Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
成長パフォーマンスを効果的に示すための LuckyTemplates DAX 数式テクニックを共有したいと思います。 このチュートリアルでは、その方法を説明しますが、成長を表現するシナリオは非常に多くあり、これは 1 つの例にすぎません。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。
これから説明するテクニックはさまざまなシナリオで再現できるため、この特定のシナリオに囚われすぎないでください。 使用する必要がある LuckyTemplates DAX の数式を理解して学習することに集中していただきたいと思います。
この例では、会社の利益を計算し、時間の経過に伴う成長を確認したいと考えています。これを散布図で表現して、業績の良い店舗、平均的な業績の店舗、および業績の悪い店舗のクラスタリングを確認できるようにしたいと考えています。
さらに、特定の領域内のクラスターを識別できるように空間的な方法で表現したいと考えています。
州名別の利益成長率と前年同期の比較
目次
LuckyTemplates DAX 式を使用して分岐を測定する
ここでの重要な手法は、コアの LuckyTemplates DAX 式を使用してさらに多くのメジャーを作成するメジャー分岐です。言い換えれば、単純な計算から始めて、それらの式を表す計算を構築します。
からのデモ リソースです。この場合、利益の差を計算する必要がありました。ご覧のとおり、この式は純粋に、合計利益と前年の利益というメジャーを参照しているだけです。
利益 LY の計算式も非常に簡単です。タイム インテリジェンス関数を使用します。
ビジュアライゼーションのこれらの結果は、入力した時間コンテキストに応じて更新されます。
昨年と比較した利益の伸びを計算する
利益の差が得られたら、昨年と比較した利益の伸びを計算します。この式は単純に、総利益から LY の利益を引き、それを昨年の利益で割ることによって計算されます。
したがって、今年の利益が昨年の利益とまったく同じである場合、成長はゼロになります。
サポートテーブルの使用
散布図ではそれほど多くの情報が提供されないため、これらすべての結果を散布図のみで表示することは望ましくありませんでした。結果はより効果的な方法で表現できます。ここで、この動的なグループ化手法が本当に役に立ちます。私は、最も成長が著しい地域や州と、最も成長が低い地域や州を視覚化できるようにしたいと考えていました。
これを達成するために、サポート テーブルを利用してこれらのグループを作成しました。
「データの入力」に移動してこれを作成しました。ここでは、高、平均、低、成長なしのグループを表すために、これらの数値 (最小値と最大値) をすべて入力するだけです。
パターン認識 DAX 式
この視覚化でこれらのグループを表現するには、より高度な LuckyTemplates DAX 式を利用します。この式は、結果に基づいて州を分割します。関数を使用して各状態を処理します。各州について、利益成長率と LY を計算して、どのグループに属しているかを確認します。
特定のグループ内でその特定の状態が true に等しい場合、この視覚化に基づいてその特定のグループに関連付けられます。
したがって、このパフォーマンス グループは、実際には私が作成したサポート テーブルから来ています。
他の式でもまったく同じことを行いました。唯一の違いは、これが利益の差額を表していることです。
ここでは任意の時間枠に変更でき、サポート表で作成したグループのアウトラインに基づいてグループ化が更新および維持されます。
LuckyTemplates の分岐測定を使用して、収益の増加に伴って利益率が拡大するかどうかを確認する
LuckyTemplates Advanced Analytics: 二次的なテーブル ロジック技術
DAX を使用して LuckyTemplates でデータをセグメント化およびグループ化する
結論
LuckyTemplates DAX 式を使用したこの手法は、さまざまな期間にわたる成長メトリクスを視覚化するための非常に効果的かつ動的な方法です。消費者はこのような方法でデータを見ることを好むと思います。
このチュートリアルから多くのことが得られたことを願っています。メジャー分岐はかなり高度ですが、とても素晴らしいテクニックです。また、DAX を使用したセグメンテーションと視覚化のテクニックもいくつか紹介したので、そこから多くのことを学び、独自のモデルで活用していただければ幸いです。
乾杯!
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