이동 평균을 사용하여 LuckyTemplates에서 추세 표시

이 블로그 게시물에서는 추세 분석에 대해 자세히 살펴보고자 합니다 . 특히 이동 평균을 사용하여 LuckyTemplates의 추세를 정말 효과적으로 강조하는 방법입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

여기에서 설명하는 개념은 ��거에 이미 접했을 수도 있는 기술입니다.

하지만 시각화 관점에서 볼 때 매력적이고 효과적인 방식 으로 트렌드를 보여주는 것이 얼마나 중요한지 보여주고 싶었습니다 .

목차

• 이동 평균 사용 방법
• 지난 분기 매출 계산
• 이동 평균 사용
• DATESINPERIOD 함수 사용
• 지난 분기의 이동 평균 구하기
• 결론

이동 평균 사용 방법

이미 생성했을 수 있는 결과에 대해 매우 빠르게 이동 평균을 생성할 수 있는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 판매, 비용 또는 구매와 같이 이미 가지고 있는 간단한 계산일 수도 있습니다.

우리가 보고 있는 것은 LuckyTemplates 웨비나 시리즈의 워크숍을 위해 실행한 보고서입니다.

추세를 비교할 수 있는 이 강력한 추세 분석 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 경우 판매 및 마진 의 분기별 추세를 비교하고 있습니다 .

매일 추세를 비교하고 판매 분석을 이전 분기의 판매 분석과 자주 비교하는 경우 매우 바쁜 차트가 될 수 있습니다.

'바쁜' 차트가 무엇을 의미하는지 보여드리겠습니다. 내 날짜를 잡고 특정 기간에 집중할 수 있도록 필터로 바꾸는 것으로 시작하겠습니다 .

그런 다음 Date를 가져와서 테이블로 변환하고 계층 구조를 제거합니다. 여기에서 총 판매액 도 가져옵니다 .

지난 분기 매출 계산

분기별 매출에 대한 측정값도 만들었습니다. 이 측정값을 라고 하고 Total Sales를 계산했습니다 . CALCULATE 함수 내에서 수행하는 작업이기 때문에 컨텍스트를 변경했습니다 .

컨텍스트를 변경하기 위해 DATEADD 시간 인텔리전스 기능을 사용하여 한 분기 뒤로 이동했습니다.

Sales Last Quarter 측정값을 내 테이블로 드래그하여 선 차트로 바꿨습니다.

내 생각에 이것은 추세를 식별하기 어려울 수 있는 바쁜 차트입니다. 추세에 관해서는 시간 경과에 따른 평균을 보고 싶을 뿐입니다. 그렇죠? 그러나 이 차트는 세분화되어 있고 너무 많은 정보를 보여줍니다.

이동 평균 사용

저는 우리가 어떻게 이 수치를 균등화하고 이 복잡한 차트에서 더 나은 분석을 도출할 수 있는지 보여주고 싶습니다. 이를 위해서는 이러한 추세를 훨씬 더 잘 보여줄 이동 평균 패턴 내에 측정값을 통합해야 합니다.

이미 여기에 설정했습니다.

이러한 이동 평균 측정값을 만드는 데 사용한 이동 평균 패턴을 살펴보겠습니다. 보시다시피 Total Sales가 AVERAGEX 함수 내에 표시되는 비교적 간단한 측정값입니다 .

AVERAGEX 는 반복 함수 이므로 반복할 함수 내부에 테이블을 만들어야 합니다. 데이터 모델에 있는 것과 같은 물리적 테이블 이거나 가상 테이블 일 수 있습니다 .

DATESINPERIOD 함수 사용

이동 평균에서 무엇을 하려는지 논리적으로 생각해 봅시다. 특정 날짜에 우리는 시간 창을 열고 해당 창 내의 모든 결과를 평균화합니다. 이것이 바로 DATESINPERIOD 함수가 하는 일입니다.

특정 날짜에 테이블을 생성할 수 있고 창이 열립니다. 이 경우 한 달 동안 이 창을 열기 위해 수식 내부에 몇 가지 매개 변수를 입력했습니다.

따라서 어느 날이든 해당 날짜 이전의 한 달 동안 반복합니다. 또한 해당 날짜의 총 매출을 계산하고 평균을 낼 것입니다 . 이것은 내가 Sales 1M MA 라고 부르는 1개월 이동 평균 측정값을 제공할 것입니다 .

Sales 1M MA 측정값을 테이블로 드래그해 보겠습니다 .

훨씬 부드러운 숫자라는 것을 알 수 있죠? 우리가 만든 첫 번째 차트에 비해 훨씬 더 나은 추세를 보여줍니다.

지난 분기의 이동 평균 구하기

또한 결과에 대해 이 측정값을 보여주고 싶습니다. 정확히 동일한 패턴의 이동 평균 공식을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 그러나 Total Sales 대신 이전에 수행한 시간 인텔리전스 계산인 Sales Last Quarter를 하위로 지정하겠습니다 .

이것을 시각화로 드래그하면 숫자를 균등화 하고 추세를 식별 할 때 훨씬 더 좋아 보이는 것을 볼 수 있습니다 . 이 경우 추세에 큰 차이가 없으며 발산에 큰 의미가 없습니다. 그러나 큰 차이가 있다면 이 차트에서 분명히 강조할 것입니다.

내 보고서로 돌아가면 뛰어들 수 있는 다양한 시간대가 많이 있습니다. 또한 여기서 보여드린 것과 동일한 기술을 사용하는 트렌드와 차이가 있는지 확인하기 위해 보고 있는 제품을 변경할 수도 있습니다.

특정 고객 그룹으로 이동할 수도 있습니다.

LuckyTemplates를 사용하면 이러한 모든 요소를 ​​동적으로 살펴보고 덜 바쁜 방식으로 추세를 표시할 수 있습니다.

결론

이동 평균 수식 조합을 오버레이하고 AVERAGEX 와 같은 기능을 활용하여 매우 세분화된 결과를 평균 결과로 빠르게 전환할 수 있습니다.

이것을 보고서에 적용하면 때로는 매우 상세하고 세분화된 정보보다 이해하는 것이 훨씬 더 중요한 추세를 식별할 수 있습니다.

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