックを学べば、さまざまなデータ シナリオに簡単に適用できることです。

どのようなデータ シナリオに取り組んでも時間の比較は変わらないため、非常に優れた洞察をすぐに得ることができます。LuckyTemplates の平均分析をさらに進めたい場合は、分岐することもできます。

ではごきげんよう！