Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日は、LuckyTemplates を使用するときにデータ内のパターンを発見する方法を紹介します。これは、内部ロジックを使用した高度な分析手法です。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 は素晴らしい分析ツールであり、散布図を効果的に使用することで、驚くべき洞察を得ることができます。
散布図で私が感じるのは、特にデータ ポイントが多数ある場合、グラフが非常に混雑し、意味のあるものを確認したり、値を提供する情報のパターンを確認したりするのが難しいということです。
そこで私が考案したのは、内部ロジックをオーバーレイして散布図を戦略的に分析できる開発戦略です。
この特定の例では、購入頻度が顧客グループの利益と売上の伸びに何らかの違いをもたらしたかどうかを調査します。
これは本当に質の高い洞察です。
コアテーブルに存在しないロジックをモデルに組み込む方法を説明します。これにより、多少関連性のないものから洞察を得ることができますが、通常はデータ セットでは見つからないパターンをデータ内で発見することができます。
目次
散布図と内部ロジックの使用
散布図の使用は、データ内のパターンを示し、データ内のクラスターを表示する非常に優れた方法です。
この例では、3 つの異なる無関係な計算またはロジックを使用し、それらに何らかの関係があるかどうかを確認します。顧客の利益率、売上の伸び、そして顧客との取引の数に関係があるかどうかを見ていきます。
ここから抽出できる重要な洞察はたくさんあります。そのため、これらを実際にモデルで開発する方法と、これらのパターンまたは情報のクラスターを動的に掘り下げる方法を紹介したいと思います。
このモデルでは、上部にいくつかの Lookup テーブルがあり、それらはすべて Sales テーブルにつながります。
ここで私が行ったことは、利益率メジャーと売上成長メジャーを作成したことです。
次に、Customers テーブル内にこのロジックを作成しました。このテーブル内で、顧客がその特定の年に行った取引に基づいて、顧客が高頻度、低頻度、中頻度のいずれであるかを割り出しました。
これを行うために、CALCULATEとFILTERを使用しました。このロジックは、2017 年に各顧客が行ったトランザクションの数を計算します。
Buyer Frequency ではSWITCH 関数を使用し、>= 10、5、0 をそれぞれ高周波、中周波、低周波として識別することでグループを限定しました。
このテーブル内にこの内部ロジックを作成すると、この追加のディメンションが作成され、任意のビジュアライゼーションで使用できるようになります。このディメンションを散布図内で使用すると、散布図がさまざまなグループに分割されます。
チャートでは、高周波、中周波、低周波がはっきりとわかります。ここから、たとえば利益率に関する洞察を得ることができます。年齢層、人口統計、パフォーマンスなどについて考えることもできます。利益の伸びに関するパフォーマンスや、過去四半期または年間の利益のパフォーマンスなどを把握することができます。それを行う方法はたくさんあります。
これを設定するために、X 軸と Y 軸の内側にメジャーを作成しました。次に、凡例を使用してそれを分割し、これらの異なる色を作成しました。
目立つように色も変えてみました。
寸法を作成したら、実際にドリルダウンして分解し、パターンが何であるかを確認することができます。
LuckyTemplates 向けの SWITCH True Logic の説明 LuckyTemplates
で DAX を使用してデータセット内のクラスターを検出する方法 LuckyTemplates の
組み込み分析ツールを使用する方法
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
結論
ここで学ぶ重要な点は、テーブルにロジックを組み込むことです。そうすることで、本当にさまざまな洞察が開かれる可能性があります。
このような種類の開発手法を利用すると、LuckyTemplates 内でより説得力のある方法で分析情報を視覚化できます。このチュートリアルから理解していただきたいのは、標準のビジュアライゼーションでは 十分ではない場合があるということです。
場合によっては、問題について分析的に考え、何を紹介するかを決定し、高度な DAX ロジックをオーバーレイして要点を伝える必要があります。
これは、その方法を示す非常に良い例であり、LuckyTemplates を効果的に使用する方法を示しています。
ではごきげんよう、
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