Python における Self とは: 実際の例
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LuckyTemplates 分析手法を使用した製品需要の予測
このチュートリアルでは、いくつかの優れたシナリオ分析手法を実行し、LuckyTemplates でそれらのいくつかを組み合わせる方法を示します。私は製品需要の予測について話しています。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。
このような手法を実装できる LuckyTemplates は、データ分析のための素晴らしいツールです。
将来の製品需要を分析したい状況を考えてみましょう。LuckyTemplates でモデルをセットアップして複数のシナリオを一度に実行できるようになると、ビジネスを次のレベルに引き上げる洞察が得られます。
また、いくつかの「 What if」パラメーターを組み込んでシナリオ タイプの分析を実行できるため、適切な収益や最適な利益を引き出すために将来何をする必要があるかを予測または予測することができます。
このチュートリアルでは、DAX を使用して LuckyTemplates で将来の製品需要を推定する方法を説明します。
これを行うには、いくらで販売するかを決定するための一種のベンチマークが必要です。そして、その需要を変える可能性のあるいくつかの要素をその上に重ねる必要があるかもしれません。
私の考えでは、将来の予測や将来の予想金額を見積もる最良のベンチマークは 、当社が従来販売してきたものに注目することです。ここで、LuckyTemplates の What If パラメーターと DAX を使用してこれを行う方法を詳しく見てみましょう。
目次
What If を使用した需要の推定
What If パラメータを利用するには、モデリング リボンで[新しいパラメータ]をクリックするだけです。
したがって、このデモンストレーションでは、需要係数と呼ばれるもの、つまりテーブルを作成しました。
このテーブルを使用すると、需要を変更し、需要の予想に何が起こるかを確認できます。
ここでは、モデルに入力した需要係数に基づいて予想される需要を表すビジュアルを示しています。
私たちのモデルでは、この需要率は単なるサポートテーブルであることがわかります。ここから数値を抽出して、計算に入力するだけです。
ここで、DAX の観点からこの需要予測分析を見てみましょう。
DAX を使用した需要の推定
需要を予測するときは、過去の売上高を将来予測し、この需要要因を組み込む必要があります。LuckyTemplates の優れたタイム インテリジェンス機能のおかげで、これは簡単に実現できます。
まず、昨年の売上高 (LY)を計算します。この式が行っていることは、単に正確な前日の時間を遡ることです。
ただし、実際の結果は非常に 忙しいです。そこで、明確な洞察を得るためにいくつかの平滑化を行いました。視覚的な観点からこれを強くお勧めします。
これを行うには、移動平均パターンまたは移動平均テクニックを重ねます。これについて私が行った計算は次のとおりです。
最初に推定売上高を計算しました。これは、昨年の売上高に 1 を掛けた値に需要係数を加えたものに相当します。次に、計算している推定売上高の移動平均を計算して平滑化しました。
グラフを見ると、平滑化係数を適用すると、結果ははるかに魅力的に見えます。そのため、データ モデルの力を利用して、四半期と年を選択してデータを出し入れし、需要を迅速かつ簡単に予測できるようになりました。
ここでもそれらを選択することができ、見た目が変わります。
これは予期金額のみを計算しているため、期待どおりには表示されません。
DAX を使用した LuckyTemplates の予測分析手法 DAX を
使用して LuckyTemplates モデルの予測ロジックを探索する
SAMEPERIODLASTYEAR を使用して今年と昨年の違いを比較する
結論
このようにして、LuckyTemplates の What If パラメーターと DAX の力を使用して、需要を予測する際に多くの手法を組み合わせることができます。
まずパラメータ テーブルを作成し、次にコア メジャーとして総売上高を作成しました。私たちはタイム インテリジェンスの使用に移行し、What If パラメーターを組み込みました。次に、それを滑らかにして視覚化しました。そうすることで、予測を前進させることができます。
これをすべてうまく機能させるには、データ、DAX 式、パラメーター、およびコンテキストを理解する必要があります。
このテクニックを学ぶと、製品需要の分析や予測だけに限定されず、それを拡張できるさまざまな方法があることがわかります。たとえば、地域の需要や店舗の需要の変化を調査することもできます。
このチュートリアルで説明した概念を適用する方法は非常にたくさんあるため、これをよく理解するために時間を費やす価値は十分にあります。
ではごきげんよう、
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