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、非常にユニークな LuckyTemplates のグループ化またはセグメンテーションの例を見ていきます。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。
LuckyTemplates 内に古い試算表グループを作成します。この手法には、すでに学習したグループ化およびセグメンテーション パターンの多くを再利用することが含まれます。このユニークな例で LuckyTemplates グループ化パターンを利用することも例外ではありません。
このチュートリアルの背後にある考え方は、LuckyTemplates でいくつかの一般的なグループ化またはセグメンテーション パターンを利用する方法を示すことです。
このチュートリアルは、実際には、 LuckyTemplates サポート フォーラムの質問から生まれたもので、会計報告要件と古い試算表に基づいています。
会計における年齢試算表は、未払い残高のある債権の内訳を示し、未払い残高がどの程度あるのかを示します。そのため、時間の経過とともに、60 日、90 日、120 日以内、あるいは来月などに支払期日が到来する売掛金が大量にあるかどうかがわかります。
この種の分析では、データをグループ化してレポートを簡素化したいと考えています。これを実現するために、いくつかの高度な DAX 計算を使用します。数式に入る前に、このチュートリアル用に作成したサンプル データを簡単に見てみましょう。
目次
サンプルデータセットとモデルのセットアップ
このテーブルには清算日と期日の列があり、これら 2 つの日付の差を計算したいと考えています。次に、選択したグループに基づいてこれらの日付の違いをグループ化またはセグメント化し、それを動的に実行します。
これは、ソリューション用に作成したグループ化テーブルです。Groups (年齢区分)、Sort Order、Min、およびMax列があります。ここでは数値を作成しただけですが、独自のレポート用にこれを自分で並べ替えたりカスタマイズしたりすることもできます。
このテーブルを作成するには、データ入力を使用しました。
テキスト値がある場合は、[並べ替え順序] 列がキーとなります。ビジュアライゼーションで値を表示する場合、値が正しい順序になるように、何かで並べ替えられることを確認する必要があります。
このテーブルはデータ モデル内のいかなるものとも関係がありません。このようなテーブルをサポート テーブルまたはセカンダリ テーブルと呼びます。次に、このテーブルを反復処理し、ロジックを実行します。
DAX の計算を行う
最初に行う必要があるのは、非常に単純なことです。それは、Value 列を合計することです。
これにより、何らかの価値を生み出す中核となる尺度が得られます。Transaction テーブルと Group テーブルの間に関係がないため、これを実際に使用することはできません。数式内でフィルタリングを行う必要があります。
これが私たちが利用する公式です。私はこれをValues Per Groupと呼んでおり、いくつかの DAX 関数が含まれています。
この計算は最終的に合計値を返しますが、トランザクション テーブルの各行を反復処理する必要があります。すべての単一行で、それらの日付 ( Due DateとClearing Date ) の差 ( DATEDIFF ) を計算する必要があります。
つまり、すべての行で、これら 2 つの列間の日付の違いを計算しています。同時に、高齢債務者グループテーブルのすべての行も調べます。このロジックが true に等しい場合、COUNTROWSロジックも true になります。この場合、Total Valueが返されます。
次に、この計算を視覚化することができます。
DAX を使用して LuckyTemplates でデータをセグメント化およびグループ化する
LuckyTemplates で高度な DAX を使用するセグメンテーションの例
LuckyTemplates Advanced Analytics: セカンダリ テーブル ロジック テクニック
結論
このチュートリアルは、モデル内で LuckyTemplates のグループ化およびセグメント化手法の一部を利用する方法を示すユニークな例です。これは、会計の観点からも財務分析の観点からも優れたアプリケーションです。
サポートテーブルを作成し、いくつかの高度な DAX 式を使用して、探している洞察を取得しました。この種の分析は、資金管理の観点とビジネスの観点から非常に優れています。
ではごきげんよう!
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