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 で在庫管理ダッシュボードを作成するために使用される複雑なメジャーと DAX 式を学習します。
販売者は、再注文して在庫を保管する必要がある商品の数と、それらの費用がいくらかかるかを把握する必要があります。
これらの DAX 数式パターンを使用して、これらの計算と結果を取得します。
目次
在庫レベルの確認
Inventory Stock Controlテーブルに移動し、 Item Reorder Quantity列を確認します。
在庫内の数量のスケールとして使用される [再注文レベル]列も表示されます。注文数量が再注文レベルに満たない場合は、再注文する必要があります。
数量に品目あたりのコストを掛けた品目の再注文レベルに基づいて総コストを評価する必要があります。
この計算では、新しいメジャーを作成し、Inventory Restocking Costsという名前を付けます。次に、 関数を使用して在庫テーブルと再注文レベルを操作します。それにアイテムごとのコストを掛けます。
そのメジャーをカードにドラッグすると、結果が 310K であることがわかります。ただし、再注文レベルかどうかは評価されません。実行しているのは、すべての行を調べて、商品ごとのコストと商品の再注文数量を乗算することだけです。
数値をカウントアップするには、在庫数量が再注文レベル以下であるかどうかを評価する必要があります。この計算を行うには、メジャーに関数を追加する必要があります。
まず、先頭に次に、SUMX関数の後に 関数を追加します。FILTER内に在庫テーブルを入れます。次に、在庫数量が再注文レベル以下であるかどうかを評価します。存在する場合は、その番号を返します。
その後、在庫補充値が 8,720 に変化していることがわかります。
より論理的にするには、 FILTER内の係数を2 で乗算します。カード内の新しい値は、予想される在庫再在庫コストになります。
倉庫在庫の計算
倉庫別の在庫補充について知りたい場合は、ドーナツ グラフをコピーし、値を在庫補充コストに変更し、凡例をWarehouseCodeに変更します。
次に作成するメジャーでは、一定期間に販売された実際の数量を計算する必要があります。これは、十分な在庫があるかどうかを判断するのに役立ちます。
そこで、新しいメジャーを作成し、それをQuantity Sold Over Last 12 Monthsという名前にします。これは履歴データであるため、製品を販売した最終日を計算するだけでよく、その日から 12 か月まで遡ります。
次に 機能を使います。次の行では、変数にLastSaleDateという名前を付け、 関数を入力します。OrderDate を見つけて、「 RETURN 」と入力します。
その後、 文を使用して、在庫在庫数が空白の場合は商品が表示されないようにします。CALCULATEと入力し、注文数量に を使用します。
という別の関数を追加します。この関数では、開始日としてLastSaleDate – 365を使用し、終了日としてLastSaleDate を使用します。
そのメジャーをテーブルにドラッグすると、過去 12 か月間に販売された数量が表示されます。
結論
この LuckyTemplates チュートリアルで説明する高度な DAX 数式パターンは、インベントリ データから貴重な洞察を得るのに非常に役立ちます。必要な計算がすべて完了したら、最後のステップは在庫管理ダッシュボードを魅力的なものにすることです。
これを独自の LuckyTemplates レポートに適用していただければ幸いです。LuckyTemplates の視覚化とダッシュボードのテクニックの詳細については、以下のリンクをご覧ください。
ではごきげんよう、
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