Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
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分析作業を行っていると、異常を示したい場合がよくあります。 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。
このタイプの分析を行う理由は、データ セットに何らかの外れ値や異常が発生する理由を理解したい場合があるためです。さらに、その特定の異常に焦点を絞り、その異常が発生している理由を理解できるようにしたいと考えています。
組織の場合、データ モデルとレポートの視覚化の出力を理解することが重要です。売上が急激に増加している場合、その理由と時期を理解して、それを最大限に活用してさらに売上を増やすことができることに非常に興味があるでしょう。
データセットに負の外れ値が示されている場合、問題を解決できるように、その異常値がどのように発生するのか、なぜ発生するのかを理解する必要があります。
これは、LuckyTemplates を使用する非常に素晴らしい方法であり、データを詳しく調べてすべての理由を理解できるすべての動的な方法です。
このチュートリアルでは、DAX を中心に多くの LuckyTemplates テクニックを組み合わせることで、データ セット内の異常を迅速かつ効果的に理解できることを示します。
目次
データセット内の異常を示す
私が作成したこの例には、さまざまなテクニックが含まれています。ここではいくつかの対策を講じましたが、DAX と DAX パターンの使用方法を理解していれば、確かにこれを非常に迅速に行うことができますが、モデルが正しいことも確認する必要があります。
このサンプル データは地域の売上を示しています。特定の四半期の総売上高と、売上高の差も調べます。
このデータがあれば、重要な情報をすでに入手できます。たとえば、この顧客は 7,600 万という大幅な売上高を達成しましたが、この顧客の総売上高が 6,700 万であり、前年から大幅に改善されたのと比較すると、昨年と比べてわずかな改善にすぎません。
しかし、これらの異常を理解するためにさらに深く掘り下げていきたいとも考えています。昨年と比べて、それが製品によるものなのか、それとも総売上高によるものなのかを確認したかったのです。そして、各製品を掘り下げて違いを解明することができました。
ここにあるこの蓄積された情報は、このような傾向を特定するのに最適であると私がいつも言っているものです。特定の顧客グループについて何らかの季節性傾向がある場合、それは累積合計パターン内ですぐにわかります。縦棒グラフよりもここで見る方がはるかに簡単です。
LuckyTemplates の異常を理解する
このチャット内で調べたい四半期を選択できます。たとえば、4 分の 3 を選択します。データに異常があることがすぐにわかります。そうすれば、なぜこの特定の顧客の売上にこれほどの差が生じたのかを知ることができます。
ただし、ここでそれを選択して分析を行うことはできます。以前よりも幅広い製品を購入していることがわかります。つまり、これらは彼らが昨年購入したものであり、その後、突然、他のすべての製品を購入したことがわかります。
そして累計では、次のように前年のすべてを上回ったことがわかります。
前の期間と比べて売上が低かったり、最も売れ行きが悪かったりするなど、さまざまな異常を選択することもできます。
Ctrl キーを押しながら「複数選択」を行うことができます。
そして、その結果を売上グラフで見ることができます。
ここでも並べ替えを変更する必要があるかもしれません。
より良い写真を撮ることができました。
これにより、LuckyTemplates を使用して異常をより迅速に理解できるようになります。
DAX を使用した LuckyTemplates でのデータの外れ値の特定と表示
LuckyTemplates での外れ値の検出と表示 – 無料トレーニング ワークショップ
LuckyTemplates での外れ値の検出と視覚化 – 高度な DAX
結論
これを達成するためにこのチュートリアルから得られる重要な点は、すべての DAX テクニックを組み合わせて、それらを相互に重ねることです。
総売上高から始めて総利益に進み、次にタイム インテリジェンスを使用することもできます。累積合計を使用することもできます。
そして、データ モデル内の機能を利用して、これらのフィルターを配置できるようにします。ここで実行できるテクニックは他にもありますが、これはそのうちのほんの一部です。
LuckyTemplates モデルに実装できるより高度な分析手法を見つけるには、以下のリンクをチェックしてください。このチュートリアルの詳細については、ビデオをご覧ください。
これは本当に強力なものです。楽しみ!
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