LuckyTemplates の高度な分析: DAX を使用したしきい値トリガー

このチュートリアルでは、しきい値トリガーと呼ばれる LuckyTemplates の高度な分析手法を実行します。 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。

LuckyTemplates のこの分析概念を使用すると、データ モデル内のサポート テーブルを介して特定のしきい値または特定のトリガー ポイントを設定できます。

このサポート テーブルとその入力を追加したら、テーブルを介してこれらのしきい値を超えるロジックを実行できます。次に、結果が特定のしきい値を上回るか下回るかを評価します。

LuckyTemplates での高度な分析の場合、しきい値トリガーの設定は非常に強力な手法です。

目次

• LuckyTemplates のしきい値トリガー
• サポートテーブルの活用
• しきい値トリガーの式
• 結論

LuckyTemplates のしきい値トリガー

私は、顧客が一定の売上または取引量に達しているかどうか、また、顧客が合わせて一定の利益率に達しているかどうかを知りたかったのです。

これらの洞察は非常にユニークであり、ビジネス上の意思決定に非常に役立ちます。たとえば、最良の顧客がこれらのしきい値に達した場合に報酬を与えることができます。

さらに、これをリアルタイムで実行できるようにしたいので、私が作成した計算を使用して実際にそれを実行できます。

このデモでわかるように、どの四半期でもクリックできます。

ここにあるこれらの結果はすべて、私が実装したロジックを通じてこれらのしきい値トリガーが満たされており、更新された顧客リストを取得しています。

そして、バックエンドから何らかの自動化を行うこともできますが、それはこれらの顧客に対するマーケティングや報酬ポイントの付与などにはなりません。

これはかなり高度なテクニックなので、私がどのようにやったかを紹介します。その後、独自の環境の独自のモデルに同様のものを適用できます。

サポートテーブルの活用

これを動的な方法で作成したかったので、ここでは何も関係も接続されていないサポート テーブル を作成しました。

そこで、ターゲットメトリクスと、顧客が満たす必要がある対応するしきい値を含むこの表を作成しました。

このサポート表ができたので、この表を実行して各顧客と四半期を評価する式を作成する必要がありました。次に、これらの顧客がこれらのしきい値に達しているかどうかを判断します。

このテーブルを見ると、たくさんの顧客がいることがわかります。私たちが得ようとしている洞察をただ見ることは非常に困難です。だからこそ、私はそれを動的に行う公式を思いつきました。

しきい値トリガーの式

これには少し注意が必要です。これをどのように適用できるかをよく理解できるように、説明していきます。

この式では、しきい値の数値としてこれらの変数 (VAR)を使用しました。これにより、特定のしきい値の数値が抽出されます。

これらの特定の人々の合計売上高を確認したかったので、それを行うのがCALCULATE関数です。

次に、FILTER関数を使用したこのロジックがすべての顧客に対して実行され、顧客の総売上高が売上しきい値以上かどうか、総取引額が取引しきい値以上かどうか、および利益率も評価されます。 。

これらのしきい値をすべて通過すると、 true と評価され、その顧客は Total Sales を返します。

そこではそのようにロジックが機能します。ちょっと試してみて、これを自分の環境にどのように実装できるかを確認してください。

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結論

このブログ投稿では、これを機能させるために LuckyTemplates に実装する必要がある高度なテクニックをすべて説明しました。DAX 数式とデータ モデルの側面について説明し、実際に効果的な方法で結果を視覚化する方法を示しました。

この分析のいくつかの応用について深く考えてください。本当に優れているのは、信用リスク シナリオ、またはその他のリスク タイプのシナリオを伴う保険と銀行向けです。

データ内の特定の変数または特定の結果に対してさまざまなしきい値をチェックし、設定された全体のしきい値を満たすものを視覚化したいアプリケーションは数多くあります。

それらは外れ値である可能性があり、本当に紹介する必要がある、または焦点を当てる必要があるデータ内の要素である可能性があります。

ではごきげんよう。

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