Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
財務分析における非常に一般的なシナリオは、トランザクション データ全体で通貨レートを統合する必要があることです。ほとんどの場合、売上データは通貨に関係なく実際に記録され、通貨名またはコードが列内に配置されるだけです。USD、AUD、GBP のいずれかになりますが、実際には通貨レートによって調整されません。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。
したがって、為替レートは時間の経過とともに変化するため、過去の為替レートをすべて統合する必要があります。したがって、何かを売った日によって、相当する為替レートは大きく異なります。LuckyTemplates 内でこれを解決する方法を説明します。
特に、多くの人にとって比較的新しい概念であるデータ モデルに関して、理解する必要があることが少しあります。ただし、ここでは私のベスト プラクティスの多くを示し、その後、この為替レート情報を販売または取引テーブルに組み込む方法を説明します。
目次
LuckyTemplates での複数の通貨の処理
今日のブログでは、LuckyTemplates 内で複数の通貨を処理する方法について話したいと思います。フォーラムではこのような質問をたくさん見かけますが、特に自国通貨を使用して潜在的な売上の価値を計算する必要がある会計士や財務担当者にとっては、よくある問題です。
このシナリオにはいくつかの複雑な問題が含まれており、それらを解決する方法について説明します。まず、通貨テーブルをバックエンドからデータ モデルに統合する方法を説明します。「クエリの編集」をクリックしてから、「為替レート」をクリックします。「ナビゲーション」をクリックすると、日付と通貨のペアが表示されます。
これは通貨情報が取得される方法であるため、非常に一般的なシナリオです。上記の形式は、データが与えられる方法です。銀行から送付される場合もあれば、オンラインでダウンロードできる場合もあります。残念ながら、このデータをその場で計算に組み込みたい場合、これはまったく役に立ちません。
列のピボット解除
私たちがしなければならないことは、これらの列のピボットを解除し、必要な列が表示されるまでクリックすることです。この場合、列は日付列、通貨ペア列、外国通貨列、為替レート列です。日付および通貨ごとに 1 行が必要です。
これは、これを LuckyTemplates モデルに組み込むために行う必要がある重要なことの 1 つです。これを保存して、モデルに戻ります。
データモデルの仕組み
ここではデータモデルの設定を説明します。販売データ、販売日 (日付テーブル)、および世界中の特定の地域 (販売地域) の顧客に販売している製品 (製品データ テーブル) (顧客データ テーブル) があります。
Sales Data テーブルですべての計算を行います。販売先の地域に合わせて「通貨コード」列があります。[総収益] 列には、販売先の特定の通貨での総収益が表示されるため、総収益を合計して、それを総売上高と呼ぶことはできません。それは完全に間違いです。私たちが行ったすべての個別の売上を取得し、それを自国通貨(この例ではキウイ ドル)に送金する必要があります。
できることは、為替レート テーブルを日付テーブルにリンクし、次に日付テーブルを売上データ テーブルにリンクすることです。
このようにして、通貨を調整して個々の金額の計算式を計算できます。まず、総収益の合計を取得し、それをテーブルにドラッグします。ご覧のとおり、これは完全に間違った数字です。日本円、カナダドル、ユーロなどで表示されるため、実際にいくら売れたのかは全くわかりません。意味のない数字です。
LOOKUPVALUE関数
行う必要があるのは、 LOOKUPVALUEという関数を使用し、それを反復関数内に置くことです。最終的に収益を合計するため、LOOKUPVALUE を SUMX 内に置きますが、売上データ テーブル内のすべての行と、販売から得られるすべての収益を調整し、関連する為替レートで割る必要もあります。
LOOKUPVALUE の後の最初の値が取得対象なので、この場合は、作成した為替レート テーブルから為替レートを取得します。また、日付が販売注文日と同じであること、および外貨が販売データ テーブル内の通貨コードと同じであることも確認する必要があります。
LOOKUPVALUE は、特定の日の為替レートに合わせてすべての販売アイテムを調整します。
調整後の合計販売通貨
通貨調整後の総売上高の表を見ると、これが正しくないことがすぐにわかります。
外貨は為替レートテーブルから取得されており、総売上高の取得元である売上データ テーブルとは関係がありません。
私たちが行う必要があるのは、販売地域内の通貨によってこれを調整することです。これらの売上が通貨ごとにどこから来ているかを日ごとに確認できるようになりました。
ここで重要なのは、通貨調整と、為替レートがすべて 1 行に収まるように列のピボットを解除するプロセスです。
結論
この投稿では、データ モデルに移動して、[日付] 列と [為替レート] 列に関係があることを確認する必要がありました。SUMX 関数内に高度なロジックも作成しました。SUMX はイテレータであるため、Sales Data テーブルに移動し、このテーブルのすべての行について、総収益を特定の日付の特定の通貨の為替レートで割った値が計算されます。これが、私たちの計算式で調整された総販売通貨を達成する方法です。
これを効果的に行うと、これらの計算を非常にシームレスに実行できるようになります。データ モデルの並べ替え方法とDAX メジャーLOOKUPVALUEの利用方法を理解することで、通貨調整後の計算を非常に簡単に実行できるようになります。それだけでなく、表示したい通貨に応じて結果を動的に表示することもできます。
このため、特に金融業界や、さまざまな通貨で商品を販売する組織では、この用途が数多くあります。現実世界の状況に非常に当てはまります。この問題に遭遇し、解決策を探している人に役立つことを願っています。
このテクニックを自分で実装して頑張ってください。
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