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、クラスター分析と、LuckyTemplates で洞察力に富んだクラスターの視覚化を作成する方法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。
これは、 LuckyTemplates 学習サミットの簡単なブレイクアウト セッションです。
私は以前にクラスタリングに関するいくつかの数式テクニックをすでに検討しました。ただし、このチュートリアルでは、視覚化と、LuckyTemplates でクラスターの経時的な比較を行う方法について、より具体的に説明します。
目次
製品成長のためのクラスター分析
この例では、時間の経過による成長を強調しました。
昨年から今年にかけての製品の成長を強調しました。
単純な視覚化手法だけを利用し、散布図のクラスタリングに関する追加の価値を提供しない場合、視覚化は非常に単純なものになります。
このグラフにはさまざまな製品が示されていますが、実際に何が起こっているのかを示すものではありません。
ここでレポートに価値を加えることができます。
この例では、データ内のクラスターを確認できるように動的グループ化手法を使用しました。
私の弱い製品、平均的な製品、および強力な製品の成長を比較することができます。
私の強力な製品が特定の利益率の範囲内に集中していることがわかります。この利益率は約 35% ~ 40% で、平均売上は 500,000 です。
この特定の時間枠では、弱い顧客はすべて散布図の左側に位置しています。しかし、彼らは非常に広範囲かつ多様な利益率を持っています。
これらの洞察は、特に会議に参加しているときや関係者と関わっているときに非常に役立ちます。
LuckyTemplates クラスター視覚化のヒント
この LuckyTemplates レポートでは、いくつかのクラスター視覚化手法も使用しました。
1. スライサーの使用
同じ例を使用して、1 つの時間枠を見ていきたいと思います。しかし、別の時間枠で物事がどのように変化するかも見てみたいと思っています。私がしなければならないのは、このレポート用に選択した内容を使用することだけです。
スライサーを使って見たい情報を素早く選択できます。そうすれば、レポートが年ごとにどのように変化するかを個別に確認できるようになります。
私は[インタラクションの編集]オプションを戦略的に利用しました。
このレポートでは、最初の散布図のスライサーによって 2 番目の散布図や他のグラフの内容が変更されることは望ましくありません。
2 番目の散布図のスライサーも同様です。割り当てられているビジュアライゼーションを除いて、レポート内の他のものは何も変更したくないのです。
[インタラクションの編集]オプションを使用すると、これを行うことができます。新しい数式を作成する必要はありません。すべてのビジュアライゼーションにまったく同じ数式が使用されます。
Edit Interactionsのスマートな視覚化手法を使用すると、これらを時間の経過とともに簡単に比較できます。
たとえば、2016 年では、私は弱い顧客だけを見たいと思っています。2017 年に私の弱い顧客に対して彼らがどのようなパフォーマンスを示したのか見てみたいと思います。
製品の売上高で、これら 2 つのグループ間の強い相関関係または非相関関係が確認できるようになりました。
2. カスタムサポートテーブルの作成
これらのグループは実際には生データには存在しないことに注意する必要があります。これらはすべて、私がProduct Groupingと呼ぶカスタム サポート テーブルによって生成されます。
最小値と最大値の境界を指定して、このカスタム サポート テーブルを作成しました。
製品の成長を計算するために、これらの任意のグループを作成しました。弱い成長とは、基本的にまったく成長しないことです。0から-100までの任意の数値が割り当てられています。平均成長率は 0 ~ 0.3 です。30%以上の大幅な伸びとなっている。
この単純なグループ化により、2016 年の前年比を確認できます。2016 年と 2017 年に 30% 以上成長した当社の強力な製品がわかります。
3. ビジュアライゼーションのカスタマイズ
ビジュアライゼーションに色を追加したり、データ ラベルを追加したりすることもできます。
4. 洞察のためのグループ化の使用
今、私はすべての製品をすべての年にわたって見たいと考えています。彼らがどのグループにいるのか見てみたい。
たとえば、製品 72 を見たいとします。
2015 年は強かったが、2016 年は弱かった。そして2017年にはAverageになりました。
グループ化の観点から製品の時間の経過に伴うこの動きを確認できると、レポートに貴重な洞察が得られます。
これも非常に再利用可能なテクニックです。
私は成長に基づいてこれらのグループを作成しました。ただし、売上、利益、または利益率に基づいてグループを作成できます。基本的には、任意の基準に基づいてグループを作成できます。
使用される公式
この例では、2 つの式のみを使用しました。ただし、使用できる少し高度な数式があります。
これは、このレポートで使用した動的グループ化の式です。
そして、これが私が行列に使用した式です。
これにより、すべての製品の成長グループが判明します。内のコンテキストを変更する必要があります。製品グループ化テーブル内のすべての行を反復処理します。次に、前年比売上成長率が Min より大きいか、 Max 以下であるかどうかを判断します。
Product Grouping テーブル内の行のうち 1 つだけがTRUEと評価されます。TRUE と評価されると、数式は特定の年に製品が属していた実際のグループを返します。
その後、他のすべてのフィルタリングがマトリックス内で実行されます。この例では、Product と Year のコンテキスト フィルタリングがあります。
売上高の前年比成長率は単年ごとに変化します。これが成長グループ内での差を生むものです。これは、すべての製品について毎年行われます。
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結論
このチュートリアルでは、クラスター視覚化テクニックと、それを LuckyTemplates で利用する方法に焦点を当てたいと思いました。
この手法を使用すると、たった 1 つのレポート ページで膨大な量の洞察を生成できます。
ではごきげんよう、
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