LuckyTemplates で DAX テクニックを使用してデータ内のクラスターを評価する方法

このチュートリアルでは、データ内のクラスターを表示することで、大量の情報を散布図に埋め込んだだけの場合よりもはるかに優れた洞察を引き出すことができ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。

データ モデルと組み合わせて利用する必要がある高度な DAX テクニックをいくつか説明します。これらをうまく使用すると、分析の機会が大幅に広がり、効果的な方法で洞察を示すことができます。

この特定の例では、パフォーマンスに基づいて顧客の特定のクラスタリングが見られる理由があるかどうかを確認しようとしています。

セカンダリ テーブル全体に (DAX 式内の) ロジックをオーバーレイすることにより、顧客が良好か、まあまあか、悪いか、または優れているかを分類できます。

次に、散布図でこの新しいディメンションを使用すると、実装したばかりのロジックに基づいて結果のクラスタリングが表示されるかどうかを確認できます。

目次

• データ内のクラスターを視覚化する方法
  • データモデルの内部
  • ロジックをディメンションに統合する
  • ビジュアライゼーションの作成
• 結論

データ内のクラスターを視覚化する方法

この視覚化では、データセット内のすべての顧客を調べています。顧客はたくさんいますが、私たちは総売上高に対する利益率に基づいて顧客を分析しています。右側には、パフォーマンスの高い顧客または利益率の高い顧客のクラスターがあります。

これを達成するには、これらの情報のクラスターを視覚化し、これらの顧客がどの利益グループに属しているかに基づいてそのロジックを構築できるロジックを作成する必要があります。

ここで重要なことは、これらの利益グループは実際にはデータ モデルに存在しないため、このロジックを構築してオーバーレイする必要があるということです。

この例は、これを行う多くの方法のうちの 1 つにすぎません。利益の増加、利益の増加、その他さまざまな種類のロジックが必要な場合にそれを検討し、それをここに組み込むことができます。そうすれば、実際に何らかの洞察を引き出すことができる情報のパターンやクラスターを特定できます。

データモデルの内部

データ モデルを見て、最初に注目すべきことは、ここでサポート テーブルを作成したことです。通常、サポート テーブルはパラメーター テーブルとして使用されることがありますが、この場合は、サポート テーブルをコア モデルに統合するロジックを使用します。

私たちのサポートテーブルでは、収益性に基づいて、これらの顧客がどの顧客グループに属しているかを分析しています。

たとえば、顧客が 25,000 ドルを超える利益を生み出した場合、その顧客は上位顧客となり、20,000 ドルから 25,000 ドルの間の顧客は優良顧客となる、というようになります。

ロジックをディメンションに統合する

customer テーブルではサポート テーブルを利用し、いくつかのロジックを構築します。

この計算列内ですべてのロジックを開発したほうが良いと考える人もいるかもしれません (もちろん、そのとおりです)。しかし、特にサポートするテーブルに、処理する必要がある 10 個の異なるロジックがある場合には、それが現実的ではないと感じることがあります。 。

確かに、非常に複雑な計算列を開発することもできますが、それらをサポートするテーブル内に配置し、これらを統合するこのような単純なロジックを作成する方がはるかに簡単だと思います。

このロジックでは、各顧客がどのグループに属しているかを計算します。グループはVALUES 関数によって返され、FILTER関数はロジックを反復処理するための反復を作成します。

次に、各顧客の総利益はいくらになるでしょうか。それはグループのMINとMAXの間に位置しますか。存在する場合は、そのグループを返します。それがこの利益グループの作成方法です。

ビジュアライゼーションの作成

このディメンションを取得したので、それをビジュアライゼーション内で使用してこれらのクラスターを識別できます。そこで、散布図を作成し、利益率を Y 軸に、売上高を X 軸に取り込みます。

ただし、Customer Nameをドラッグすると、いくつかの情報が作成されたことがわかりますが、実際には値が表示されていません。情報のクラスターを作成すると、より良く表示されるでしょう。

 そのため、これを行うには、ポイントを塗りつぶし、いくつかのデータの色を変更して、いくつかを目立たせるだけです。これらの簡単な調整を行うことで、ビジュアル内のより多くの情報を簡単に識別して抽出できます。

サポート テーブルは、LuckyTemplates を非常に多くの方法で統合できるため、LuckyTemplates を使用する際に理解する上で非常に重要な概念です。

データの分析には非常に多くの異なるシナリオがあるため、さまざまなメトリクスに基づいてクラスターを識別する方法はたくさんあります。

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結論

このテクニックには少しコツがありますが、ロジックを使用してデータ内のクラスターを表示することは非常に強力であり、これを他のシナリオや独自のデータ全体で複製できる方法はたくさんあります。

このタイプの手法を中心に分析の機会が飛躍的に増大するため、最終的にはこれが私が作成したこのチュートリアルから抽出してほしいことです。

これは高度なテクニックなので、すぐには意味がわからなくても気にせず、ぜひ試してみてください。これまでにはなかった非常に興味深い洞察がすぐに見つかるでしょう。

乾杯！