LuckyTemplates DAX 함수를 사용하여 시간이 지남에 따라 가격이 변경되는 제품 처리

이 블로그 게시물에서는 LuckyTemplates DAX 기능과 관련된 고급이지만 실제 분석을 수행할 것입니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

문제의 시나리오는 시간이 지남에 따라 가격이 변하는 제품이 있는 경우입니다.

시간이 지남에 따라 검토한 많은 데모/쇼케이스는 제품 가격이 처음부터 가장 최근 날짜까지 정확히 동일하게 유지됨을 시사합니다. 실제로는 그렇지 않습니다.

많은 원시 데이터 테이블에는 가격이 다른 시간 프레임에 따라 다른 가격으로 변경될 수 있는 설정이 있을 것입니다. 예를 들어 계절적 수요로 인해 가격이 변경될 수 있습니다.

목차

• 가격 변경을 위한 LuckyTemplates DAX 함수 구현
• 테이블 간의 관계
• 평균 제품 가격 계산
• TREATAS 기능 활용
• LOOKUPVALUE 함수 활용
• 결론

가격 변경을 위한 LuckyTemplates DAX 함수 구현

이 블로그 게시물에서 다룰 기술은 이러한 가격 변동에 대처하는 데 도움이 될 것입니다. LuckyTemplates DAX 함수를 사용하여 이를 올바르게 수행하려면 약간의 학습 곡선이 있습니다 .

데이터 모델을 올바르게 설정하고 고급 DAX 수식 조합을 활용하면 가능합니다.

이 예의 경우 과거 가격 변경이 무엇인지 미리 알 수 있으며 해당 가격 변경을 모델에 통합하려고 합니다. 그러나 이 시나리오에서는 팩트 테이블에 가격이 없을 수 있습니다. 이 Sales 테이블을 트랜잭션 테이블로 생각하십시오.

이 표에 가격이 있는 경우 이 작업을 수행할 필요가 없을 것입니다. 지원 포럼에서 가격이 별도의 표에 있고 통합되어야 하는 질문이 있는 것을 보았습니다 .

분기마다 변경되는 모든 제품의 가격과 모든 제품이 있는 테이블을 만들었습니다. 제품 이름과 1/4 치수가 있습니다.

따라서 제품 1의 3분기 가격은 $1,680.75였습니다.

그러나 테이블을 아래로 스크롤하면 제품 1의 가격이 4분기 동안 $2,666.79로 변경되었음을 알 수 있습니다.

크리스마스 기간 동안 우리는 제품 가격을 상당히 인상하므로 이러한 가격이 어떻게 변경되었는지 알아야 합니다. 많은 경우에 가격 변화를 예측할 수 있기 때문에 미래 예측 및 시나리오 분석에 정말 좋은 아이디어입니다.

테이블 간의 관계

여기서 까다로운 부분은 이것을 모델에 적용하는 방법입니다. 제품 테이블은 모든 단일 제품을 한 번 나열하지만 제품 가격 테이블은 제품을 여러 번 참조합니다. 따라서 Product Pricing 테이블과 Sales 테이블 간에 관계를 만들 수 없습니다.

제품 가격 테이블에 여러 값이 있고 조회 테이블(제품 테이블)이 고유한 쪽에 있기를 원하기 때문에 그렇게 할 방법이 없습니다.

이 시나리오에서는 몇 가지 LuckyTemplates DAX 함수를 사용하여 판매 테이블의 데이터를 분석하면서 제품 가격 테이블에서 데이터 요소를 가져올 수 있는 방법을 혁신적으로 연구해야 합니다.

평균 제품 가격 계산

이것이 내가 한 방법입니다. 이 시나리오를 모의했을 때 여러 가지 추가 작업도 수행했습니다. 여기에는 제품 이름, 평균 현재 가격 및 평균 제품 가격이 포함된 특정 테이블이 있습니다. 이 값은 선택한 분기에 따라 변경됩니다.

평균 제품 가격을 계산하려면 날짜 테이블(분기의 출처)과 제품 가격 테이블 사이에 실제로 관계가 없다는 점을 기억해야 합니다.

TREATAS 기능 활용

따라서 여기에서 선택을 할 때 해당 분기의 올바른 가격이 나오도록 Sales 테이블을 어떻게든 필터링해야 합니다. 이를 위해 이러한 가상 관계를 생성할 수 있는 TREATAS 기능을 활용했습니다.

TREATAS를 통해 가상으로 관계를 생성한 후 제품 이름과 세부 정보는 분기별 선택에 따라 변경됩니다.

제품 가격이 항상 일정하지 않은 예측, 광고 및 마케팅 분야에서 TREATAS 기능 에 대한 많은 응용 프로그램이 있습니다 . 이러한 유형의 문제를 실제로 해결하려면 기술 조합을 사용해야 합니다.

이제 일회성 가격을 기준으로 역사적으로 Total Sales를 비교하려고 합니다. 총 매출을 가격 조정과 비교하고 싶습니다. 여기에는 모든 판매가 포함되지만 분기에 대한 이러한 모든 가격 조정이 고려됩니다.

LOOKUPVALUE 함수 활용

원하는 결과를 얻기 위해 LOOKUPVALUE 함수 를 사용하여 수식을 생각해 냈습니다 . 가격 조정이 포함된 총 매출 계산의 경우 SUMX 함수 sales를 사용하고 Sales 테이블을 참조한 다음 Quantity 테이블로 이동했습니다. 마지막 단계로 LOOKUPVALUE 함수를 사용했습니다.

LOOKUPVALUE 는 가능한 한 VLOOKUP 에 가장 가깝습니다 . 기본적으로 Product Pricing 테이블 내에서 VLOOKUP 유형을 수행한 다음 Sales 테이블에서 수행하는 반복으로 가져옵니다.

LOOKUPVALUE 의 장점은 사용하기 위해 관계가 필요하지 않다는 것입니다. 특정 테이블의 특정 요소를 참조하기만 하면 다른 테이블로 이동할 수 있습니다.

LOOKUPVALUE 기능을 사용하면 가격 변동을 추적할 수 있습니다. 지난 2018년 4월 26일에 무슨 일이 있었는지 살펴보겠습니다. 제품 1개, 제품 53개를 판매했습니다.

총 판매액 열은 $1,526의 새로운 가격을 고려하고 가격 조정을 포함한 총 판매액 열은 평균 제품 가격으로 $1327.62를 고려합니다.

TREATAS 기능 심층 분석 – LuckyTemplates를 위한 가상 관계 LuckyTemplates에서 TREATAS를 사용하여 가상 관계를 생성하는 방법 LuckyTemplates에서 다중 통화 논리 – LOOKUPVALUE 예제

결론

이 예에서는 데이터 모델에서 고유한 가상 관계를 만드는 방법으로 TREATAS 함수를 사용했습니다. 이것은 더 복잡한 데이터로 작업할 때 배울 수 있는 훌륭한 요령입니다.

LOOKUPVALUE 함수 도 살펴보았습니다 . 이것은 자주 사용되지 않는 또 다른 고유한 기능이지만 이 특정 예에서 사용해야 하는 논리적인 이유가 있습니다.

우리는 비즈니스의 어느 시점에서 다루게 될 매우 실제적인 데이터 시나리오를 다루는 몇 가지 고품질 개발 기술을 구현했습니다.

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이 자세한 비디오를 통해 작업을 즐기십시오.