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、LuckyTemplates で非アクティブなリレーションシップを使用してロジスティクス分析を作成し、ビジネスにとって貴重な洞察を生成する方法を学習します。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 Learning Summitの分科会セッションです。
計算ロジックと、ロジスティクスの観点から洞察を得るためにそれを利用する必要がある理由についてすべて学びます。
目次
物流に関する洞察の重要性
物流データを扱うときは、日付でフィルターして、販売している製品の経時的なバランスを確認する必要があります。
特定の要件に必要な製品の数を予測するには、どれだけの製品が移動しているかを確認する必要があります。
通常、何かが注文されると、在庫を確保してから出荷する必要があります。
このダッシュボードには、現在進行中の注文の数が表示されます。
注文数、販売数、倉庫ごとに分類されます。
この情報の内訳があると、特定の場所に必要な在庫量がわかるため、さまざまな倉庫の管理が容易になります。
ファクトテーブル内の非アクティブなリレーションシップ
このチュートリアルで使用されるモデルは次のとおりです。
この設定を使用すると、顧客、製品、地域などでフィルタリングできます。
在庫の動きを把握できるように、出荷日から注文日までの注文数を計算できるようにしたいと考えています。
新しいDate テーブルを作成することで、モデルの残りの部分を損なうことはありません。
この新しい日付テーブルには非アクティブなリレーションシップがあるため、ファクト テーブル内の 2 つ以上の複数の日付を使用して結果を操作できます。
ファクトテーブルでは、注文と出荷日を確認できます。
これら 2 つの側面は、物流の観点から重要な要素です。通常、テーブルはこのように設定されます。
在庫管理または物流管理の洞察を生成するには、これらの計算を実行する必要があります。
使用される公式
モデルとファクト テーブルを設定したら、これらのメジャーを作成する必要があります。
進行中のイベントの注文の式パターン
これは、進行中の注文数を計算するために使用する必要があるメジャーです。
この手法では、非アクティブな関係が重要です。Event Dates テーブルとSales テーブルの間にアクティブなリレーションシップがある場合、計算は機能しません。
この式は、「進行中のイベント」パターンに従います。特定の期間内に発送日がある注文の数を計算します。
これら 2 つの引数が TRUE と評価されるには、出荷日が必要です。
評価が TRUE の場合、その特定の日の注文がカウントされます。
この式がどのように機能するかをよりよく理解するために、次の視覚化と表を見てみましょう。
特定の日付に有効な注文の数を確認できます。これは、時間の経過とともに処理される製品の数を分析できるため、非常に有益な洞察です。
この式を使用すると、特定の時間、場所、倉庫に必要な製品の数を予測できます。
進行中のイベント販売のフォーミュラ パターン
この数式パターンは販売にも利用できます。
Sales テーブルの各注文と出荷日を調べます。
この式では、注文数の代わりに、現在または進行中の金額が計算されます。
これは現金管理に役立つため、もう 1 つの良い洞察です。日次または月次ベースで現金を管理できます。
この洞察により、クリスマスや中旬などの特定の期間の歴史の概要が得られます。これは、その期間に必要な現金要件の予測を作成するのに役立ちます。この情報をもとに、銀行や金融業者に行き、潜在的な売上を最大限に高めるための適切な設備を事前に入手することができます。
DAX を使用した LuckyTemplates のマスター仮想テーブル
結論
このテクニックを機能させるための重要な部分は、モデルと公式です。
これは、ビジネス運営において遭遇する一般的な問題です。このテクニックを使用すると、問題を解決し、物流に関する貴重な洞察を得ることができます。
ファクト テーブルで複数の日付を処理する方法の詳細については、LuckyTemplates Online の他のコンテンツを確認してください。
ではごきげんよう、
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