SharePoint의 계산된 열 | 개요
SharePoint에서 계산된 열의 중요성과 목록에서 자동 계산 및 데이터 수집을 수행하는 방법을 알아보세요.
우리는 오늘 구체적이고 LuckyTemplates의 분석 능력을 실제로 보여주고 있습니다. 민감도 분석 또는 이에 대한 '가정'을 실행하면 결과에 대해 미래에 일어날 수 있는 일을 거의 예측할 수 있습니다. 이 예에서 판매 총 마진을 높일 수 있는 경우 수익성에 어떤 일이 발생하는지 확인하고 싶습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.
이것이 매우 틈새 시장이라고 생각할 수도 있지만, 제가 항상 이러한 예제를 통해 얻고자 하는 것은 이러한 결과에 도달하는 기술 입니다. 이를 구현하는 방법을 배우면 자신의 환경에서 귀중한 통찰력을 찾는 데 사용할 수 있는 3~5가지 다른 방법을 식별할 수 있습니다.
목차
판매 마진에 대한 민감도 분석
총 판매 및 총 비용에서 달성한 내용을 기반으로 총 수익 마진을 계산할 수 있도록 판매 마진에 대한 변경 사항에 대한 민감도 분석을 실행하는 방법을 보여 드리겠습니다.
그러나 확장하거나 축소할 때 어떤 일이 발생하는지 확인하고 총 수익 마진을 확장하면 실제로 총 수익 마진을 더 확장하기 때문에 총 이익에 어떤 영향을 미치는지 확인하고 싶을 수 있습니다.
어떻게 설정합니까? LuckyTemplates에서 이 분석을 어떻게 수행할 수 있습니까? 첫 번째는 데이터 모델을 살펴보는 것입니다. 매우 간단한 데이터 모델이 설정되어 있습니다. 맨 위에 날짜, 제품, 지역 및 고객이 있고 모두 맨 아래의 판매 테이블에 연결되어 있습니다.
이제 첫 번째 측정값을 만들고 이를 측정값 테이블에 넣은 다음 이를 Key Measures라고 부를 것입니다.
첫 번째 측정값을 설정하고 이를 Total Sales라고 합니다. 이는 총 수익 열을 합산하여 측정 테이블로 만드는 간단한 핵심 측정입니다.
총 비용 얻기
제품을 캔버스에 넣고 그 옆에 총 판매액을 배치해 보겠습니다. 다음으로 해결해야 할 것은 총 수익 마진이므로 당연히 먼저 총 비용이 무엇인지 알아야 합니다. 측정값을 생성하고 이를 Total Cost라고 지정한 다음 SUMX 함수를 식으로 사용합니다.
이제 캔버스에 총 비용이 있으므로 마진을 계산할 수 있습니다.
총 수익 마진 결정
새 측정값을 만들고 다음 수식을 사용하여 총 수익 마진이라고 합니다.
표에 마진을 입력하면 여기에서 백분율을 얻을 수 있고 모든 단일 제품에 대한 총 수익 마진이 무엇인지 확인할 수 있습니다. 분명히 우리는 진행하면서 이러한 항목, 특히 백분율의 형식을 지정해야 합니다. 우리는 또한 그것을 가장 높은 것에서 가장 낮은 것으로 분류했습니다.
여기서 우리가 하고자 하는 것은 이러한 마진에 충격을 주고 2%, 5%, 8%, 10%씩 증가시키는 것입니다. 이렇게 하면 수익 마진에 대한 흐름 효과를 볼 수 있습니다. 데이터 입력을 클릭하여 마진 변경을 수집할 수 있는 지원 테이블 또는 매개변수 테이블을 생성합니다. 이 마진 조정을 호출한 다음 그 아래에 백분율 숫자를 배치합니다.
다음 단계는 지원 테이블에 로드하고 슬라이서로 변환하여 목록을 만드는 것입니다. 왼쪽 테이블에서 백분율을 선택한 다음 총 수익 마진 테이블에서 동시에 영향을 볼 수 있기를 원합니다.
다음으로 해야 할 일은 또 다른 측정값을 생성하고 마진 변경이라고 하며 다음 논리를 통합하는 것입니다.
Margin Change를 테이블로 드래그하면 Margin Change 열 아래의 숫자가 왼쪽 테이블에서 선택한 내용을 반영하는 것을 볼 수 있습니다.
시나리오 총 수익 마진 결정
총 수익 마진과 마진 변경의 합계인 시나리오 총 수익 마진 에 대한 새 측정값을 만들어 보겠습니다 . 이 측정값을 테이블로 드래그하면 Margin Adjustment 테이블에서 선택 항목을 진행하면서 시나리오 총 수익 마진 열 아래의 백분율 숫자가 변경되는 것을 알 수 있습니다.
이 시점에서 시나리오 분석을 실행할 수 있습니다. 예산이 부족하여 따라잡고 싶다고 가정해 보겠습니다. 마진을 5% 늘리고 이것이 수익에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 분명히 그렇게 하면 수요에 변화가 있을 것입니다. 그러나 이것은 단지 여러분이 가질 수 있는 실제 시나리오에서 사용할 수 있는 기술을 보여주기 위한 것입니다 .
시나리오 판매 및 시나리오 수익 결정
시나리오 총 수익 마진을 기반으로 시나리오 판매를 통합할 수도 있습니다. 다른 측정값을 추가하고 이름을 Scenario Sales라고 하겠습니다. 이번에는 총 매출을 사용하고 시나리오 총 수익 마진을 곱한 다음 총 비용을 더합니다.
시나리오 판매를 테이블로 가져오면 시나리오 이익이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. 새 측정값을 만들고 이를 시나리오 이익이라고 부르며 시나리오 매출에서 총 매출을 차감합니다.
우리가 생성할 측정값은 총 이익의 실제 변화가 어떻게 될지 알고 싶기 때문에 총 이익입니다. 이 간단하고 직관적인 수식을 사용하여 총 이익을 계산한 다음 테이블로 드래그합니다.
이익 변화 결정
이제 Total Profits 및 Scenario Profits를 볼 수 있으므로 이 두 열 사이의 변화를 파악할 수 있습니다.
마지막 측정을 위해 이를 이익 변화라고 합니다. 시나리오 이익을 총 이익으로 나눈 매우 간단한 논리를 제시할 것입니다.
테이블에는 많은 숫자가 있으므로 중간 계산을 일부 제거하여 간단하고 이해하기 쉽게 유지할 수 있습니다. 예를 들어 매출총이익률이 10% 증가하면 이익에 어떤 변화가 생길까요? 이익의 변화 열에서 볼 수 있듯이 상당히 중요한 변화가 있습니다. 제품 판매 마진을 10% 늘릴 수 있다면 모든 단일 제품에서 수익을 26.7% 늘릴 수 있습니다.
정말 멋진 분석이죠? 그러나 멋진 점은 우리가 전체적인 관점에서 볼 수 있다면 이러한 모든 변화에 대한 총합이 무엇인지 의미합니다. 우리는 이것을 시각화에 넣을 수 있어 바로 그렇게 할 수 있습니다.
데이터 시각화
여백 조정의 새 테이블을 만들고 상호 작용을 편집한 다음 요약하지 않음을 클릭합니다. 그런 다음 Change in Profits를 가져와 새 테이블에도 입력합니다. 이것을 시각화로 바꾸면 작은 문제에 부딪힙니다. 숫자이기 때문에 텍스트 값을 생성해야 합니다. 따라서 새 열을 만들고 이름을 Margin Adjustment로 지정하고 다음과 같은 백분율로 형식을 지정해야 합니다.
이제 이 데이터 유형이 텍스트 값임을 알 수 있습니다.
이것을 축에 넣으면 이제 -5%, 2%, 5%, 8%, 10%의 5가지 값을 모두 볼 수 있습니다.
이제 우리는 마진 조정을 기반으로 이익의 변화를 보여주는 매력적인 시각적 개체를 갖게 되었습니다. 개별 제품 관점(왼쪽 표)에서 보거나 포트폴리오 관점(오른쪽 표)에서 볼 수 있습니다. 이것은 다양한 시나리오에 적용할 수 있는 멋진 기술입니다. 매개 변수를 가져오고 로직의 측정 분기를 통해 통합하는 이 기술을 확정하면 민감도 분석, 시나리오 분석 등에서 꽤 멋진 작업을 수행할 수 있습니다.
DAX를 사용하는 LuckyTemplates의 민감도 분석 기술
LuckyTemplates에서 DAX를 사용하여 백분율 이익 마진 계산 LuckyTemplates
내에서 '가정' 매개 변수를 사용하는 방법
결론
궁극적으로 민감도 분석 기술을 실행할 수 있는 항목이 너무 많습니다 . 그리고 즉각적인 결과를 보여주는 것뿐만 아니라 계산된 결과 내에서 변수를 변경하면 생성되는 2차 또는 3차 효과를 생각하십시오. 이 예에서 저는 총 마진의 변화로 인한 이익의 직접적인 변화에만 관심이 있는 것이 아닙니다. 저는 실제로 이익의 백분율 변화를 찾고 있습니다.
또한 이 비디오에서는 보고서에 잘 맞도록 민감도 시각화를 정렬하는 방법에 대한 약간의 요령을 보여줍니다. 자세히 알아보려면 확실히 확인하십시오.
당신은 그것이 당신이 그것에 배치한 시나리오 변화보다 항상 훨씬 더 크다는 것을 알게 될 것입니다. 이것은 CFO와 이사회 수준의 직원이 귀하의 결과 또는 해당 문제에 대한 잠재적인 미래 결과에 대해 이해하고 싶어할 훌륭한 통찰력입니다.
내가 처음부터 보고서를 개발하고 작성하는 방법을 보려면 내 과정을 확인할 수 있습니다. 여기서는 이와 같은 기술을 포괄적인 분석 보고서에 결합하여 강력한 LuckyTemplates 솔루션을 개발하는 방법을 처음부터 끝까지 보여드립니다.
이 민감도 분석 기술에 대한 생각이나 피드백이 있습니까? 댓글로 알려주세요. 이것을 구현하는 데 행운을 빕니다.
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